Todos los datos están mal, pero algunos son útiles.

Tus datos tienen tanto información como ruido. Trátalos antes de incluirlos en tus análisis, buscando minimizar el ruido.

Igualmente tus datos no tendrán toda la información posible. Por lo tanto tus análisis estarán incompletos.

Sé claro y transparente con las limitaciones de tus análisis.

Un modelo es una aproximación de la realidad. Inevitablemente habrá un error.

Minimizar hasta el extremo el error puede no ser tu objetivo en tu modelo. Al fin y al cabo, con tu modelo buscas simplificar. Si no hay error, no simplificas, y en ese caso no necesitas un modelo.