गार्बेज इन, गार्बेज आउट (GIGO) सूचना विज्ञान और कंप्यूटर प्रोग्रामिंग के क्षेत्र में इस्तेमाल किया जाने वाला एक मुहावरा है। यह इस सिद्धांत पर जोर देता है कि आउटपुट की गुणवत्ता इनपुट की गुणवत्ता से निर्धारित होती है। सीधे शब्दों में कहें तो, यदि आप किसी सिस्टम को गलत या निरर्थक इनपुट (गार्बेज इन) देते हैं, तो यह अनिवार्य रूप से गलत, निरर्थक आउटपुट (गार्बेज आउट) देगा।
गार्बेज इन, गार्बेज आउट की उत्पत्ति और पहला उल्लेख
"गार्बेज इन, गार्बेज आउट" शब्द का इस्तेमाल पहली बार कंप्यूटिंग के शुरुआती दिनों में, 1950 और 60 के दशक में किया गया था। इसे अक्सर IBM प्रोग्रामर और प्रशिक्षक जॉर्ज फ्यूचसेल के लिए जिम्मेदार ठहराया जाता है, जिन्होंने कंप्यूटर संचालन में इनपुट गुणवत्ता के महत्व का वर्णन करने के लिए इस शब्द का इस्तेमाल किया था। यह विचार जल्दी ही लोकप्रिय हो गया और फैल गया, जो कंप्यूटिंग और डेटा प्रोसेसिंग में एक बुनियादी सिद्धांत बन गया।
गार्बेज इन, गार्बेज आउट को विस्तार से समझना
गार्बेज इन, गार्बेज आउट का तात्पर्य इस विचार से है कि कंप्यूटर, मनुष्यों के विपरीत, बिना किसी सवाल के गलत, निरर्थक या हानिकारक डेटा (गार्बेज इन) को प्रोसेस कर देंगे और निरर्थक या गलत आउटपुट (गार्बेज आउट) तैयार करेंगे। ऐसा इसलिए है क्योंकि कंप्यूटर तार्किक संचालन पर काम करते हैं और उनमें इनपुट की गुणवत्ता या तर्कसंगतता को स्वतंत्र रूप से आंकने की मानवीय क्षमता नहीं होती है।
GIGO अवधारणा कंप्यूटर विज्ञान, सूचना और डेटा विश्लेषण, और यहां तक कि व्यापार खुफिया और निर्णय लेने जैसे व्यापक क्षेत्रों में एक महत्वपूर्ण सिद्धांत है। इन क्षेत्रों में, निर्णयों, अंतर्दृष्टि, भविष्यवाणियों और आउटपुट की गुणवत्ता इनपुट डेटा की गुणवत्ता, सटीकता और पूर्णता पर बहुत अधिक निर्भर करती है।
कचरा अंदर, कचरा बाहर का आंतरिक तंत्र
कंप्यूटर सिस्टम और सॉफ़्टवेयर में, डेटा किसी इनपुट या स्रोत से, किसी प्रक्रिया या परिवर्तन के माध्यम से, आउटपुट या परिणाम तक प्रवाहित होता है। यदि इनपुट डेटा गलत, अशुद्ध, अधूरा या गलत प्रारूप में है, तो आउटपुट भी अनिवार्य रूप से त्रुटिपूर्ण होगा, भले ही प्रसंस्करण या परिवर्तन कितना भी सही क्यों न हो। यह GIGO का आवश्यक कार्य तंत्र है।
गार्बेज इन, गार्बेज आउट की मुख्य विशेषताएं
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गैर-निर्णयात्मक प्रसंस्करण: कंप्यूटर दिए गए आदेशों को निष्पादित करते हैं, बिना यह निर्धारित किए कि इनपुट समझ में आता है या नहीं। वे व्यक्तिपरक निर्णय लिए बिना प्रोग्राम किए गए तर्क का पालन करते हैं।
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गुणवत्ता पर निर्भर: आउटपुट की गुणवत्ता इनपुट की गुणवत्ता पर बहुत अधिक निर्भर करती है।
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सार्वभौमिक रूप से लागू: जीआईजीओ उन सभी प्रणालियों पर लागू होता है जहां इनपुट को संसाधित करके आउटपुट तैयार किया जाता है, जिसमें कंप्यूटर सॉफ्टवेयर, डेटा विश्लेषण, निर्णय लेने की प्रक्रिया और यहां तक कि मानव संचार भी शामिल है।
कचरा अंदर, कचरा बाहर के प्रकार
यद्यपि GIGO एक व्यापक अवधारणा है, इसे 'कचरा' इनपुट की प्रकृति के आधार पर वर्गीकृत किया जा सकता है:
| प्रकार | विवरण |
|---|---|
| डेटा प्रारूप त्रुटियाँ | ग़लत या असंगत डेटा प्रारूप. |
| डेटा प्रविष्टि त्रुटियाँ | डेटा दर्ज करते समय की गई गलतियाँ. |
| अपूर्ण डेटा | डेटा अनुपलब्ध या अपूर्ण डेटा रिकॉर्ड. |
| पुराना डेटा | वह डेटा जो अब प्रासंगिक या सटीक नहीं है। |
| अप्रासंगिक डेटा | वह डेटा जो वांछित आउटपुट या परिणाम से संबंधित नहीं है। |
गार्बेज इन, गार्बेज आउट और संबंधित समस्याओं/समाधानों का उपयोग करना
GIGO एक ऐसा सिद्धांत है जिसके बारे में जागरूक होना ज़रूरी है, न कि इस्तेमाल किया जाने वाला उपकरण। हालाँकि, इस सिद्धांत को समझने से डेटा प्रोसेसिंग, एनालिटिक्स, निर्णय लेने और समग्र सूचना प्रणाली डिज़ाइन की गुणवत्ता में काफ़ी सुधार हो सकता है।
संकट: खराब गुणवत्ता वाले डेटा के कारण खराब निर्णय लेना।
समाधान: उच्च गुणवत्ता वाले इनपुट को सुनिश्चित करने के लिए कठोर डेटा सत्यापन और सफाई तकनीकों को लागू करें।
संकट: पुराने या अप्रासंगिक डेटा के कारण दोषपूर्ण भविष्यवाणियां या विश्लेषण।
समाधान: डेटासेट को नियमित रूप से अपडेट करें और सुनिश्चित करें कि उपयोग किया गया डेटा विशिष्ट विश्लेषण या भविष्यवाणी के लिए प्रासंगिक है।
समान अवधारणाओं के साथ तुलना
जीआईजीओ की तुलना और तुलना अन्य सूचना विज्ञान और डेटा विश्लेषण सिद्धांतों के साथ की जा सकती है:
| अवधारणा | विवरण | GIGO के साथ तुलना |
|---|---|---|
| शोर अनुपात करने के लिए संकेत | पृष्ठभूमि शोर स्तर के लिए वांछित सिग्नल की ताकत का एक माप। | दोनों अवधारणाएं आउटपुट की गुणवत्ता पर ध्यान केंद्रित करती हैं, लेकिन इसे अलग-अलग कोणों से देखती हैं: सिग्नल-टू-शोर अनुपात उपयोगी डेटा की मात्रा पर विचार करता है, जबकि GIGO सभी इनपुट डेटा की गुणवत्ता पर विचार करता है। |
| डेटा सफाई | किसी डेटासेट से दूषित या गलत रिकॉर्ड का पता लगाने और उसे सुधारने की प्रक्रिया। | डेटा क्लीन्ज़िंग एक व्यावहारिक प्रक्रिया है, जिससे 'अंदर आने वाले कचरे' को कम किया जा सकता है, तथा इस प्रकार 'बाहर निकलने वाले कचरे' को बेहतर बनाया जा सकता है। |
GIGO से संबंधित परिप्रेक्ष्य और भविष्य की प्रौद्योगिकियां
जैसे-जैसे हम बड़े डेटा और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के युग में आगे बढ़ते हैं, GIGO सिद्धांत और भी अधिक प्रासंगिक होता जाता है। उच्च गुणवत्ता वाला, स्वच्छ और प्रासंगिक डेटा सफल AI मॉडल, डेटा विश्लेषण और निर्णय लेने की प्रक्रियाओं की कुंजी होगा। इस प्रकार, हम भविष्य में डेटा गुणवत्ता आश्वासन, डेटा सफाई और सत्यापन प्रक्रियाओं पर अधिक ध्यान देने की उम्मीद कर सकते हैं।
प्रॉक्सी सर्वर और गार्बेज इन, गार्बेज आउट
प्रॉक्सी सर्वर को GIGO सिद्धांत से भी जोड़ा जा सकता है। यदि प्रॉक्सी सर्वर को गलत, अधूरे या दुर्भावनापूर्ण अनुरोध दिए जाते हैं, तो यह दोषपूर्ण या निरर्थक प्रतिक्रियाएँ लौटाएगा। इसलिए, प्रॉक्सी सर्वर उपयोगकर्ताओं (और OneProxy जैसे प्रदाताओं) के लिए यह महत्वपूर्ण है कि वे अपने द्वारा संभाले जाने वाले अनुरोधों की गुणवत्ता और सुरक्षा सुनिश्चित करें, ताकि 'गार्बेज इन' के परिणामस्वरूप होने वाले 'गार्बेज आउट' से बचा जा सके।
सम्बंधित लिंक्स
कचरा अंदर, कचरा बाहर के बारे में अधिक जानकारी के लिए कृपया इन संसाधनों का संदर्भ लें:
