{"id":477322,"date":"2023-08-09T09:11:08","date_gmt":"2023-08-09T09:11:08","guid":{"rendered":""},"modified":"2023-09-05T11:14:30","modified_gmt":"2023-09-05T11:14:30","slug":"garbage-in-garbage-out","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/oneproxy.pro\/es\/wiki\/garbage-in-garbage-out\/","title":{"rendered":"Basura dentro basura fuera"},"content":{"rendered":"<p>Basura adentro, basura afuera (GIGO) es una frase utilizada en el campo de las ciencias de la informaci\u00f3n y la programaci\u00f3n inform\u00e1tica. Enfatiza el principio de que la calidad del producto est\u00e1 determinada por la calidad del insumo. En pocas palabras, si proporciona a un sistema una entrada incorrecta o sin sentido (entrada de basura), inevitablemente producir\u00e1 una salida incorrecta y sin sentido (salida de basura).<\/p>\n<h2>El origen y la primera menci\u00f3n de basura que entra, basura que sale<\/h2>\n<p>El t\u00e9rmino \u201cbasura que entra, basura que sale\u201d se introdujo por primera vez en los primeros d\u00edas de la inform\u00e1tica, en las d\u00e9cadas de 1950 y 1960. A menudo se atribuye al programador e instructor de IBM George Fuechsel, quien utiliz\u00f3 el t\u00e9rmino para describir la importancia de la calidad de la entrada en las operaciones inform\u00e1ticas. La idea r\u00e1pidamente se populariz\u00f3 y se extendi\u00f3, convirti\u00e9ndose en un principio fundamental en la inform\u00e1tica y el procesamiento de datos.<\/p>\n<h2>Comprender la basura que entra y sale en detalle<\/h2>\n<p>Basura que entra, basura que sale se refiere a la idea de que las computadoras, a diferencia de los humanos, procesar\u00e1n sin cuestionar los datos incorrectos, sin sentido o incluso da\u00f1inos (basura que entra) y producir\u00e1n una salida sin sentido o incorrecta (basura que sale). Esto se debe a que las computadoras operan seg\u00fan operaciones l\u00f3gicas y no poseen la capacidad humana para juzgar la calidad o la razonabilidad de la entrada de forma independiente.<\/p>\n<p>El concepto GIGO es un principio fundamental en inform\u00e1tica, an\u00e1lisis de informaci\u00f3n y datos, e incluso en campos m\u00e1s amplios como la inteligencia empresarial y la toma de decisiones. En estas \u00e1reas, la calidad de las decisiones, los conocimientos, las predicciones y los resultados depende en gran medida de la calidad, precisi\u00f3n e integridad de los datos de entrada.<\/p>\n<h2>El mecanismo interno de basura que entra, basura que sale<\/h2>\n<p>En los sistemas y software inform\u00e1ticos, los datos fluyen desde una entrada o fuente, a trav\u00e9s de un proceso o transformaci\u00f3n, hasta una salida o resultado. Si los datos de entrada son incorrectos, inexactos, incompletos o en el formato incorrecto, la salida inevitablemente tambi\u00e9n ser\u00e1 defectuosa, independientemente de cu\u00e1n perfecto sea el procesamiento o la transformaci\u00f3n. Este es el mecanismo de trabajo esencial de GIGO.<\/p>\n<h2>Caracter\u00edsticas clave de basura que entra, basura que sale<\/h2>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>Procesamiento sin prejuicios:<\/strong> Las computadoras ejecutan comandos tal como se les dan, sin determinar si la entrada tiene sentido o no. Siguen la l\u00f3gica programada sin emitir juicios subjetivos.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Dependiente de la calidad:<\/strong> La calidad de la producci\u00f3n depende en gran medida de la calidad de los insumos.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>De aplicaci\u00f3n universal:<\/strong> GIGO se aplica a todos los sistemas donde se procesan entradas para producir resultados, incluido el software inform\u00e1tico, el an\u00e1lisis de datos, los procesos de toma de decisiones e incluso la comunicaci\u00f3n humana.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<h2>Tipos de basura que entra y sale<\/h2>\n<p>Si bien GIGO es un concepto amplio, se puede clasificar seg\u00fan la naturaleza de la entrada de &quot;basura&quot;:<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th><strong>Tipo<\/strong><\/th>\n<th><strong>Descripci\u00f3n<\/strong><\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Errores de formato de datos<\/td>\n<td>Formato de datos incorrecto o inconsistente.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Errores de entrada de datos<\/td>\n<td>Errores cometidos al ingresar datos.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Datos incompletos<\/td>\n<td>Datos faltantes o registros de datos incompletos.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Datos obsoletos<\/td>\n<td>Datos que ya no son relevantes o precisos.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Datos irrelevantes<\/td>\n<td>Datos que no pertenecen al resultado o resultado deseado.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>Uso de entrada y salida de basura y problemas\/soluciones relacionados<\/h2>\n<p>GIGO es m\u00e1s un principio a tener en cuenta que una herramienta a utilizar. Sin embargo, comprender este principio puede mejorar significativamente la calidad del procesamiento de datos, el an\u00e1lisis, la toma de decisiones y el dise\u00f1o general del sistema de informaci\u00f3n.<\/p>\n<p><strong>Problema:<\/strong> Mala toma de decisiones debido a datos de mala calidad.<\/p>\n<p><strong>Soluci\u00f3n:<\/strong> Implemente rigurosas t\u00e9cnicas de limpieza y validaci\u00f3n de datos para garantizar entradas de alta calidad.<\/p>\n<p><strong>Problema:<\/strong> Predicciones o an\u00e1lisis defectuosos debido a datos desactualizados o irrelevantes.<\/p>\n<p><strong>Soluci\u00f3n:<\/strong> Actualice peri\u00f3dicamente los conjuntos de datos y aseg\u00farese de que los datos utilizados sean relevantes para el an\u00e1lisis o predicci\u00f3n espec\u00edficos.<\/p>\n<h2>Comparaciones con conceptos similares<\/h2>\n<p>GIGO se puede comparar y contrastar con otros principios de an\u00e1lisis de datos y ciencias de la informaci\u00f3n:<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th><strong>Concepto<\/strong><\/th>\n<th><strong>Descripci\u00f3n<\/strong><\/th>\n<th><strong>Comparaci\u00f3n con GIGO<\/strong><\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Relaci\u00f3n se\u00f1al-ruido<\/td>\n<td>Una medida de la intensidad de la se\u00f1al deseada respecto del nivel de ruido de fondo.<\/td>\n<td>Ambos conceptos se centran en la calidad de la salida, pero la abordan desde diferentes \u00e1ngulos: la relaci\u00f3n se\u00f1al-ruido considera la cantidad de datos \u00fatiles, mientras que GIGO considera la calidad de todos los datos de entrada.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Limpieza de datos<\/td>\n<td>El proceso de detectar y corregir registros corruptos o inexactos de un conjunto de datos.<\/td>\n<td>La limpieza de datos es un proceso pr\u00e1ctico para minimizar la &quot;basura que entra&quot; y as\u00ed mejorar la &quot;basura que sale&quot;.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>Perspectivas y tecnolog\u00edas futuras relacionadas con GIGO<\/h2>\n<p>A medida que avanzamos hacia la era del big data y la inteligencia artificial, el principio GIGO se vuelve a\u00fan m\u00e1s relevante. Los datos de alta calidad, limpios y relevantes ser\u00e1n la clave para el \u00e9xito de los modelos de IA, el an\u00e1lisis de datos y los procesos de toma de decisiones. Por lo tanto, podemos esperar un mayor enfoque en el aseguramiento de la calidad de los datos, la limpieza de datos y los procesos de validaci\u00f3n en el futuro.<\/p>\n<h2>Servidores proxy y basura que entra y sale basura<\/h2>\n<p>Los servidores proxy tambi\u00e9n pueden asociarse seg\u00fan el principio GIGO. Si un servidor proxy recibe solicitudes incorrectas, incompletas o maliciosas, devolver\u00e1 respuestas err\u00f3neas o sin sentido. Por lo tanto, es importante que los usuarios de servidores proxy (y proveedores como OneProxy) garanticen la calidad y seguridad de las solicitudes que manejan, para evitar la &quot;salida de basura&quot; que resulta de la &quot;entrada de basura&quot;.<\/p>\n<h2>enlaces relacionados<\/h2>\n<p>Para obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre Entrada de basura, salida de basura, consulte estos recursos:<\/p>\n<ol>\n<li><a href=\"https:\/\/www.britannica.com\/technology\/garbage-in-garbage-out\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">Basura entra, basura sale: \u00bfqu\u00e9 significa?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.computerworld.com\/article\/2570290\/garbage-in--garbage-out.html\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">Basura dentro basura fuera<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/the-basics-of-data-cleaning-3a334b6b3e7e\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">Los fundamentos de la limpieza de datos<\/a><\/li>\n<\/ol>","protected":false},"featured_media":477323,"menu_order":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"class_list":["post-477322","wiki","type-wiki","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":{"faq_title":"Frequently Asked Questions about <mark>Garbage in, Garbage out: An In-depth Look<\/mark>","faq_items":[{"question":"What is the meaning of Garbage in, garbage out?","answer":"<p>Garbage in, garbage out (GIGO) is a phrase that emphasizes the principle that the quality of output is determined by the quality of the input. It means if you provide a system with incorrect or nonsensical input, it will inevitably produce incorrect or nonsensical output.<\/p>"},{"question":"Who first introduced the term Garbage in, garbage out?","answer":"<p>The term \"Garbage in, garbage out\" was first introduced by the IBM programmer and instructor George Fuechsel in the early days of computing, in the 1950s and 60s.<\/p>"},{"question":"How does the principle of Garbage in, garbage out work?","answer":"<p>Garbage in, garbage out works based on the principle that if the input data is incorrect, inaccurate, incomplete, or in the wrong format, the output will inevitably be flawed as well, regardless of how perfect the processing or transformation might be.<\/p>"},{"question":"What are the key features of Garbage in, garbage out?","answer":"<p>The key features of Garbage in, garbage out include non-judgmental processing by computers, dependency of output quality on input quality, and universal applicability to all systems where input is processed to produce output.<\/p>"},{"question":"What are the types of Garbage in, garbage out?","answer":"<p>The types of Garbage in, garbage out can be categorized based on the nature of 'garbage' input: data format errors, data entry errors, incomplete data, outdated data, and irrelevant data.<\/p>"},{"question":"How can the principle of Garbage in, garbage out be used effectively?","answer":"<p>Understanding the GIGO principle can help improve the quality of data processing, analytics, and decision-making. Implementing rigorous data validation, cleaning techniques, and regular updates can ensure high-quality input, thus improving output.<\/p>"},{"question":"How is the principle of Garbage in, garbage out relevant to future technologies?","answer":"<p>As we progress further into the age of big data and artificial intelligence, the GIGO principle becomes more critical. High-quality, clean, and relevant data will be the key to successful AI models, data analysis, and decision-making processes.<\/p>"},{"question":"How are proxy servers associated with Garbage in, garbage out?","answer":"<p>If a proxy server is provided with incorrect, incomplete, or malicious requests, it will return faulty or nonsensical responses. Hence, it's important for proxy server users and providers to ensure the quality and security of the requests they handle, to avoid the 'Garbage out' that results from 'Garbage in'.<\/p>"}]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/es\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/477322","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/es\/wp-json\/wp\/v2\/wiki"}],"about":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/wiki"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/es\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/477322\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/477323"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=477322"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}