在不同业务场景下选择合适的数据粒度是非常重要的，因为不同的数据粒度会影响到数据分析的结果和决策的有效性。在选择数据粒度时，需要考虑以下几个因素：
业务目标：首先需要明确业务目标是什么，需要从数据中获取什么样的信息来支持决策。不同的业务目标可能需要不同粒度的数据来支持。
数据可用性：在选择数据粒度时，需要考虑所需数据是否可用。有些数据可能只能以某种特定的粒度进行提取，这时需要权衡数据可用性和业务需求。
决策周期：如果需要做长期战略性决策，可能需要更粗粒度的数据来进行分析；而如果是需要做快速反应的操作性决策，可能需要更细粒度的数据。
数据分析复杂度：更精细的数据粒度通常意味着更复杂的数据分析和处理过程，需要投入更多的时间和资源。需要权衡数据粒度和数据分析的复杂度之间的关系。
成本效益：最后需要考虑选择不同数据粒度所带来的成本效益。有时候更细粒度的数据并不一定会带来更好的决策结果，需要综合考虑成本和效益。
举个例子，如果是零售行业，如果需要分析每天每个小时的销售情况，那么需要使用小时级别的数据粒度；而如果是需要分析季度销售趋势，那么可以使用季度级别的数据粒度来进行分析。
综上所述，选择合适的数据粒度需要综合考虑业务目标、数据可用性、决策周期、数据分析复杂度和成本效益等因素，并根据具体的业务场景来权衡利弊，从而选择最合适的数据粒度来支持决策和分析。