La investigación en las humanidades digitales a menudo implica información vaga, ya sea porque nuestros objetos de estudio carecen de límites claramente definidos, o porque nuestro conocimiento sobre ellos es incompleto o hipotético, lo cual es especialmente cierto en disciplinas sobre nuestro pasado (como la historia, la arqueología y los estudios clásicos). La mayoría de las técnicas utilizadas para representar la vaguedad de los datos surgieron de las ciencias naturales y carecen de la expresividad que sería ideal para contextos humanísticos. Basándonos en trabajos anteriores, presentamos aquí un marco conceptual basado en el lenguaje de modelado ConML para la expresión de la vaguedad de la información en las humanidades digitales. Además, proponemos una implementación en almacenes de datos no relacionales, que están ganando popularidad dentro de las humanidades digitales. Tener pautas de implementación claras nos permite emplear motores de búsqueda o sistemas de big data (comúnmente implementados utilizando enfoques no relacionales) para manejar los aspectos vagos de la información. Las pautas de implementación propuestas han sido validadas en la práctica y muestran cómo podemos consultar un sistema consciente de la vaguedad sin una gran penalización en el poder analítico y de procesamiento.