Was ist Granularität?

Granularität bezieht sich darauf, wie teilbar ein System ist. Feinkörnige Systeme, die eine hohe Körnigkeit aufweisen, werden in eine größere Anzahl kleinerer Teile zerlegt, während grobkörnige Systeme eine kleinere Anzahl größerer Teile aufweisen. Beispielsweise ist eine Messung des Gewichts eines Objekts in Unzen granularer als eine Messung des Gewichts desselben Objekts in Pfund, die wiederum granularer als eine Messung in Tonnen ist. Das Konzept ist in einer Reihe von Bereichen von Bedeutung, darunter Wissenschaft, Computertechnologie und Wirtschaft.

In der parallelen Computerverarbeitung bezieht sich der Begriff auf die Aufteilung der Aufgaben. Die feinkörnige Parallelverarbeitung unterteilt eine Aufgabe in eine große Anzahl kleinerer Aufgaben, die normalerweise von kurzer Dauer sind, während die grobkörnige Parallelverarbeitung größere, längere Aufgaben enthält. Eine feinere Granularität erhöht die Menge an Arbeit, die gleichzeitig erledigt werden kann, und ist daher möglicherweise schneller, jedoch zu dem Preis, dass mehr Ressourcen für die Kommunikation zwischen Prozessoren erforderlich sind.

Granularität wird auch verwendet, um die Aufteilung von Daten zu beschreiben. Daten mit geringer Granularität werden in eine kleine Anzahl von Feldern unterteilt, während Daten mit hoher Granularität in eine größere Anzahl spezifischerer Felder unterteilt werden. Beispielsweise kann eine Aufzeichnung der physischen Eigenschaften einer Person mit hohen Datenmengen getrennte Felder für die Größe, das Gewicht, das Alter, das Geschlecht, die Haarfarbe, die Augenfarbe usw. der Person enthalten, während eine Aufzeichnung mit niedrigen Datenmengen dieselben Informationen in aufzeichnet Eine geringere Anzahl allgemeinerer Felder und ein noch geringerer Datensatz würden alle Informationen in einem einzigen Feld auflisten. Höhere Granularität macht Daten flexibler, indem es ermöglicht wird, dass spezifischere Teile der Daten separat verarbeitet werden, erfordert jedoch größere Rechenressourcen.

In den Naturwissenschaften bezieht sich der Begriff auf den Detaillierungsgrad in wissenschaftlichen Modellen. Ein feinkörniges Modell ist sehr detailliert, während ein grobkörniges Modell Details auf niedriger Ebene mittelt, anstatt sie einzeln darzustellen. Ein feinkörniges Computermodell der Wechselwirkungen zwischen Atomen modelliert sie beispielsweise auf subatomarer Ebene nach den Gesetzen der Quantenmechanik, während etwas gröbere Modelle den gesamten Atomkern als ein Einzelpunktteilchen behandeln können, das dann modelliert wird Gemäß der klassischen Physik und noch gröberen Modellen werden ganze Atomgruppen als eine Einheit behandelt. Grobkörnige Modelle sind weniger präzise, ​​erfordern jedoch weniger Rechenleistung für die Modellierung eines bestimmten Systems als feinkörnige Modelle. Sie ermöglichen auch die Modellierung großer Systeme, die mit feinkörnigeren Modellen nicht oder nur schwer darstellbar wären.

Dieses Konzept wird auch in Wirtschaft und Finanzen angewendet. Im Bankgeschäft bezieht sich die Granularität des Kreditportfoliorisikomanagements auf die Diversität des Portfolios. Hochgranulare Portfolios weisen eine größere Anzahl von Engagements auf, die auf verschiedene Wirtschaftsbereiche verteilt sind. Dies schützt die Bank vor großen, plötzlichen Verlusten infolge eines Ausfalls eines einzelnen großen Schuldners oder eines Abschwungs in einer einzelnen Branche. Der Begriff kann sich auch auf ein ähnliches Prinzip zur Risikominderung bei Anlagen in Aktien, Anleihen oder Währungen beziehen.