这是一个数据就是黄金的时代，数据如海如山，但是数据到底能不能发挥作用，尤其是在工业领域，能不能通过分析数据来为客户创造价值，就不得不说说数据颗粒度这个概念。

刚开始看到这个名词时，颗粒度从字面意思理解就是要么粗要么细，在网上也搜索了相关解释，看得是云里雾里，没有直观通俗易懂的定义。结合自己的经验加上互联网上零碎的资料，我总结了一下数据颗粒度的几个层面的意思。

数据颗粒度的粗和细。

这个很好理解，以时间间隔多久为例，1分钟采集一次数据和1秒钟采集一次数据，很明显，时间间隔越短，颗粒度越细。又例如针对同一个事件(比如监测机械设备中润滑油的质量变化情况)，采集数据的项目有多少项，越多就越细(例子中采集润滑油的粘度、温度与采集润滑油的生产厂家～批次号～粘度～温度～油中颗粒物的含量等等，显然后者更细)。

数据的纯洁性与局限性。

有人会问，数据颗粒度越细越好吗？

我的回答是不好说，为什么呢？

当采集的一组数据中有一些项目与事件毫不相干，更甚者，对数据本身产生极大的干扰，那么你还会觉得颗粒度越细越好吗？所以这里有个纯洁度的概念，怎么理解这个纯洁度，实际上就是数据要有用，不适用的，产生极大干扰的数据项目可以称之为杂质，是需要采集后过滤掉甚至不需要采集，毕竟每增加一个项目就意味着多一个传感器，也就是金钱了！

那为什么又说数据的局限性呢？那是因为采集数据的核心目的是为了后续的分析，并能为企业创造价值。数据采集完成后，当时所有的分析功能都很完美，感觉良好。可是，过一段时间，或者当你来进行更深层次数据挖掘的时候，有没有发现不够用的情况？某一个可能会对分析结果产生影响的项目漏掉了，是不是很可惜。所以这个地方就需要具有前瞻性，或者说需要平衡，那些看似冗余的项目需不需要预留起。可能某一天就有用了呢！

数据颗粒度好还是不好。

相信经过前面的分析，大家心里已经有了答案，颗粒度越细越好，或者纯洁度越高越好都是不正确滴！

结合企业实际情况，颗粒度适中，纯洁度较好，满足企业分析需求，预留一定的发展空间才能称之为数据颗粒度好。

前面第一句就讲数据是这个时代的黄金，实际上流动的数据才是企业的瑰宝，尤其是那些经过分析能为企业创造价值的数据更是无价之宝。

各位友友，希望我的理解也能对你有点帮助，不正确的地方评论区讲！