Data granularity is a measure of the level of detail in a data structure. In time-series data, for example, the granularity of measurement might be based on intervals of years, months, weeks, days, or hours. For ordering transactions, granularity might be at the purchase order level, or line item level, or detailed configuration level for customized parts. The name field could represent the full name or have separate entries for first name, middle name, and last name.
ความละเอียดของข้อมูล (Data Granularity) เป็นตัวชี้วัดระดับของรายละเอียดในโครงสร้างข้อมูล ตัวอย่างเช่น ในข้อมูลแบบอนุกรมเวลา (Time-Series Data) ระดับความละเอียดอาจขึ้นอยู่กับช่วงเวลาที่ใช้วัด เช่น รายปี รายเดือน รายสัปดาห์ รายวัน หรือรายชั่วโมง
“ความละเอียดของข้อมูล (Data granularity) คือการวัดระดับรายละเอียดในโครงสร้างข้อมูล ตัวอย่างเช่น ในข้อมูลอนุกรมเวลา (time-series data) ความละเอียดของการวัดอาจขึ้นอยู่กับช่วงเวลาเป็นปี เดือน สัปดาห์ วัน หรือชั่วโมง สำหรับการสั่งซื้อธุรกรรม ความละเอียดอาจอยู่ที่ระดับใบสั่งซื้อ (purchase order level), ระดับรายการสินค้า (line item level), หรือระดับการกำหนดค่ารายละเอียด (detailed configuration level) สำหรับชิ้นส่วนที่กำหนดเอง ช่องชื่อ (name field) อาจแสดงชื่อเต็ม หรือมีรายการแยกสำหรับชื่อจริง (first name), ชื่อกลาง (middle name) และนามสกุล (last name)”
Data Granularity คือระดับของรายละเอียดในโครงสร้างข้อมูล เช่น ในข้อมูลอนุกรมเวลาอาจวัดเป็นปี เดือน วัน หรือชั่วโมง ในธุรกรรมการสั่งซื้ออาจอยู่ที่ระดับใบสั่งซื้อ รายการสินค้า หรือรายละเอียดการกำหนดค่า ส่วนฟิลด์ชื่ออาจเป็นชื่อเต็มหรือแยกเป็นชื่อจริง ชื่อกลาง และนามสกุล
ตัวอย่าง Data Granularity ในชีวิตประจำวัน: