¿Qué es la granularidad?
La granularidad se refiere al tamaño en que se dividen los campos de datos. Cuanto más subdivididos y granulares estén los datos, más detallados serán.
Ejemplo: Los datos "dirección" completos con calle, número, apartamento, casa, barrio, ciudad, estado, condado y código postal, no son muy granulares. Pero estos datos separados aportan granularidad a la información. Es decir, separados aportan más información que resumidos. Otro ejemplo es en una carrera deportiva, si el resultado final fuera por minutos, habría divergencias, ya que muchas veces se calculan por segundos e incluso por milisegundos.
En el siguiente ejemplo utilizaremos un escenario de ventas, en el que hay clientes, productos y el valor total de estos productos.
Analizando la hoja de cálculo nos damos cuenta de que su granularidad es muy grande, lo que acaba reduciendo la información. La única información que tiene son los nombres de los clientes, el valor total de todos los clientes juntos y el valor total de cada cliente por separado.
Para hacer un análisis más detallado, tenemos que disminuir la granularidad. Veamos con más detalle la información del establecimiento Atlético. Ahora podemos ver qué productos se compraron, el precio unitario de cada producto, la cantidad de cada producto y el valor total.
Por lo tanto, cuando se trata de granularidad, tenemos que pensar en qué información es importante en términos. Tienes que asegurarte de que la granularidad no es demasiado baja, porque puedes acabar perdiendo información importante. También hay que tener cuidado de que no sea demasiado alto, para no agrupar información no tan útil que entorpezca la visualización de otros datos.
Drill down e Roll up
Se refieren a los niveles de nuestro análisis. Cuando hablamos de disminuir la granularidad, hablamos de Drill down, que es aumentar el nivel de detalle. Cuando se habla de aumentar la granularidad, se habla de "rolling up", que es disminuir el nivel de detalle.