垃圾进出（GIGO）是计算和数据处理中的一项原则，它强调了数据质量的至关重要性。它指出，计算机程序或数据处理系统产生的输出质量由输入数据的质量决定。本质上，无论所使用的处理技术和算法的复杂程度或准确性如何，质量差的输入数据（垃圾）都将导致质量差的输出（垃圾）。GIGO强调质量控制在数据收集和准备中的作用，因为输入数据中的错误和不一致会导致误导性或不正确的结果，从而破坏计算和数据驱动应用程序的可靠性和实用性。
数据是所有计算过程的核心。无论是在简单的数据输入应用程序还是在复杂的机器学习模型中，输入数据的质量都直接影响结果的准确性和实用性。这意味着不正确、不完整或格式不当的数据将导致不可靠的结果。
GIGO的影响涵盖了数据质量直接影响运营结果的各种业务应用程序。企业越来越多地利用数据分析、机器学习和人工智能进行战略决策。因此，确保数据质量至关重要：
营销：垃圾数据可能导致不当的客户定位和活动失败。
财务：不可信的数据可能会导致错误的风险评估或欺诈检测。
医疗保健：由于患者数据有缺陷，可能会出现误诊或不正确的健康评估。
供应链：错误的数据会干扰库存管理和需求预测。
归根结底，GIGO原则强调了严格的数据管理协议的必要性，以确保从商业智能和分析中得出的见解准确且可行。高质量的数据使企业能够做出明智的决策，提高运营效率并推动成功的结果。