O Que São Dados Granulares? Níveis de detalhe e aplicações

O Que Significa Dados Granulares?

Dados granulares referem-se a dados que foram agrupados ou classificados em grupos menores e mais específicos. A granularidade dos dados é determinada pelo tamanho dos grupos em que os dados são divididos. Quanto menor o tamanho do grupo, maior será a granularidade dos dados.

A granularidade dos dados pode ser importante para determinar a precisão e a relevância dos dados. Dados granulares podem ser mais precisos e relevantes para certos tipos de análises e decisões, enquanto dados menos granulares podem ser mais úteis para análises mais amplas e de alto nível.

Por exemplo, se um varejista quiser analisar as vendas de um produto específico em uma loja, ele pode usar dados granulares que divida as vendas por dia, hora ou até mesmo por minuto. Isso pode ajudar a identificar padrões de vendas e determinar quais fatores afetam as vendas. Por outro lado, se o varejista quiser analisar as vendas em todas as lojas, ele pode usar dados menos granulares que agrupem as vendas por semana ou mês.

A granularidade dos dados pode afetar a quantidade de dados necessários para uma análise. Dados granulares podem gerar grandes quantidades de dados, o que pode ser difícil de gerenciar e analisar. Por outro lado, dados menos granulares podem não fornecer informações suficientes para uma análise precisa.

Níveis de Detalhe em Dados Granulares

Os dados granulares são compostos por informações específicas que são divididas em pequenas peças ou partes. Essas partes podem ser agregadas ou subdivididas em diferentes níveis de detalhe, dependendo da necessidade do usuário.

O nível de detalhe mais baixo em dados granulares é chamado de “granularidade fina” ou “granularidade mais baixa”. Esses dados são altamente específicos e detalhados, geralmente representando informações em seu nível mais básico. Eles são frequentemente usados em análises detalhadas e em processos de modelagem.

Por outro lado, os dados granulares agregados representam informações que foram agrupadas em níveis mais altos de detalhe. Esses dados são menos específicos e detalhados do que os dados granulares de menor nível, mas ainda fornecem informações úteis e valiosas. Eles são frequentemente usados em análises de tendências e em processos de tomada de decisão.

Os dados granulares também podem ser subdivididos em diferentes níveis de detalhe, dependendo da necessidade do usuário. Isso permite que os usuários acessem informações em diferentes níveis de granularidade, dependendo de suas necessidades específicas. Por exemplo, um usuário pode precisar de informações granulares de baixo nível para análises detalhadas, mas também pode precisar de informações mais agregadas para ver tendências gerais.

Como os Dados Granulares são Coletados?

Os dados granulares são coletados de diversas fontes, dependendo do tipo de informação que se deseja obter. É importante lembrar que os dados granulares são dados que não estão em um formato numérico simples, mas sim em um formato mais complexo, com informações adicionais que podem ser relevantes para a análise.

As fontes externas são uma das principais fontes de dados granulares. Essas fontes podem incluir dados de clientes, fornecedores, parceiros e outras empresas com as quais a organização trabalha. Esses dados podem ser integrados ao sistema da organização para fornecer informações valiosas sobre o desempenho do negócio.

A integração de dados também é uma fonte importante de dados granulares. Isso envolve a combinação de dados de várias fontes em um único sistema. Os dados podem ser coletados de sistemas de gerenciamento de banco de dados, planilhas, arquivos de texto e outros formatos de arquivo.

Os dados granulares também podem ser coletados de fontes de dados internas, como sistemas de gerenciamento de banco de dados, sistemas de gerenciamento de relacionamento com o cliente e outros sistemas de gerenciamento de informações. Esses sistemas geralmente fornecem informações em um formato estruturado, que pode ser facilmente analisado e usado para tomar decisões de negócios.

Os campos de dados granulares podem variar de acordo com a fonte de dados. Por exemplo, os dados de clientes podem incluir informações como nome, endereço, número de telefone, histórico de compras e outros detalhes relevantes. Os dados de vendas podem incluir informações como data da venda, produto vendido, preço de venda e outras informações relevantes.

O modelo de dados granulares também pode variar de acordo com a fonte de dados. Por exemplo, os dados de clientes podem ser organizados em um modelo de dados hierárquico, com informações de contato em um nível e histórico de compras em outro nível. Os dados de vendas podem ser organizados em um modelo de dados relacional, com informações de vendas em uma tabela e informações de produtos em outra tabela.

Aplicações de Dados Granulares

Dados granulares são informações que foram desagregadas em seu nível mais baixo, ou seja, em sua forma mais detalhada. Esses dados são frequentemente usados em análises de negócios para entender melhor o comportamento dos clientes, bem como para identificar tendências e oportunidades de mercado. Abaixo estão algumas aplicações comuns de dados granulares:

Mineração de dados

A mineração de dados é uma técnica usada para descobrir padrões e relações em grandes conjuntos de dados. Dados granulares são frequentemente usados na mineração de dados, pois fornecem uma visão mais detalhada dos dados. Esses dados podem ser usados para identificar padrões de comportamento do cliente, tendências de mercado, bem como para prever futuros comportamentos do cliente.

Armazém de dados

Um armazém de dados é um banco de dados que é otimizado para análise e relatórios. Dados granulares são frequentemente usados em armazéns de dados, pois fornecem uma visão mais detalhada dos dados. Esses dados podem ser usados para criar relatórios personalizados, bem como para identificar tendências e oportunidades de mercado.

Modelagem de sistemas granulares

A modelagem de sistemas granulares é uma técnica usada para entender o comportamento de sistemas granulares, como fluxos de dados. Dados granulares são frequentemente usados na modelagem de sistemas granulares, pois fornecem uma visão mais detalhada do sistema. Esses dados podem ser usados para entender melhor o comportamento do sistema, bem como para identificar oportunidades de otimização.

Banco de dados granulares

Um banco de dados granular é um banco de dados que é otimizado para armazenar dados granulares. Esses bancos de dados são frequentemente usados em análises de negócios, pois fornecem uma visão mais detalhada dos dados. Esses dados podem ser usados para criar relatórios personalizados, bem como para identificar tendências e oportunidades de mercado.

Big Data

O Big Data é um termo usado para descrever grandes conjuntos de dados que são difíceis de processar usando métodos tradicionais. Dados granulares são frequentemente usados em Big Data, pois fornecem uma visão mais detalhada dos dados. Esses dados podem ser usados para identificar padrões de comportamento do cliente, tendências de mercado, bem como para prever futuros comportamentos do cliente.

Coleta de dados

A coleta de dados é o processo de coletar informações sobre os clientes e o mercado. Dados granulares são frequentemente usados na coleta de dados, pois fornecem uma visão mais detalhada dos dados. Esses dados podem ser usados para entender melhor o comportamento do cliente, bem como para identificar tendências e oportunidades de mercado.