掌握了数据却做不出好的决策,问题出在哪?

摘要

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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