Granularitatea se referă la cât de divizibil este un sistem. Sistemele cu granulație fină, care au o granularitate mare, sunt împărțite în număr mai mare de părți mai mici, în timp ce un sistem cu granulație grosieră are un număr mai mic de părți mai mari. De exemplu, o măsurare a greutății unui obiect în uncii este mai granulară decât o măsurare a greutății aceluiași obiect în lire, care, la rândul său, este mai granulară decât o măsurare în tone. Conceptul este unul important într-o serie de domenii, inclusiv știință, tehnologia computerelor și afaceri.
În procesarea paralelă pe computer, termenul se referă la modul în care sarcinile sunt împărțite. Procesarea paralelă cu granulație fină împarte o sarcină într-un număr mare de sarcini mai mici, de obicei de scurtă durată, în timp ce procesarea paralelă cu granulație grosieră are sarcini mai mari și mai lungi. Granularitatea mai fină mărește cantitatea de muncă care poate fi realizată simultan și, prin urmare, este potențial mai rapidă, dar cu prețul de a necesita mai multe resurse pentru comunicarea între procesoare.
Granularitatea este, de asemenea, folosită pentru a descrie împărțirea datelor. Datele cu granularitate scăzută sunt împărțite într-un număr mic de câmpuri, în timp ce datele cu granularitate mare sunt împărțite într-un număr mai mare de câmpuri mai specifice. De exemplu, o înregistrare a caracteristicilor fizice ale unei persoane cu date mari poate avea câmpuri separate pentru înălțimea, greutatea, vârsta, sexul, culoarea părului, culoarea ochilor și așa mai departe, în timp ce o înregistrare cu date scăzute ar înregistra aceleași informații în un număr mai mic de câmpuri mai generale și o înregistrare și mai mică ar enumera toate informațiile într-un singur câmp. Granularitatea mai mare face ca datele să fie mai flexibile, permițând ca părți mai specifice ale datelor să fie procesate separat, dar necesită resurse de calcul mai mari.
În științele fizice, termenul se referă la nivelul de detaliu al modelelor științifice. Un model cu granulație fină este foarte detaliat, în timp ce un model cu granulație grosieră face o medie a detaliilor de nivel scăzut, mai degrabă decât să le înfățișeze individual. De exemplu, un model computerizat cu granulație fină al interacțiunilor dintre atomi le va modela la nivel subatomic în conformitate cu legile mecanicii cuantice, în timp ce modele oarecum mai grosiere pot trata întregul nucleu al unui atom ca pe o particulă într-un singur punct care este apoi modelată. conform fizicii clasice, iar modelele încă mai grosiere tratează grupuri întregi de atomi ca o singură unitate. Modelele cu granulație grosieră sunt mai puțin precise, dar necesită mai puțină putere de calcul pentru a modela un anumit sistem decât modelele cu granulație fină. Ele permit, de asemenea, modelarea sistemelor la scară mare, care ar fi impracticabile sau imposibil de portretizat cu modele cu granulație mai fină.
Acest concept este folosit și în afaceri și finanțe. În domeniul bancar, granularitatea în managementul riscului portofoliului de credit se referă la diversitatea portofoliului. Portofoliile foarte granulare au un număr mai mare de expuneri repartizate într-o varietate de zone economice, ceea ce protejează banca de a se confrunta cu pierderi mari și bruște ca urmare a neîndeplinirii obligațiilor de către un singur debitor mare sau a unei scăderi a unei singure industrii. Termenul se poate referi și la un principiu similar pentru reducerea riscului pentru investițiile în acțiuni, obligațiuni sau valute.