Che cos'è la granularità?
La granularità si riferisce a quanto è 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 grossa ha un numero minore 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 del computer, il termine si riferisce a come le attività sono suddivise. L'elaborazione parallela a grana fine divide un'attività in un gran numero di attività più piccole, di solito di breve durata, mentre l'elaborazione parallela a grana grossa ha attività più grandi e più lunghe. La granularità più fine aumenta la quantità di lavoro che può essere eseguita simultaneamente 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 granularità bassa sono divisi in un piccolo numero 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 altezza, peso, età, sesso, colore dei capelli, colore degli occhi della persona e così via, mentre un record con dati bassi registra le stesse informazioni in un numero minore di campi più generali e un record ancora più basso elencherebbe tutte le informazioni in un singolo 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 altamente dettagliato, mentre un modello a grana grossa fa una media dei dettagli di basso livello piuttosto che rappresentarli singolarmente. Ad esempio, un modello al computer a grana fine delle interazioni tra gli 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 modellata secondo la fisica classica, e modelli ancora più grossolani trattano interi gruppi di atomi come una singola unità. I modelli a grana grossa sono meno precisi, ma richiedono meno potenza di calcolo per modellare un determinato sistema rispetto ai modelli a grana fine. Consentono anche la modellizzazione di sistemi su larga scala che sarebbero impraticabili o impossibili da rappresentare con modelli a grana fine.
Questo concetto viene utilizzato anche nel mondo degli affari e della finanza. Nel settore bancario, la granularità nella gestione del rischio del portafoglio crediti si riferisce alla diversità del portafoglio. I portafogli altamente granulari hanno un numero maggiore di esposizioni distribuite in una varietà di aree economiche, il che protegge la banca dall'affrontare perdite improvvise e di grandi dimensioni a seguito di un default di un singolo grande debitore o di una recessione in un singolo settore. Il termine può anche riferirsi a un principio simile per ridurre il rischio per gli investimenti in azioni, obbligazioni o valute.