¿Qué es la granularidad de datos? (Más por qué es importante)

Por el equipo editorial de Indeed

Publicado el 28 de marzo de 2022

Los analistas de datos que inspeccionan grandes conjuntos de información a menudo prefieren trabajar con datos más simples. La granularidad de los datos, que es el concepto de dividir los datos en subcampos, es una práctica común entre los analistas de datos y otros profesionales similares. Comprender qué es la granularidad de los datos puede ayudarlo a recopilar y analizar datos más fácilmente. En este artículo, definimos qué es la granularidad de los datos, mostramos por qué es importante y brindamos algunos ejemplos.

¿Qué es la granularidad de datos?

La granularidad de los datos es el nivel más bajo de detalle que está disponible dentro de una recopilación de datos. La información que está presente en una sola línea o campo dentro de una base de datos o almacén de datos tiene una granularidad gruesa, ya que no tiene subdivisiones. La información que está presente en varias líneas o campos dentro de una base de datos o almacén de datos tiene una granularidad fina, ya que tiene diferentes subdivisiones.

¿Por qué es importante la granularidad de los datos?

La granularidad de los datos es importante porque permite que los analistas de datos y otros profesionales estudien la información de una manera más integral. En lugar de que los analistas de datos tengan datos complejos en un campo, pueden implementar granularidad de datos para dividirlos más fácilmente. Los profesionales pueden agregar y desagregar datos granulares para cumplir con los requisitos de sus situaciones únicas. También pueden combinarlos con datos de otras fuentes externas y administrarlos e integrarlos de manera más efectiva.

Usos de la granularidad de datos

Estos son algunos usos comunes de la granularidad de datos:

pedido de inventario

La granularidad de los datos es común entre los profesionales de datos que administran los niveles de inventario de las empresas. Pueden determinar qué artículos comprar en función de diferentes niveles de datos, como la línea de pedido de un producto o el número de orden de compra. Incluso pueden pedir artículos personalizados teniendo en cuenta el nivel de configuración detallado de los datos.

Gestión de datos de series temporales

Los datos de series de tiempo son información que un analista de datos obtiene al registrar mediciones consistentes durante un período específico. Esta información puede ser útil para cualquier cosa, desde pronosticar patrones climáticos hasta comprender la efectividad de los dispositivos médicos. La granularidad de los datos es útil para los profesionales que desean dividir estas mediciones dependientes del tiempo en períodos específicos, ya sea horas, días, semanas, meses o años.

Recopilación de resultados de encuestas

La granularidad de los datos también es útil para facilitar la recopilación de datos cualitativos. Si una empresa emite encuestas que solicitan respuestas abiertas a sus clientes, es probable que los clientes produzcan respuestas diferentes. Dividir una encuesta en varias partes diferentes es la forma más sensata de introducir cierta consistencia en la información que puede variar mucho entre cada encuestado.

¿La granularidad de los datos presenta alguna limitación?

La granularidad de datos es una forma útil de recopilar y analizar datos complejos, pero tiene algunas limitaciones. Por ejemplo, los niveles más altos de granularidad requieren más recursos informáticos. También puede requerir más memoria y espacio de almacenamiento dentro de una base de datos o almacén de datos.

Una empresa que se compromete a mantener un alto nivel de granularidad de datos a menudo tiene que dedicar una mayor parte de sus costos operativos a la entrada y el almacenamiento de datos. Esto puede presentarse como más métodos y objetos dentro de un modelo de programación orientado a objetos. También puede requerir más llamadas a subrutinas para situaciones de computación paralela y programación de procedimientos. A pesar de estos inconvenientes potenciales, la mayoría de los analistas de datos aún optan por lograr un alto nivel de granularidad de los datos porque permite una flexibilidad óptima al procesar los datos.

Ejemplos de granularidad de datos

Estos son algunos ejemplos de granularidad de datos:

Ejemplo 1

Aquí hay un ejemplo de un vendedor que hace que sus clientes completen una encuesta con sus nombres:

John es un especialista en marketing que intenta recopilar información sobre su público objetivo. Él crea una encuesta para sus clientes y hace una sola sección para que inserten sus nombres. Al recibir los resultados de la encuesta, encuentra que la información proporcionada es difícil de interpretar porque los clientes ponen sus respuestas en varios formatos como “Garrett Wilder”, “Dr. Brown” y “Sra. Jane Dickens”.

John quiere distribuir una encuesta similar a un nuevo lote de clientes. Para obtener resultados más coherentes, vuelve a crear la encuesta para que tenga varios campos para cada parte de los nombres de los clientes. Los tres campos obligatorios en la encuesta son para el título preferido del cliente, el nombre completo y el apellido completo. También incluye un campo opcional para que cada cliente inserte su segundo nombre si el cliente decide hacerlo.

Ejemplo 2

Aquí hay un ejemplo de un profesional de datos que trabaja en el campo médico e implementa el concepto de granularidad de datos:

Melissa es una profesional de datos que ayuda a los desarrolladores de productos a optimizar nuevas tecnologías médicas. Uno de los dispositivos en los que está trabajando su equipo es un rastreador de insulina que usan los pacientes diabéticos. El equipo inicialmente diseña el rastreador de insulina para enviar información sobre la glucosa, la insulina, la presión arterial y otros signos vitales del paciente a los miembros de la familia del paciente cada hora. Esta innovación permite que los familiares de pacientes diabéticos sepan si necesitan consumir azúcar o buscar atención médica.

Después de recibir comentarios de los profesionales médicos, Melissa y su equipo determinan que este período de una hora no brinda suficiente aviso a los miembros de la familia. Melissa y su equipo quieren implementar el concepto de granularidad de datos para que el dispositivo envíe información cada 15 minutos en lugar de cada hora. Este mayor nivel de granularidad ayuda a los familiares de los pacientes a recibir datos más precisos y actualizados y brindar una asistencia más eficiente a sus seres queridos.

Ejemplo 3

Este es un ejemplo de granularidad de datos en el entorno minorista:

Michael es un profesional de datos que trabaja en la industria minorista. Quiere que sea más fácil para los gerentes de las tiendas identificar las ventas de artículos específicos. Antes de implementar un nivel más alto de granularidad de datos, solo es posible rastrear cada transacción que ocurre.

Esto dificulta el análisis de las tendencias de ventas, ya que algunas transacciones incluyen docenas e incluso cientos de artículos. Cambia los procesos de la base de datos para que ahora pueda rastrear un artículo específico en una venta determinada. La base de datos registra información como el código del artículo, la referencia de caja de la transacción, la referencia de la tienda de la transacción y la fecha y hora de la transacción para que esto sea posible.

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