数据粒度指的是数据被分割的程度，通常可以分为粗粒度和细粒度两种。数据粒度的不同会影响数据存储和处理的成本，具体影响体现在以下几个方面：
存储成本：细粒度的数据会占用更多的存储空间，因为数据被分割得更细，需要更多的存储单元来存储。而粗粒度的数据则相对占用更少的存储空间。因此，细粒度的数据存储成本会更高。
处理成本：在数据处理过程中，细粒度的数据会涉及更多的数据记录和字段，处理起来会更复杂，需要更多的计算资源和时间。相比之下，粗粒度的数据处理起来相对简单，成本更低。
网络传输成本：在数据传输过程中，细粒度的数据会占用更多的带宽和传输时间，导致传输成本增加。而粗粒度的数据则相对传输成本更低。
因此，管理者在设计数据存储和处理系统时，需要根据实际需求权衡数据粒度的选择。如果需要更详细的数据分析和处理，可以选择细粒度的数据，但需要承担更高的存储和处理成本；如果对数据粒度要求不是特别高，可以选择粗粒度的数据来降低成本。
举个例子来说，一个电商公司需要存储用户的购物行为数据，如果采用细粒度的数据存储方式，比如每一次点击、浏览、下单等行为都被记录为单独的数据记录，那么将会产生大量的数据，增加了存储和处理成本。而如果采用粗粒度的数据存储方式，比如将一段时间内的购物行为合并为一条记录，就可以降低存储和处理成本。因此，根据实际业务需求和成本考量，选择合适的数据粒度对于管理者来说非常重要。