¿Y si los datos no son perfectos? Así trabajamos con información incompleta o inestable

Trabajar con datos imperfectos es más común de lo que parece. A veces, los datos que llegan no son todo lo fiables que nos gustaría. Faltan entradas, la periodicidad no es estable o el sistema de captura no está bien definido. Pasa más a menudo de lo que se cuenta —sobre todo en entornos industriales donde los sistemas digitales conviven con hojas de Excel, sensores mal calibrados o procesos que nunca fueron diseñados para registrar información.

Y aunque la calidad del dato es clave, la realidad es que muchas veces hay que actuar con lo que hay.

¿Por qué los datos llegan así?

No siempre es por falta de voluntad. Algunas causas comunes que nos encontramos:

• El proceso no estaba pensado para registrar datos desde el inicio.

• Hay múltiples fuentes que no se sincronizan entre sí.

• La captura es manual o semiautomática y depende de hábitos individuales.

• Se han hecho migraciones previas sin estandarización.

• El dato existe, pero no está contextualizado (¿a qué máquina? ¿en qué turno? ¿con qué configuración?).

  En estos casos, no se trata solo de limpiar los datos, sino de entenderlos, interpretarlos y tomar decisiones conscientes sobre su uso.

¿Y qué hacemos cuando nos llega un dataset así?

No lo descartamos, pero tampoco lo damos por válido sin más. Estas son algunas de las estrategias que aplicamos:

 1. Evaluamos la fiabilidad antes de procesar
Analizamos la consistencia, los vacíos y los patrones anómalos. No damos por hecho que todo sirve ni que todo sobra.

 2. Diseñamos soluciones proporcionales
Visualización con interpretación humana, modelos robustos a ruido, alertas con umbrales flexibles… buscamos el equilibrio entre automatización y criterio.

 3. Buscamos patrones, no certezas
Cuando los datos son irregulares, nos enfocamos en tendencias, repeticiones y relaciones, no en valores individuales.

4. Añadimos contexto externo
Un dato por sí solo puede no decir nada, pero si sabemos a qué proceso corresponde, todo cambia. Contextualizamos para comprender.

5. Recomendamos mejoras desde el primer día
Siempre que detectamos un problema estructural en los datos, planteamos acciones realistas para mejorar su captura, trazabilidad o normalización. Aunque no se implementen de inmediato, quedan sobre la mesa.

Y cuando no se puede construir con garantías…

Lo abordamos con honestidad, pero también con perspectiva. Si el dato disponible no permite tomar decisiones fiables, proponemos soluciones de fondo: nuevos puntos de captura, digitalización de partes clave del proceso o integración con sistemas que aún están desconectados.

Mientras tanto, ayudamos a priorizar qué decisiones sí pueden avanzar con cierto respaldo, y cuáles conviene revisar con más calma. Porque incluso cuando no todo está listo, siempre se puede avanzar con criterio.

No todos parten del mismo punto

A lo largo de los años, en WonderBits hemos ayudado a muchas empresas que no empezaban desde cero, sino desde un sistema ya en marcha, construido con el tiempo, el esfuerzo y las decisiones que han hecho posible su crecimiento.
Sabemos que la digitalización no siempre es lineal ni ordenada —especialmente en organizaciones con una larga trayectoria, que han evolucionado en función de sus necesidades y prioridades en cada etapa.
Por eso no juzgamos los datos que nos llegan: los entendemos como el reflejo de una historia empresarial real, y desde ahí construimos soluciones que respetan ese contexto sin renunciar a la mejora continua.

En resumen

En WonderBits buscamos siempre trabajar con datos fiables y bien estructurados, pero cuando no es posible, aplicamos criterios técnicos y sentido común para extraer valor sin comprometer el análisis.

No prometemos milagros, pero sí soluciones útiles incluso en contextos imperfectos.