合理的数据粒度层次结构是指在设计和组织数据时，将数据按照不同的粒度层次进行分类和组织，以便更好地进行管理和分析。数据粒度是指数据所描述的对象或事件的大小或范围，不同粒度的数据可以用来满足不同层次的分析需求。
在建立合理的数据粒度层次结构时，需要考虑以下几点：
业务需求：首先需要了解业务的具体需求，明确需要对哪些数据进行分析和管理，以及需要达到怎样的分析目的。
数据的完整性和可用性：数据粒度层次结构应当能够保证数据的完整性和可用性，即能够全面地反映所描述对象或事件的所有重要信息，并且能够方便地被使用和分析。
可扩展性：数据粒度层次结构应当具有一定的可扩展性，能够适应业务的发展和变化，同时也能够容纳新的数据需求和数据来源。
数据的重复性和冗余性：合理的数据粒度层次结构应当避免数据的重复和冗余，以减少数据存储和管理的成本，并确保数据的一致性和准确性。
在实际应用中，可以通过以下几个步骤来建立合理的数据粒度层次结构：
确定关键业务对象或事件：根据业务需求确定需要进行管理和分析的关键业务对象或事件，例如客户、产品、交易等。
确定数据粒度层次：针对每个关键业务对象或事件，确定不同的数据粒度层次，例如客户可以按照个人、家庭、地区等不同粒度进行分类。
设计数据模型：根据确定的数据粒度层次，设计数据模型，包括数据表的结构、字段的定义等。
确定数据采集和处理方式：确定数据采集和处理的方式和流程，确保能够按照设计的数据粒度层次结构进行数据的采集和处理。
实施和监控：实施设计的数据粒度层次结构，并进行监控和调整，确保数据的质量和有效性。
举例来说，一个零售企业可能会根据产品销售情况设计不同的数据粒度层次，例如按照每日、每周、每月、每季度、每年的销售数据粒度进行分类，以便进行销售趋势分析、季节性销售分析等。
因此，建立合理的数据粒度层次结构需要充分考虑业务需求、数据完整性和可用性、可扩展性以及数据的重复性和冗余性，通过确定关键业务对象或事件、确定数据粒度层次、设计数据模型、确定数据采集和处理方式以及实施和监控来进行建立和实施。