Die Aussage „garbage in, garbage out“ (GIGO) bezieht sich nicht spezifisch auf eine der Dimensionen des 4V-Modells (Volume, Variety, Velocity, Veracity). Vielmehr beschreibt sie ein allgemeines Prinzip in der Datenverarbeitung und -analyse: Wenn die Eingabedaten von schlechter Qualität sind (also „garbage“), werden auch die Ergebnisse oder Ausgaben von schlechter Qualität sein. Im Kontext des 4V-Modells könnte GIGO jedoch besonders relevant für die Dimension „Veracity“ sein, die sich mit der Genauigkeit und Vertrauenswürdigkeit der Daten befasst. Wenn die Daten ungenau oder unzuverlässig sind, führt dies zu schlechten Ergebnissen, unabhängig von der Menge (Volume), Vielfalt (Variety) oder Geschwindigkeit (Velocity) der Daten. Mehr Informationen zum 4V-Modell findest du hier: [Wikipedia - Big Data](https://de.wikipedia.org/wiki/Big_Data#4_Vs).