Garbage in, garbage out (GIGO) عبارتی است که در حوزه علم اطلاعات و برنامه نویسی کامپیوتر استفاده می شود. بر این اصل تأکید می کند که کیفیت خروجی توسط کیفیت ورودی تعیین می شود. به بیان ساده، اگر سیستمی را با ورودی نادرست یا غیرمعنا (زباله در) ارائه دهید، به ناچار خروجی نادرست و غیرمعنا تولید می کند (آشغال خارج).
منشاء و اولین ذکر زباله در، زباله بیرون
اصطلاح "آشغال در، زباله بیرون" برای اولین بار در روزهای اولیه محاسبات، در دهه 1950 و 60 معرفی شد. اغلب به جورج فوچسل برنامه نویس و مدرس IBM نسبت داده می شود که از این اصطلاح برای توصیف اهمیت کیفیت ورودی در عملیات رایانه استفاده می کرد. این ایده به سرعت مورد توجه قرار گرفت و گسترش یافت و به یک اصل اساسی در محاسبات و پردازش داده تبدیل شد.
درک زباله در، زباله در جزئیات
Garbage in, garbage out به این ایده اشاره دارد که کامپیوترها، برخلاف انسان ها، بدون چون و چرا داده های نادرست، بی معنی یا حتی مضر را پردازش می کنند و خروجی غیرمعنا یا نادرستی تولید می کنند. این به این دلیل است که رایانه ها بر اساس عملیات منطقی کار می کنند و توانایی انسانی برای قضاوت مستقل در مورد کیفیت یا معقول بودن ورودی را ندارند.
مفهوم GIGO یک اصل مهم در علوم کامپیوتر، تجزیه و تحلیل اطلاعات و داده ها و حتی زمینه های وسیع تری مانند هوش تجاری و تصمیم گیری است. در این زمینه ها، کیفیت تصمیم گیری ها، بینش ها، پیش بینی ها و خروجی ها به شدت به کیفیت، دقت و کامل بودن داده های ورودی بستگی دارد.
مکانیسم داخلی زباله در، زباله بیرون
در سیستم‌ها و نرم‌افزارهای رایانه‌ای، داده‌ها از یک ورودی یا منبع، از طریق یک فرآیند یا تبدیل، به یک خروجی یا نتیجه جریان می‌یابند. اگر داده‌های ورودی نادرست، نادرست، ناقص یا در قالب اشتباه باشند، خروجی نیز ناگزیر است بدون توجه به اینکه پردازش یا تغییر شکل کامل باشد. این مکانیسم کار ضروری GIGO است.
ویژگی های کلیدی Garbage in, Garbage out
-
پردازش بدون قضاوت: کامپیوترها دستورات را همانطور که داده شده اجرا می کنند، بدون اینکه مشخص کنند ورودی منطقی است یا خیر. آنها از منطق برنامه ریزی شده بدون قضاوت ذهنی پیروی می کنند.
-
وابسته به کیفیت: کیفیت خروجی به شدت به کیفیت ورودی بستگی دارد.
-
قابل اجرا جهانی: GIGO برای همه سیستم‌هایی که ورودی برای تولید خروجی پردازش می‌شوند، از جمله نرم‌افزار رایانه‌ای، تجزیه و تحلیل داده‌ها، فرآیندهای تصمیم‌گیری و حتی ارتباطات انسانی اعمال می‌شود.
انواع زباله در داخل، زباله خارج
در حالی که GIGO یک مفهوم گسترده است، می توان آن را بر اساس ماهیت ورودی "آشغال" دسته بندی کرد:
| تایپ کنید | شرح |
|---|---|
| خطاهای فرمت داده | فرمت داده نادرست یا ناسازگار. |
| خطاهای ورود داده ها | اشتباهات در هنگام وارد کردن داده ها |
| داده های ناقص | داده های از دست رفته یا سوابق داده ناقص. |
| داده های قدیمی | داده هایی که دیگر مرتبط یا دقیق نیستند. |
| داده های بی ربط | داده هایی که به خروجی یا نتیجه مورد نظر مربوط نمی شوند. |
استفاده از Garbage in، Garbage out و مشکلات/راه حل های مرتبط
GIGO بیشتر یک اصل است که باید از آن آگاه بود تا ابزاری برای استفاده. با این حال، درک این اصل می تواند به طور قابل توجهی کیفیت پردازش داده، تجزیه و تحلیل، تصمیم گیری و طراحی کلی سیستم اطلاعات را بهبود بخشد.
مسئله: تصمیم گیری ضعیف به دلیل داده های با کیفیت پایین.
راه حل: برای اطمینان از ورودی با کیفیت بالا، روش‌های دقیق اعتبارسنجی و تمیز کردن داده‌ها را اجرا کنید.
مسئله: پیش‌بینی یا تحلیل اشتباه به دلیل داده‌های قدیمی یا نامربوط.
راه حل: به طور منظم مجموعه داده ها را به روز کنید و اطمینان حاصل کنید که داده های مورد استفاده با تحلیل یا پیش بینی خاص مرتبط هستند.
مقایسه با مفاهیم مشابه
GIGO را می توان با سایر اصول علم اطلاعات و تجزیه و تحلیل داده مقایسه و مقایسه کرد:
| مفهوم | شرح | مقایسه با GIGO |
|---|---|---|
| نسبت سیگنال به نویز | اندازه گیری قدرت سیگنال مورد نظر نسبت به سطح نویز پس زمینه. | هر دو مفهوم بر کیفیت خروجی تمرکز دارند اما از زوایای مختلف به آن نگاه می کنند: نسبت سیگنال به نویز مقدار داده مفید را در نظر می گیرد، در حالی که GIGO کیفیت همه داده های ورودی را در نظر می گیرد. |
| پاک کردن داده | فرآیند شناسایی و تصحیح سوابق فاسد یا نادرست از یک مجموعه داده. | پاکسازی داده ها یک فرآیند عملی برای به حداقل رساندن «درود زباله» و در نتیجه بهبود «خروج زباله» است. |
چشم اندازها و فناوری های آینده مرتبط با GIGO
با پیشروی بیشتر به عصر داده های بزرگ و هوش مصنوعی، اصل GIGO حتی بیشتر مرتبط می شود. داده‌های باکیفیت، تمیز و مرتبط کلید موفقیت مدل‌های هوش مصنوعی، تجزیه و تحلیل داده‌ها و فرآیندهای تصمیم‌گیری خواهند بود. بنابراین، ما می‌توانیم انتظار افزایش تمرکز بر تضمین کیفیت داده‌ها، پاکسازی داده‌ها و فرآیندهای اعتبارسنجی را در آینده داشته باشیم.
سرورهای پراکسی و زباله در، زباله خارج
سرورهای پروکسی نیز می توانند با اصل GIGO مرتبط شوند. اگر یک سرور پروکسی با درخواست‌های نادرست، ناقص یا مخرب ارائه شود، پاسخ‌های معیوب یا بی‌معنی را برمی‌گرداند. از این رو، برای کاربران سرور پروکسی (و ارائه دهندگانی مانند OneProxy) مهم است که از کیفیت و امنیت درخواست‌هایی که رسیدگی می‌کنند اطمینان حاصل کنند تا از «خروج زباله» ناشی از «زباله در» جلوگیری کنند.
لینک های مربوطه
برای اطلاعات بیشتر در مورد Garbage in, Garbage out به این منابع مراجعه کنید:
