La simulación de procesos empresariales permite a los tomadores de decisiones explorar las implicaciones y compensaciones de enfoques, políticas y configuraciones alternativas. La confianza en la simulación como un sustituto del sistema real depende de la validación del modelo informático, así como de los datos utilizados para ejecutarlo y juzgar su comportamiento. Aunque existen marcos de validación, ofrecen poca orientación para la validación en el contexto de esfuerzos con escasez de datos, como aquellos en los que las observaciones obtenidas de registros históricos fueron adquiridas para propósitos distintos a la propia simulación. Dado que la simulación de sistemas empresariales complejos, como las redes de distribución logística, solo puede depender de este tipo de datos, es necesario abordar este vacío y proporcionar orientación a los profesionales, fomentando la conversación entre académicos. Este documento presenta un marco de desarrollo y validación de alto nivel aplicable a la simulación en entornos con escasez de datos para modelar el proceso de distribución a granel de mercancías. Los enfoques tradicionalmente aceptados fueron sintetizados para desarrollar un enfoque flexible de modelado y validación en tres etapas que guíe el proceso y mejore la transparencia de la adaptación de las fuentes de datos disponibles para la propia simulación. El marco sugiere el desarrollo de caminos paralelos para el desarrollo de modelos informáticos y de datos que, en la última etapa, se fusionan en un modelo fenomenológico resultante de la combinación de ambos. El marco se aplicó a un estudio de caso que involucraba la distribución de mercancías a granel a través de una red nacional para mostrar su viabilidad. El método fue flexible, inclusivo de otros marcos, y sugirió consideraciones a tener en cuenta durante la adquisición y preparación de datos que se utilizarán para el modelado y la exploración de escenarios inexplorados. Este trabajo proporciona un método integrador, transparente y directo para validar modelos de simulación de tipo exploratorio para esfuerzos en los que las observaciones no pueden ser adquiridas a través de experimentación directa en el sistema objetivo.