在管理决策中，数据粒度的选择对于结果的影响非常重要。数据粒度可以理解为数据的细致程度，选择不同的数据粒度会对分析结果产生不同的影响。一般来说，较粗的数据粒度可以帮助管理者把握大局，而较细的数据粒度则更有利于发现细节问题。因此，在选择数据粒度时，管理者需要进行权衡，以获得最佳的管理决策结果。
在实际操作中，管理者可以根据具体的决策需求和情境来选择合适的数据粒度。如果需要把握整体趋势和总体变化，可以选择较粗的数据粒度，比如按年或按季度进行数据分析；如果需要深入了解细节和个别变化，可以选择较细的数据粒度，比如按日或按小时进行数据分析。在实际操作中，管理者还可以根据需要进行数据粒度的切换，比如先用较粗的数据粒度进行整体把握，再用较细的数据粒度进行深入分析，以获得全面的认识。
举个例子，假设某零售企业需要分析商品销售情况来制定采购计划。在这种情况下，管理者可以先用较粗的数据粒度（比如按月）来把握整体销售趋势，了解哪些商品在整体上销量较好，哪些商品销量较差；然后再用较细的数据粒度（比如按日或按小时）来分析具体的销售情况，找出销量波动的原因，以便调整采购计划。
因此，为了获得最佳的管理决策结果，管理者需要在数据粒度之间进行平衡，根据决策需求和情境来选择合适的数据粒度，并在实际操作中灵活运用不同的数据粒度进行分析，以获得全面准确的信息。