Garbage in, garbage out (GIGO) est une expression utilisée dans le domaine des sciences de l'information et de la programmation informatique. Il met l’accent sur le principe selon lequel la qualité de la production est déterminée par la qualité de l’intrant. En termes simples, si vous fournissez à un système une entrée incorrecte ou absurde (garbage in), il produira inévitablement une sortie incorrecte et absurde (garbage out).
L'origine et la première mention de Garbage in, Garbage out
Le terme « Garbage in, Garbage out » a été introduit pour la première fois au début de l’informatique, dans les années 1950 et 1960. Il est souvent attribué au programmeur et instructeur IBM George Fuechsel, qui a utilisé ce terme pour décrire l'importance de la qualité des entrées dans les opérations informatiques. L’idée s’est rapidement répandue et s’est rapidement répandue, devenant un principe fondamental en informatique et en traitement des données.
Comprendre les déchets entrants et sortants en détail
Garbage in, garbage out fait référence à l'idée selon laquelle les ordinateurs, contrairement aux humains, traiteront sans aucun doute les données incorrectes, absurdes ou même nuisibles (garbage in) et produiront une sortie absurde ou incorrecte (garbage out). En effet, les ordinateurs fonctionnent selon des opérations logiques et ne possèdent pas la capacité humaine de juger de manière indépendante de la qualité ou du caractère raisonnable des entrées.
Le concept GIGO est un principe essentiel en informatique, en analyse d'informations et de données, et dans des domaines encore plus larges comme la business intelligence et la prise de décision. Dans ces domaines, la qualité des décisions, des informations, des prévisions et des résultats dépend fortement de la qualité, de l’exactitude et de l’exhaustivité des données d’entrée.
Le mécanisme interne des déchets entrants et sortants
Dans les systèmes informatiques et les logiciels, les données circulent depuis une entrée ou une source, via un processus ou une transformation, jusqu'à une sortie ou un résultat. Si les données d’entrée sont incorrectes, inexactes, incomplètes ou dans un mauvais format, la sortie sera inévitablement également erronée, quelle que soit la perfection du traitement ou de la transformation. C’est le mécanisme de travail essentiel de GIGO.
Principales caractéristiques de Garbage in, Garbage out
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Traitement sans jugement : Les ordinateurs exécutent les commandes telles qu'elles sont données, sans déterminer si l'entrée a du sens ou non. Ils suivent la logique programmée sans porter de jugement subjectif.
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Dépend de la qualité : La qualité du résultat dépend fortement de la qualité des intrants.
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Utilisation universelle : GIGO s'applique à tous les systèmes dans lesquels les entrées sont traitées pour produire des résultats, y compris les logiciels informatiques, l'analyse des données, les processus de prise de décision et même la communication humaine.
Types de déchets entrants, déchets sortants
Bien que GIGO soit un concept large, il peut être classé en fonction de la nature des « déchets » :
| Taper | Description |
|---|---|
| Erreurs de format de données | Format de données incorrect ou incohérent. |
| Erreurs de saisie de données | Erreurs commises lors de la saisie des données. |
| Données incomplètes | Données manquantes ou enregistrements de données incomplets. |
| Données obsolètes | Des données qui ne sont plus pertinentes ou exactes. |
| Données non pertinentes | Données qui ne concernent pas la sortie ou le résultat souhaité. |
Utilisation des déchets, des déchets et problèmes/solutions associés
GIGO est plus un principe à connaître qu'un outil à utiliser. Cependant, la compréhension de ce principe peut améliorer considérablement la qualité du traitement des données, de l’analyse, de la prise de décision et de la conception globale du système d’information.
Problème: Mauvaise prise de décision en raison de données de mauvaise qualité.
Solution: Mettez en œuvre des techniques rigoureuses de validation et de nettoyage des données pour garantir une saisie de haute qualité.
Problème: Prédictions ou analyses erronées en raison de données obsolètes ou non pertinentes.
Solution: Mettez régulièrement à jour les ensembles de données et assurez-vous que les données utilisées sont pertinentes pour l’analyse ou la prévision spécifique.
Comparaisons avec des concepts similaires
GIGO peut être comparé et mis en contraste avec d'autres principes de science de l'information et d'analyse de données :
| Concept | Description | Comparaison avec GIGO |
|---|---|---|
| Rapport signal sur bruit | Une mesure de la force du signal souhaité par rapport au niveau de bruit de fond. | Les deux concepts se concentrent sur la qualité de la sortie mais l'abordent sous des angles différents : le rapport signal/bruit prend en compte la quantité de données utiles, tandis que GIGO considère la qualité de toutes les données d'entrée. |
| Nettoyage des données | Processus de détection et de correction des enregistrements corrompus ou inexacts à partir d'un ensemble de données. | Le nettoyage des données est un processus pratique visant à minimiser les « déchets entrants » et améliorant ainsi les « déchets sortants ». |
Perspectives et technologies futures liées à GIGO
À mesure que nous avançons dans l’ère du big data et de l’intelligence artificielle, le principe GIGO devient encore plus pertinent. Des données de haute qualité, propres et pertinentes seront la clé du succès des modèles d’IA, de l’analyse des données et des processus décisionnels. Ainsi, nous pouvons nous attendre à une concentration accrue sur les processus d’assurance qualité, de nettoyage et de validation des données à l’avenir.
Serveurs proxy et déchets entrants, déchets sortants
Les serveurs proxy peuvent également être associés au principe GIGO. Si un serveur proxy reçoit des requêtes incorrectes, incomplètes ou malveillantes, il renverra des réponses erronées ou absurdes. Par conséquent, il est important pour les utilisateurs de serveurs proxy (et les fournisseurs comme OneProxy) de garantir la qualité et la sécurité des requêtes qu'ils traitent, afin d'éviter le « Garbage out » qui résulte du « Garbage in ».
Liens connexes
Pour plus d’informations sur Garbage in, garbage out, veuillez vous référer à ces ressources :
