Granularidade de dados refere-se à forma como os dados são tratados e gerenciados, sendo armazenados e processados em unidades maiores ou menores.
Embora seja um conceito básico, a granularidade desempenha um papel extremamente importante na análise e na ciência de dados. Ela está relacionada à escala em que os dados são detalhados, ou seja, até que ponto eles são decompostos. Esse aspecto é fundamental, pois quanto mais refinada e subdividida for a informação durante a análise, mais precisa será a obtenção de insights. No entanto, é necessário considerar o impacto no armazenamento. Portanto, é essencial lembrar que quanto maior a granularidade, maior será o espaço demandado e maior será a precisão.
Isso cria um dilema, pois é preciso encontrar um equilíbrio entre a granularidade necessária para uma análise adequada dos dados e a quantidade de armazenamento que será utilizada.
Definir uma relação que atenda aos interesses e necessidades de uma empresa em relação ao uso de seus dados é considerado uma verdadeira 'arte'. Essa responsabilidade recai sobre o cientista de dados, que se dedica a determinar o nível de granularidade mais adequado, buscando encontrar a proporção ideal.
Em suma, a granularidade de dados é um conceito essencial que desempenha um papel crucial na análise e ciência de dados. Ao encontrar o equilíbrio certo, é possível obter insights valiosos que impulsionam a tomada de decisões em uma empresa.
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