仅仅掌握数据背后的规律，并不足以释放数据真正的价值。所以呢？
在数据的全产业链中，通常分为数据收集与管理、规律性分析和优化三个阶段。
最开始的数据收集与管理是大数据时代决策的基础材料。我们需要去采集、挖掘和存储数据，这是属于信息科学的范畴。拿到数据后，我们需要对数据进行清理、归类与分析，从而了解数据背后的规律。这一步通常由统计和机器学习完成。但是，仅仅掌握数据背后的规律并不足以释放数据真正的价值。当我们做决策的时候，会发现这个规律相当复杂，受到诸多决策因素影响，且决策因素之间关系也较为复杂，不能自然而然地为我们带来决策方案。
而「运筹学」解决的就是这个问题，即根据复杂规律之间错综复杂的关系找到最优化的决策。通过运筹学可以将实际中决策问题转化为数学模型，并用高效的优化算法求解。如今，运筹学已广泛应用到包含收益管理、组合定价、路径规划、仓库选址、库存管理、投资组合优化等场景。
举个例子，在电商、物流等公司做路径规划的时候，会面临这样的问题：要把货物送达几个消费者，所以需要设计一条在最短的时间或路程内完成任务的路线。正常来说，会有很多种模型和算法去求解这个问题，但是在实际应用场景中，用户通常会面临诸多决策因素，比如不同的取货地；比如涉及多人送取货，这就意味着会涉及到车辆和人员分配的问题；比如路途中花费的时间也是一个变量。这种情况下，就需要算法应对这样的需求，就会面临非常复杂的建模和求解问题。
目前，国内的运筹优化的发展要略慢于国外，在国外的航空、酒店、电商、物流等行业龙头企业中，都有一大批运筹学人才来解决公司运营管理中所遇到的决策性问题，比如亚马逊中有 50~200 个的运筹学博士做定价、库存、物流等方面的决策支持。而在国内，随着服务业对于「供给侧改革」的重视，即通过效率提升、成本优化、服务创新让消费者享受更好的服务，从而推动产业的发展，国内更多的企业会应用到运筹学的技术，将大数据转换为真正的决策指导。
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