数据粒度指的是数据被划分的程度，通常分为粗粒度和细粒度两种。粗粒度数据指的是被汇总或聚合的数据，例如按月汇总的销售额；细粒度数据指的是更加详细和具体的数据，例如每笔交易的具体金额和时间。
数据粒度与数据可用性之间有着密切的关系。一般来说，细粒度的数据可以提供更加详细和具体的信息，因此在某些分析和决策场景下更具有价值。但是，细粒度的数据也可能导致数据量过大，增加了数据处理和存储的成本，同时也增加了数据管理的复杂度。相反，粗粒度的数据虽然不能提供太多细节信息，但是处理起来更加高效，存储成本也相对较低，管理起来也相对简单。
因此，在实际情况中，我们需要根据具体的业务需求和分析目的来确定数据的粒度。如果需要进行详细的个体分析，那么可以选择更细的数据粒度；如果只是进行整体趋势的分析或者节约成本，那么可以选择更粗的数据粒度。在实际操作中，也可以采取数据聚合、数据采样等方法来在一定程度上弥补数据粒度带来的不足，从而在数据可用性和成本之间寻找平衡点。
举个例子，假设一个零售企业需要分析每个顾客的购买行为，那么就需要使用细粒度的数据来进行个体化的分析；但是在进行年度总结和跨部门分析时，可以选用粗粒度的数据来简化分析流程。这样可以根据不同的需求来灵活应对数据粒度带来的挑战。