数据粒度是指数据所描述的事物或事件的具体程度或细节程度。数据粒度的不同会对决策产生影响，主要体现在以下几个方面：
决策的准确性：数据粒度越细，提供的信息越详细，决策的准确性也会更高。例如，对销售数据进行日级别的分析，可以更准确地把握每天的销售情况，从而更及时地调整销售策略。
决策的实时性：数据粒度的提高可以使得数据更新的更加及时，从而可以更快地做出决策。例如，对于库存管理，如果能够实时监控每个产品的库存量，就可以更及时地进行补货，避免库存积压或缺货。
决策的成本：随着数据粒度的提高，数据处理和分析的成本也会增加。因此，在确定数据粒度时需要权衡决策的重要性和成本之间的关系，避免因为过高的数据粒度而导致决策成本过高。
决策的复杂性：数据粒度的提高会使得数据量增加，从而增加了决策的复杂性。需要利用更复杂的分析方法和工具来处理更大量的数据，这对决策者的能力和技术要求会有所提高。
综上所述，数据粒度对决策的影响主要体现在准确性、实时性、成本和复杂性等方面。在实际应用中，需要根据具体情况权衡各方面的影响，选择合适的数据粒度来支持决策的制定和实施。