A granularidade de dados é um dos pilares mais importantes da modelagem de um projeto analítico. Caso ela não esteja de acordo com as necessidades do modelo, isso pode até mesmo inviabilizar o projeto — uma vez que o nível de detalhamento impacta diretamente no desempenho, volume de armazenamento e usabilidade dos dados.
Leia o artigo e entenda melhor o que é granularidade de dados, por que ela é tão importante e veja como adotar estratégias que combinem detalhamento e eficiência.
O que é granularidade de dados?
Granularidade de dados é um termo que se refere ao nível de detalhamento das informações em um data warehouse. Em outras palavras, trata-se do grau de detalhe ou precisão com que os dados são registrados e analisados.
Para entender melhor como funciona, imagine que você está analisando os dados dos clientes de um banco e pode visualizar essas informações de duas formas diferentes:
- Usuário 1 – Nome completo, data de nascimento, número da conta.
- Usuário 1 – Primeiro nome, sobrenome, data de nascimento, número da conta, endereço.
No exemplo 1, a granularidade é menor; no exemplo 2, ela é maior. Assim como aprendemos em química, em que uma partícula é formada por átomos, na granularidade de dados funciona de forma semelhante: o usuário é composto por partes menores que carregam informações, sendo essas partes compartimentalizadas em pedaços cada vez menores — o que confere maior riqueza de detalhes ao objeto de análise.
Alta granularidade x baixa granularidade: entenda a diferença
Quando falamos em alta granularidade, estamos nos referindo a um maior nível de detalhamento. Para simplificar, pense que, se você dividir um pão em dois pedaços, ele terá uma baixa granularidade (pedaços maiores). Se dividir em quatro pedaços, terá uma alta granularidade (pedaços menores).
Dessa forma, estabelecemos que granularidade e detalhamento assumem uma relação inversamente proporcional. Portanto:
- + Granularidade = – Detalhamento
- Assim como,
- – Granularidade = + Detalhamento
Por que investir em granularidade de dados?
É importante saber que granularidade e agregação de dados podem gerar um volume imenso de informações à medida que transações são realizadas em um sistema. Isso pode interferir no funcionamento das aplicações e, principalmente, no tempo de resposta durante consultas realizadas pelos usuários.
Portanto, a granularidade de dados é uma estratégia que ajuda a definir quais informações devem permanecer no data base e quais devem ser armazenadas no data warehouse, evitando sobrecargas no sistema e otimizando recursos financeiros.
Vantagens da gestão da granularidade de dados
- Tomada de decisão
- Quanto mais detalhados os dados, maior será a capacidade de realizar análises profundas para identificar padrões ou anomalias.
- Segmentações mais precisas são fundamentais para decisões estratégicas mais direcionadas e baseadas em evidências reais.
- Estrutura e funcionamento do projeto
- A granularidade influencia a modelagem do banco de dados, o desenho de tabelas e os relacionamentos entre entidades.
- Um bom equilíbrio entre detalhamento e desempenho ajuda a manter a integridade dos dados sem sobrecarregar o sistema.
- Agilidade nas consultas
- Uma granularidade adequada melhora a performance de consultas e dashboards, evitando lentidões desnecessárias.
- É possível criar visões agregadas (por exemplo: dados por semana ou por região) para consultas rápidas, ao mesmo tempo em que o dado bruto permanece disponível para análises profundas.
Ponto de atenção: a definição da granularidade deve estar alinhada aos objetivos do projeto e às perguntas de negócio que se deseja responder.
Como escolher o nível de granularidade dos meus dados?
Mesmo que, num primeiro momento, ter muitas informações ao alcance pareça uma boa estratégia, é preciso saber quais delas são realmente relevantes para as análises. Para isso, é necessário considerar alguns fatores:
1. Defina seus objetivos
Qual será a missão do modelo analítico? O que se pretende alcançar e quais serão as fontes de dados utilizadas?
Definir objetivos ajuda a identificar necessidades específicas e facilita a escolha das fontes de dados, métricas, dimensões e filtros relevantes que devem compor o modelo.
2. Avalie suas fontes de dados
O segundo passo é verificar suas fontes de dados — suas características, variedade, velocidade e autenticidade. É essencial compreender toda a gestão do big data, como os dados são coletados, armazenados e processados na nuvem.
Também é importante considerar limitações e custos, como capacidade de armazenamento, largura de banda, latência e segurança. Esses fatores estão diretamente relacionados ao nível de granularidade possível.
3. Escolha seu modelo de dados
O modelo de dados define a estrutura para análise e visualização. Veja algumas opções:
- Relacional
Organiza os dados em tabelas (linhas e colunas). Criado por E. F. Codd na IBM nos anos 70, esse modelo permite relacionar tabelas usando um atributo comum. - Dimensional (Kimball)
Otimiza dados para recuperação eficiente em data warehouses. Utilizado amplamente em CRMs, é ideal para representar objetos de análise de forma simples. - NoSQL
Utiliza formatos flexíveis como documentos JSON. Não exige esquema fixo, o que facilita a escalabilidade e o gerenciamento de dados distribuídos em múltiplos servidores.
4. Projete sua visualização de dados
Independentemente do modelo escolhido, a visualização adequada é crucial para o sucesso das análises. Algumas ferramentas úteis:
- Power BI: permite criar painéis interativos com integração de diferentes fontes.
- Tableau: possibilita análise e gestão de dados com criação de relatórios, planilhas e dashboards.
- Qlik: oferece um pipeline completo e em tempo real, sem necessidade de programação.
Refinamento contínuo
Com as ferramentas e estratégias certas em mãos, é hora de refinar suas análises e o nível de granularidade. Monitore os resultados, realize testes e revise periodicamente suas fontes de dados. Ao identificar novas tendências ou padrões, adapte-se — é essencial manter-se atento.
Como vimos, entender a granularidade de dados é fundamental para o sucesso de um projeto analítico e para a economia de tempo e recursos. Por isso, é importante contar com o suporte de profissionais especializados.
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