I si les dades no són perfectes? Així treballem amb informació incompleta o inestable.

Treballar amb dades imperfectes és més habitual del que sembla. De vegades, les dades que arriben no són tan fiables com ens agradaria. Falten entrades, la periodicitat no és estable o el sistema de captura no està ben definit. Passa més sovint del que es diu —sobretot en entorns industrials on els sistemes digitals conviuen amb fulls d’Excel, sensors mal calibrats o processos que mai no van ser dissenyats per registrar informació.

I, encara que la qualitat de la dada és clau, la realitat és que moltes vegades cal actuar amb el que hi ha.

Per què arriben així les dades?

No sempre és per falta de voluntat. Algunes causes habituals que ens trobem:

• El procés no estava pensat per registrar dades des del principi.

• Hi ha múltiples fonts que no es sincronitzen entre si.

• La captura és manual o semiautomàtica i depèn d’hàbits individuals.

• S’han fet migracions prèvies sense estandardització.

• La dada existeix, però no està contextualitzada (a quina màquina? en quin torn? amb quina configuració?).

En aquests casos, no es tracta només de netejar les dades, sinó d’entendre-les, interpretar-les i prendre decisions conscients sobre el seu ús.

I què fem quan ens arriba un dataset així?

No el descartem, però tampoc el donem per vàlid sense més. Aquestes són algunes de les estratègies que apliquem:

1. Avaluem la fiabilitat abans de processar
   Analitzem la consistència, els buits i els patrons anòmals. No donem per fet que tot serveix ni que tot sobra.

2. Dissenyem solucions proporcionals
   Visualització amb interpretació humana, models robustos al soroll, alertes amb llindars flexibles… busquem l’equilibri entre automatització i criteri.

3. Busquem patrons, no certeses
   Quan les dades són irregulars, ens centrem en tendències, repeticions i relacions, no en valors individuals.

4. Afegim context extern
   Una dada per si sola pot no dir res, però si sabem a quin procés correspon, tot canvia. Contextualitzem per comprendre.

5. Recomanem millores des del primer dia
   Sempre que detectem un problema estructural en les dades, plantegem accions realistes per millorar-ne la captura, traçabilitat o normalització. Encara que no s’implementen immediatament, queden sobre la taula.

I quan no es pot construir amb garanties…

Ho abordem amb honestedat, però també amb perspectiva. Si la dada disponible no permet prendre decisions fiables, proposem solucions de fons: nous punts de captura, digitalització de parts clau del procés o integració amb sistemes que encara estan desconnectats.

Mentrestant, ajudem a prioritzar quines decisions sí poden avançar amb un cert suport i quines convé revisar amb més calma. Perquè, fins i tot quan no tot està llest, sempre es pot avançar amb criteri.

No tots parteixen del mateix punt

Al llarg dels anys, a WonderBits hem ajudat moltes empreses que no començaven des de zero, sinó des d’un sistema ja en marxa, construït amb el temps, l’esforç i les decisions que han fet possible el seu creixement.

Sabem que la digitalització no sempre és lineal ni ordenada —especialment en organitzacions amb una llarga trajectòria, que han evolucionat en funció de les seues necessitats i prioritats en cada etapa.

Per això no jutgem les dades que ens arriben: les entenem com el reflex d’una història empresarial real, i des d’ací construïm solucions que respecten aquest context sense renunciar a la millora contínua.

En resum

A WonderBits busquem sempre treballar amb dades fiables i ben estructurades, però quan no és possible, apliquem criteris tècnics i sentit comú per extraure valor sense comprometre l’anàlisi.

No prometem miracles, però sí solucions útils fins i tot en contextos imperfectes.