La signification de « garbage in, garbage out » : tout ce que vous devez savoir

What means garbage in, garbage out?
GIGO (garbage in, garbage out) is a concept common to computer science and mathematics: the quality of output is determined by the quality of the input. So, for example, if a mathematical equation is improperly stated, the answer is unlikely to be correct.
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Le terme anglais « garbage in, garbage out » (GIGO) est un concept fondamental dans le domaine du traitement des données. Il décrit l’idée selon laquelle la qualité de la sortie d’un système dépend directement de la qualité de ses entrées. Autrement dit, si les données entrantes sont de mauvaise qualité ou inexactes, les résultats produits par le système seront également de mauvaise qualité.

Pourquoi le GIGO est-il important ?

Le GIGO est important car il souligne la nécessité d’une entrée de données précise et de qualité. Si les données entrantes ne sont pas correctes, cela aura un impact négatif sur les résultats produits par le système. Cela peut entraîner de graves conséquences dans de nombreux domaines, notamment dans les domaines de la finance, de la médecine et de la sécurité.

Qu’est-ce que le GIGO dans le cycle de traitement des données ?

Dans le cycle de traitement des données, le GIGO se produit lorsqu’une entrée de données incorrecte est traitée par un système. Si les données entrantes sont inexactes, cela peut entraîner des erreurs dans les résultats produits par le système. Cela peut également entraîner des erreurs dans les décisions prises à partir de ces résultats.

Qui a dit « garbage in, garbage out » ?

Le concept de GIGO a été utilisé pour la première fois dans les années 1950 par un informaticien américain nommé George Fuechsel. Depuis lors, il est devenu un principe fondamental dans le domaine du traitement des données.

Qu’est-ce que le GIGO et pourquoi est-il si important ?

Le GIGO est un concept crucial dans le domaine du traitement des données car il souligne l’importance de la qualité des données entrantes. Si les données entrantes sont incorrectes ou de mauvaise qualité, cela peut entraîner des erreurs dans les résultats produits par le système. Cela peut avoir des conséquences graves, notamment dans les domaines de la finance, de la médecine et de la sécurité.

Pourquoi est-il important d’éviter le GIGO ?

Il est important d’éviter le GIGO car cela peut entraîner des erreurs graves dans les résultats produits par un système. Cela peut avoir des conséquences négatives sur les décisions prises à partir de ces résultats. Par conséquent, il est crucial de veiller à ce que les données entrantes soient précises et de qualité afin de garantir que les résultats produits par le système soient également précis et de qualité.

FAQ
How do you think garbage in, garbage out can be avoided?

Je pense que la meilleure façon d’éviter le principe « garbage in, garbage out » est de s’assurer que les données entrées dans un système sont de haute qualité et précision. Cela peut être réalisé en utilisant des processus de collecte de données rigoureux, en nettoyant et en normalisant les données avant leur entrée dans le système, et en effectuant des vérifications régulières pour s’assurer que les données sont toujours à jour et précises. Il est également important de former les utilisateurs du système sur la façon de saisir correctement les données pour minimiser les erreurs.

Where did garbage in, garbage out come from?

« Garbage in, garbage out » est une expression qui est apparue dans les années 1960 dans le domaine de l’informatique pour souligner que les résultats d’un programme informatique dépendent de la qualité des données qui y sont entrées. Elle est souvent abrégée en GIGO.

What have you learned from garbage in, garbage out?

J’ai appris que la qualité des données d’entrée est essentielle pour obtenir des résultats précis et fiables lors de l’utilisation de systèmes informatiques. Si les données d’entrée sont de mauvaise qualité, les résultats de sortie seront également de mauvaise qualité. Il est donc important de s’assurer que les données d’entrée sont exactes, complètes et cohérentes pour obtenir des résultats de qualité.


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