O que é granularidade?
A granularidade refere-se ao tamanho em que os campos de dados são divididos. Quanto mais subdivididos e granulares são os dados, mais detalhados eles serão.
Exemplo: O dado “endereço” completo com rua, número, apartamento, casa, bairro, cidade, estado, município e CEP, é pouco granular. Mas esses dados separados, trazem granularidade à informação. Ou seja, separados eles trazem mais informações do que resumidos. Outro exemplo é em uma corrida esportiva, se o resultado final fosse por minutos, haveria divergências, já que muitas vezes são calculadas por segundos e até por milissegundos.
No exemplo abaixo vamos usar um cenário de vendas, na qual possuem clientes, produtos e o valor total desses produtos.
Analisando a planilha percebemos que a granularidade dela é muito grande, o que acaba diminuindo as informações. As únicas informações que ela possui são os nomes dos clientes, o valor total de todos clientes juntos e o valor total de cada cliente separado.
Para fazermos uma análise mais detalhada, temos que diminuir a granularidade. Vamos ver com mais detalhes as informações do estabelecimento Atlético. Agora já conseguimos ver quais foram os produtos que foram comprados, o preço unitário de cada produto, a quantidade de cada produto e o valor total.
Por isso, na hora de fazer a granularidade, temos que pensar em quais informações são importantes termos. É preciso prestar atenção se a granularidade não está muito baixa, porque pode acabar perdendo informações importantes. Também é preciso cuidar se ela não está muito alta, para não agrupar informações não tão úteis que atrapalharão a visualização de outros dados.
Drill down e Roll up
São referentes aos níveis da nossa análise. Quando falamos de diminuir a granularidade, falamos de Drill down que é aumentar o nível de detalhamento . Já quando falamos de aumentar a granularidade, falamos de Roll up, que é diminuir o nível de detalhamento.