优化数据粒度是指根据不同的决策需求，合理选择数据的细化程度，以提高决策的准确性和效果。在实际操作中，可以通过以下几个步骤来优化数据粒度：
确定决策需求：首先需要明确具体的决策需求是什么，不同的决策可能需要不同粒度的数据支持。比如，战略决策可能需要更宏观的数据，而操作性决策可能需要更细化的数据。
考虑数据可获得性：在确定数据粒度时，需要考虑到数据的获取成本和难度。有些数据可能很难获取，有些数据可能需要花费大量的时间和资源，因此需要在决策效果和数据获取成本之间进行权衡。
选择合适的数据粒度：根据决策需求和数据可获得性，选择合适的数据粒度。有时候需要将数据细化到最小的单位，有时候则需要进行数据聚合，以便更好地支持决策。
结合实际案例进行分析：可以通过具体的案例分析来说明数据粒度的优化对决策效果的影响。比如，通过对销售数据的不同粒度分析，来说明在不同的决策情境下，需要采用何种数据粒度来支持决策。
不断优化：随着业务和决策需求的变化，数据粒度的优化也需要不断进行。管理者需要时刻关注决策效果，并根据实际情况进行数据粒度的调整和优化。
综上所述，优化数据粒度可以有效提高决策效果，但需要根据实际情况进行灵活应用，不断优化和调整。