Data Granularity เป็นระดับรายละเอียดของข้อมูลที่มีในชุดข้อมูลหนึ่งๆ ที่จัดเก็บหรือวิเคราะห์ มีความสำคัญอย่างมากในกระบวนการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล เนื่องจากระดับความละเอียดของข้อมูลส่งผลต่อความสามารถในการวิเคราะห์ การสรุปผล และการตัดสินใจอย่างมีประสิทธิภาพ โดยความสำคัญและเครื่องมือที่เกี่ยวข้องกับ Data Granularity มีดังนี้ การตัดสินใจอย่างมีข้อมูล (Informed Decision-Making) , การตอบคำถามและการวิเคราะห์ที่หลากหลาย, ความยืดหยุ่นในการนำเสนอข้อมูล, ประสิทธิภาพในการจัดเก็บและประมวลผล, ความถูกต้องและความน่าเชื่อถือ

ระดับ Data Granularity มี 3 ระดับ ดังนี้

1. High Granularity ข้อมูลที่มีรายละเอียดละเอียดมาก แสดงข้อมูลในระดับที่ลึก เช่น ข้อมูลการทำธุรกรรมที่บันทึกแยกตามแต่ละรายการ ช่วยให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างละเอียดและระบุแนวโน้มหรือปัญหาเฉพาะที่เกิดขึ้น ตัวอย่าง ข้อมูลการขายที่บันทึกแต่ละการทำธุรกรรมของลูกค้า เช่น เวลา, สถานที่, จำนวน, ราคา

2. Intermediate Granularity ข้อมูลที่มีรายละเอียดพอสมควร โดยการสรุปข้อมูลที่เป็นกลางระหว่างรายละเอียดสูงและรายละเอียดรวมสำหรับการวิเคราะห์แนวโน้มและการตัดสินใจ แต่ไม่ต้องการการจัดเก็บข้อมูลที่มีรายละเอียดสูง ตัวอย่าง ข้อมูลยอดขายรวมประจำสัปดาห์ หรือยอดขายรวมในช่วงเวลาที่กำหนด (เช่น เดือน) แทนที่จะเป็นข้อมูลการทำธุรกรรมแยกตามแต่ละรายการ
3. Low Granularity ข้อมูลที่มีรายละเอียดน้อยหรือเป็นการสรุปในระดับสูง แสดงข้อมูลในรูปแบบที่รวมกัน เช่น ข้อมูลสรุปที่เป็นภาพรวม การจัดเก็บและการวิเคราะห์ทำได้ง่ายและรวดเร็ว เหมาะสำหรับการสร้างรายงานที่สรุปภาพรวม ตัวอย่าง ข้อมูลยอดขายรวมประจำปี หรือยอดขายรวมของเดือน โดยไม่มีรายละเอียดของการทำธุรกรรมแต่ละรายการ

การเลือกระดับ Data Granularity ที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์และการนำเสนอข้อมูล เพื่อให้สามารถทำการตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพและมีข้อมูลที่ครบถ้วนตามความต้องการ และการนำเสนอข้อมูลเพื่อให้ได้มุมมองที่เหมาะสมตามวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ การเลือกใช้ granularity ที่เหมาะสมช่วยให้การตัดสินใจเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยการใช้เครื่องมืออย่าง Power BI, Tableau, SQL และเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลอื่นๆ ทำให้การจัดการข้อมูลในระดับ granularity ที่ต่างกันเป็นไปได้ง่ายและรวดเร็ว.