Cos'è granularità?
granularità si riferisce a quanto sia divisibile un sistema. I sistemi a grana fine, che hanno un'elevata granularità, sono suddivisi in un numero maggiore di parti più piccole, mentre un sistema a grana grossolana ha un numero inferiore di parti più grandi. Ad esempio, una misurazione del peso di un oggetto in once è più granulare di una misurazione del peso dello stesso oggetto in libbre, che a sua volta è più granulare di una misurazione in tonnellate. Il concetto è importante in diverse aree, tra cui scienza, tecnologia informatica e business.
Nell'elaborazione parallela informatica, il termine si riferisce a come le attività sono divise. L'elaborazione parallela a grana fine divide un'attività in un gran numero di compiti più piccoli, di solito di breve durata, mentre l'elaborazione parallela a grana a grana grossa ha compiti più grandi e più lunghi. La granularità più fine aumenta la quantità di lavoro che può essere svolta contemporaneamente e quindi è potenzialmente più veloce, ma al prezzo di richiedere più risorse per la comunicazione tra i processori.
La granularità viene anche utilizzata per descrivere la divisione dei dati. I dati con bassa granularità sono divisi in un numero limitato di campi, mentre i dati con granularità elevata sono divisi in un numero maggiore di campi più specifici. Ad esempio, un record delle caratteristiche fisiche di una persona con dati elevati potrebbe avere campi separati per l'altezza, il peso, l'età, il sesso, il colore dei capelli, il colore degli occhi e così via, mentre un record con dati bassi registrerebbe le stesse informazioni in un numero più piccolo di campi più generali e un record ancora più basso elencherebbe tutte le informazioni in un unico campo. Una maggiore granularità rende i dati più flessibili consentendo l'elaborazione di parti più specifiche dei dati separatamente, ma richiede maggiori risorse computazionali.
Nelle scienze fisiche, il termine si riferisce al livello di dettaglio nei modelli scientifici. Un modello a grana fine è molto dettagliato, mentre un modello a grana grossolana è in mediaDettagli di basso livello piuttosto che ritrarli individualmente. Ad esempio, un modello informatico a grana fine di interazioni tra atomi li modellerà a livello subatomico secondo le leggi della meccanica quantistica, mentre i modelli un po 'più grossolani possono trattare l'intero nucleo di un atomo come una particella a punto singolo che viene quindi modellato secondo la fisica classica e i modelli ancora coarser trattano interi gruppi di atomi come un singolo unità. I modelli a grana grossa sono meno precisi, ma richiedono una potenza di calcolo inferiore per modellare un determinato sistema rispetto ai modelli a grana fine. Consentono inoltre la modellazione di sistemi su larga scala che sarebbe poco pratico o impossibile da interpretare con modelli a grana più fine.
Questo concetto è utilizzato anche nel business e nella finanza. Nel settore bancario, la granularità nella gestione del rischio del portafoglio di credito si riferisce alla diversità del portafoglio. I portafogli altamente granulari hanno un numero maggiore di esposizioni diffuse in una varietà di aree economiche, che protegge la banca da affrontare grandi, improvvisePerdite a seguito di un default da parte di un singolo grande debitore o di una recessione in un'unica industria. Il termine può anche fare riferimento a un principio simile per ridurre il rischio di investimenti in azioni, obbligazioni o valute.