Śmieci w, śmieci wyjmowane (GIGO) to wyrażenie używane w dziedzinie informatyki i programowania komputerowego. Podkreśla zasadę, że jakość wyników zależy od jakości danych wejściowych. Mówiąc najprościej, jeśli zapewnisz systemowi nieprawidłowe lub bezsensowne dane wejściowe (śmieci na wejściu), nieuchronnie wygeneruje on nieprawidłowe, nonsensowne dane wyjściowe (śmieci na zewnątrz).
Pochodzenie i pierwsza wzmianka o śmieciach, śmieci na zewnątrz
Termin „śmieci na wejściu, śmieci na zewnątrz” został po raz pierwszy wprowadzony na początku informatyki, w latach pięćdziesiątych i sześćdziesiątych XX wieku. Często przypisuje się go programiście i instruktorowi IBM, George'owi Fuechselowi, który użył tego terminu do opisania znaczenia jakości danych wejściowych w operacjach komputerowych. Pomysł szybko się przyjął i rozprzestrzenił, stając się podstawową zasadą w informatyce i przetwarzaniu danych.
Zrozumienie śmieci w szczegółach
Garbage in, śmieci out odnosi się do idei, że komputery, w przeciwieństwie do ludzi, bez wątpienia będą przetwarzać nieprawidłowe, bezsensowne, a nawet szkodliwe dane (śmieci w) i generować nonsensowne lub nieprawidłowe dane wyjściowe (śmieci usuwane). Dzieje się tak dlatego, że komputery działają w oparciu o operacje logiczne i nie mają ludzkiej zdolności do niezależnej oceny jakości i zasadności danych wejściowych.
Koncepcja GIGO jest kluczową zasadą w informatyce, analizie informacji i danych, a nawet w szerszych dziedzinach, takich jak analityka biznesowa i podejmowanie decyzji. W tych obszarach jakość decyzji, spostrzeżeń, prognoz i wyników zależy w dużym stopniu od jakości, dokładności i kompletności danych wejściowych.
Wewnętrzny mechanizm wrzucania śmieci i wyrzucania śmieci
W systemach komputerowych i oprogramowaniu dane przepływają od wejścia lub źródła, poprzez proces lub transformację, do wyniku lub wyniku. Jeśli dane wejściowe są niepoprawne, niedokładne, niekompletne lub mają niewłaściwy format, dane wyjściowe nieuchronnie będą również wadliwe, niezależnie od tego, jak doskonałe będzie przetwarzanie lub transformacja. Jest to podstawowy mechanizm działania GIGO.
Kluczowe cechy śmieci, śmieci
-
Przetwarzanie nieoceniające: Komputery wykonują polecenia zgodnie z otrzymanymi poleceniami, bez sprawdzania, czy wprowadzone dane mają sens, czy nie. Kierują się zaprogramowaną logiką, nie dokonując subiektywnych ocen.
-
Zależne od jakości: Jakość wyników w dużym stopniu zależy od jakości danych wejściowych.
-
Uniwersalne zastosowanie: GIGO ma zastosowanie do wszystkich systemów, w których dane wejściowe są przetwarzane w celu uzyskania wyników, włączając w to oprogramowanie komputerowe, analizę danych, procesy podejmowania decyzji, a nawet komunikację międzyludzką.
Rodzaje śmieci wchodzących i wychodzących
Choć GIGO to szerokie pojęcie, można je podzielić na kategorie w oparciu o charakter „śmieci”:
| Typ | Opis |
|---|---|
| Błędy formatu danych | Nieprawidłowy lub niespójny format danych. |
| Błędy wprowadzania danych | Błędy popełniane przy wprowadzaniu danych. |
| Niekompletne dane | Brakujące dane lub niekompletne zapisy danych. |
| Nieaktualne dane | Dane, które nie są już istotne ani dokładne. |
| Nieistotne dane | Dane, które nie odnoszą się do pożądanego wyniku lub wyniku. |
Korzystanie ze śmieci, wyrzucanie śmieci i powiązane problemy/rozwiązania
GIGO to bardziej zasada, o której należy pamiętać, niż narzędzie, z którego należy korzystać. Jednak zrozumienie tej zasady może znacznie poprawić jakość przetwarzania danych, analityki, podejmowania decyzji i ogólnego projektu systemu informacyjnego.
Problem: Złe podejmowanie decyzji ze względu na niską jakość danych.
Rozwiązanie: Wdrażaj rygorystyczne techniki sprawdzania poprawności i czyszczenia danych, aby zapewnić wysoką jakość danych wejściowych.
Problem: Błędne prognozy lub analizy spowodowane nieaktualnymi lub nieistotnymi danymi.
Rozwiązanie: Regularnie aktualizuj zbiory danych i upewnij się, że wykorzystywane dane są istotne dla konkretnej analizy lub prognozy.
Porównania z podobnymi koncepcjami
GIGO można porównać i skontrastować z innymi zasadami informatyki i analizy danych:
| Pojęcie | Opis | Porównanie z GIGO |
|---|---|---|
| Stosunek sygnału do szumu | Miara siły pożądanego sygnału w stosunku do poziomu szumu tła. | Obie koncepcje skupiają się na jakości wyjściowej, ale podchodzą do niej z różnych punktów widzenia: stosunek sygnału do szumu uwzględnia ilość użytecznych danych, podczas gdy GIGO uwzględnia jakość wszystkich danych wejściowych. |
| Oczyszczanie danych | Proces wykrywania i korygowania uszkodzonych lub niedokładnych zapisów ze zbioru danych. | Czyszczenie danych to praktyczny proces mający na celu zminimalizowanie ilości śmieci, a tym samym poprawę ich usuwania. |
Perspektywy i przyszłe technologie związane z GIGO
W miarę wchodzenia w erę dużych zbiorów danych i sztucznej inteligencji zasada GIGO staje się jeszcze bardziej aktualna. Wysokiej jakości, przejrzyste i istotne dane będą kluczem do skutecznych modeli sztucznej inteligencji, analizy danych i procesów decyzyjnych. Dlatego w przyszłości możemy spodziewać się większego skupienia na zapewnianiu jakości danych, czyszczeniu danych i procesach walidacji.
Serwery proxy i śmieci na wejściu, śmieci na zewnątrz
Serwery proxy można również powiązać z zasadą GIGO. Jeśli serwer proxy otrzyma nieprawidłowe, niekompletne lub złośliwe żądania, zwróci błędne lub bezsensowne odpowiedzi. Dlatego ważne jest, aby użytkownicy serwerów proxy (i dostawcy tacy jak OneProxy) dbali o jakość i bezpieczeństwo obsługiwanych żądań, aby uniknąć „wyrzucania śmieci” będącego skutkiem „wyrzucania śmieci”.
powiązane linki
Aby uzyskać więcej informacji na temat wyrzucania śmieci, zapoznaj się z tymi zasobami:
