La granularidad de los datos hace referencia al nivel de detalle que posee un dato o una estructura de datos. En esta se evalúa la complejidad del tipo de dato y el tamaño en el que se dividen los campos de datos. Es decir, la especificidad de cada dato va a influir en si la granularidad es de alto nivel o no. El tamaño del dato va a ser proporcional a su granularidad.
Supongamos que tenemos un campo con el atributo nombre. La granularidad de los datos en este caso va a estar definida por la manera en la que está dividido ese campo nombre: si es un solo campo o tiene subdivisiones de nombre 1, nombre 2, apellido 1 y apellido 2. Si sucede que existen cuatro divisiones para el campo nombre, este dato va a ser más granular.
Ventajas de la granularidad de los datos
Una de las principales ventajas de la granularidad de los datos es que un dato bien granulado se puede moldear al antojo y cualquier analista de datos puede trabajar fácilmente con él.
«Divide y vencerás», dijeron grandes gobernantes en la antigüedad; precisamente esta es la máxima de la granularidad de los datos: al estar estructurados en partes pequeñas, los datos se vuelven mucho más manejables para los científicos de datos. Esto quiere decir que el nivel de detalle de los datos alojados en la base de datos es muy importante cuando se trata de fusionar unos datos con otros o de crear estrategias de negocio.
Es importante comprender que cuando la granularidad de los datos no existe en una base de datos determinada, trabajar con esta información se vuelve una tarea sumamente ardua.
De lo particular a lo general
Piensa en la granularidad de los datos como una metodología de investigación inductiva. Tenemos n registros de aves y, al final, concluimos que dado ese número de registros, todas las aves que tenemos son loros. Del mismo modo funciona la granularidad de los datos; se parte de premisas o datos particulares (es decir, que es granular el conjunto de datos) para formar la conclusión o el resultado final, que sería la generalidad.
Sherlock Holmes: ¿un analista de datos?
Tal vez te suene haber leído sobre Sherlock Holmes y su método inductivo. La granularidad programacion consiste en generar un método inductivo que proponga alternativas de solución a problemas determinados. En este caso, si nos vamos a lo específico, como buenos analistas, tendríamos que decir que no fue Sherlock el analista, sino Arthur Conan Doyle, su creador.
De hecho, Conan Doyle en muchas ocasiones resolvió casos en la vida real gracias al método inductivo que usaba en las novelas protagonizadas por el detective Holmes y su amigo Watson. La especificidad de los datos nos sirve para determinar patrones de conducta, gustos o secretos de algo o alguien. Cuando nos fijamos en los detalles más mínimos y los juntamos para formar distintas granuralidad de datos, podemos llegar a conclusiones inesperadas, como el descubrimiento de una infidelidad o a algún asesino escondido.
Un ejemplo
La siguiente tabla muestra el proceso de granularidad del campo edad, el cual se divide primero en edad, luego en edad y ciudad y, posteriormente, en edad, ciudad y grado de escolaridad. Cuanto más granular sea la división de los datos, más criterios se usarán en cada campo.
¿Por qué granularizar?
La principal razón para ejecutar la granularidad de los datos es la facilidad con la que estos se pueden abordar cuando se descomprimen en varias secciones. Ser capaz de ajustar aspectos específicos a diferentes campañas o sectores puede traer beneficios a corto y largo plazo en las empresas, lo cual traería consecuencias positivas en la toma de decisiones y en la estrategia de negocio modelada.
Ser específico implica bastante trabajo, pero cuando se adoptan medidas distintas para una situación específica, en vez de adaptarse a medida que va ocurriendo el suceso, vemos que la granularidad de los datos se convierte en una gran ventaja competitiva en el mercado.
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