データの組立を一歩進めたシステムがオペレーションリサーチです。
　これは、経営の多くの面で、利用価値があります。この組み上げられたデータは、全体の状況に及ぼす影響を、予測するなどに利用することができます。また、オペレーション・リサーチ（ＯＲ）は、問題を「モデル」と呼ばれる複雑な方程式に、変換して行います。またこの数式を成立させることができると、事実の一つ一つを、他の事実や問題全体との関連に置いて、分析することが出来るようになります。

　複雑なモデルもコンピュータを使って解くことが出来ます。オペレーション・リサーチ（ＯＲ）は、多くの変量が扱えるので、数式を解けば、予想される変量の個別的結果ないしはいくつかの変量の総合結果を予測することが出来るのです。
　例えば、自動車メーカーが、各種交換部品の来年の在庫量を種類別、地域別、月別に決めたいと思っていたとします。ＯＲの担当者が過去の経験、新車発売の過去の見通し、旧型車の部品交換記録、全国各地の気象条件（ある種の部品の損耗に影響がある）、道路条件、制限速度などを参考に、モデルを作ります。このモデルをコンピュータにかけると、地域別、種類別に自動車部品の必要量がわかります。

　この情報のおかげで、需要を満たすと同時に数億円以上の経費を節約する計画を立てることが出来るようになります。これらの事実が一切わからず、事実と事実を相互に関係づけることが出来なかったら、部品によって顧客の要求を満たせない場合もでて来るでしょうし、さもなければ在庫過剰となって、在庫投資で大損害を被ることになります。

　数量にばかり頼ることの危険（ＯＲないしコンピュータ・データを利用する場合に陥りやすい落とし穴）です。その例としては、問題を解く鍵となるものがなかなか掴めないことが多いことです。プランナーは、データ集めの一環として、従業員の士気、会社に対する世論、地域社会との関係、計画に影響を及ぼしそうな政府の措置、関係者などの計画の受けとめ方、といった問題にも気を配らなくてはなりません。

　これらの掴みにくい要因を明確に捉える方法としては、管理者の個人的「感情」に頼るほかに、最適の方法が幾つかあります。調査は、従業員態度調査とか世論や、対地域社会関係の分析を、専門にしている外部のコンサルタントに依頼します。
　この種の調査では、計画立案に役立つ詳細なデータを集めることが出来ます。新しい地域社会において、工場の操業を始めようとした場合、その会社の業種や、工場から生ずる公害問題などに、対するその地域社会の人たちの考え方を、知るのも有益なことです。調査の結果、その地域に問題のあることを明らかにすれば、計画化の段階で、その事実を、考慮にいれなくてはなりません。

　計画化を担当する管理者は、計画そのものの定式化を始める前に、筋書きは全部理解している言う、確信がもてなければならないのです。しかも、その確信を持つことで、次の段階にすすむことが出来るようになります。この項終わり