物聯網（IOT）可以將數字連接設備和傳感器延伸到家庭，企業，車輛設備，以及潛在的幾乎任何地方。這種創新意味著幾乎任何設備可以生成和傳輸其業務數據，并進行分析和應用，便于監測，提供一系列自動功能。要完成這些任務，人們需要知道物聯網是什么。Ventana研究公司對運營智能（OI）的定義是，通過儀表捕獲和分析數據，利用網絡和多種類型的機器對機器的交互分析發展的一門學科。人們定義運營智能是以整個組織中的一組事件為中心的信息，并使人們使用該事件信息采取有效的行動，并做出最優決策的一個運行分析過程。Ventana研究公司在十多年前其研究就開始覆蓋運營智能。

在許多行業中，如果他們減少事件發生的次數，并迅速采取的行動或對于行動作出快速的決定和回應的話，組織可以獲得一個競爭優勢。現有的商業智能（BI）工具從以前記錄的交易數據提供有用的分析和報告，但為了提高競爭力，并最大限度地提高效率，組織的結論是認為，員工，IT流程，業務運營以及對于一線客戶的銷售，服務和支持也需要能夠檢測和響應事件，因為對發生的事件要做出反應。

業務目標和法規這二者推動新的運營智能技術和實踐的需求。通過使用他們，可以更好地管理許多活動，其中包括制造，客戶參與過程，算法交易，動態定價，收益管理，風險管理，安全，欺詐檢測，監控，供應鏈和呼叫中心優化，在線商務和游戲，甚至成功打擊洗錢、恐怖主義，以及其他犯罪行為，這些都取決于通過新技術減少信息延遲的應用。

運營智能的演變，特別是與物聯網結合，鼓勵企業重新審視自己的優先事項，以及用于信息技術和應用管理的支出。然而，整理出選擇范圍對于企業和IT領導者是一個挑戰。一些人認為，可以擴大其網絡基礎設施，以支持運營智能的潛在價值。采用新的技術來檢測有意義的模式，異常和事件之間的關系。越來越多的組織正在使用的儀表板，可視化和模擬通知非技術人員，使他們能夠了解它們的重要性，并立取行動，采取適當措施。

正如任何創新一樣，物聯網采用運營智能可能需要組織有一些實質性的變化。這些都是他們所面臨的挑戰，因為他們考慮采用這種不斷發展的運營智能：

·他們發現很難評估實時感知的商業價值。使用無線射頻識別（RFID）標簽，不僅在像倉庫這樣的物理位置，而且在業務流程中嵌入其它系統的數據和事件流，例如網絡，移動設備，數據設備和其他技術。

·他們缺乏一個可以支持和整合這些系統IT架構，例如數量，品種和頻率的信息。此外，以前的運營智能的研究表明，近五分之二的組織的這些數據源是不完整或不充分的。

·他們不確定如何設置合理的業務，IT的期望，優先事項，以及實施計劃的重要技術，這些可能會發生沖突或重疊。其中包括商業智能、事件處理、業務流程管理、規則管理、網絡升級和新的或修改的應用程序和數據庫。

·他們不知道如何創建一個個性化的用戶體驗，使非技術員工在不同的崗位來監控數據或事件流，確定重大的變化，迅速了解事件之間的關系，并制定適當的決策，做出正確的決定或行為。

在當今快節奏的世界，24×7全天候工作已經迫使企業降低交易時和記錄其他數據的延遲，而應用程序和BI系統可以采取行動。此外，各行業技術，如航空發動機到農作物管理，到動物飼養系統引進低成本的傳感器和設備，并創建一個從來沒有存在的發展機會。技術也得到了更大的發展，如智能電表，RFID，以及嵌入式計算設備的環境監測和監控等任務，也正在創造可以提供從連續的事件數據流到嵌入式計算設備的實時洞察的工具。

隨著組織擴大運營智能服務部署儀表盤，滿足門戶網站的業務需要，他們認識到需要實現技術和開發收集事件的做法，關聯成有意義的模式和使用工作流程，規則和分析來指導員工應該對自動化流程做出反應。例如在金融服務，在線商務等行業，一些組織已經建立專有系統或雇用外包供應商大型團隊的技術人員來監視特定的模式和異常交易和事件流。為了降低成本和復雜性，以及在這些程序中的缺陷，組織現在正在尋求可以規范和自動化處理事件，并將重大事件及時通知有關人員的技術。

傳統的數據庫系統是面向管理的標準商業智能的離散數據集，但來自諸如傳感設備的事件流通常是連續的，而他們的分析需要的工具，旨在使用戶了解因果關系，模式，時間關系等因素的影響。這些要求已導致事件流處理，事件建模，可視化和分析的創新。最近，如Flume,Kafka,Spark，以及Storm等開源技術與Hadoop相關的大數據技術的出現，成為了運營智能的新基礎。在過去幾年中，創新發生在開源社區和專有實現中。

許多運營智能技術的早期采用者是在金融服務和情報行業，在線服務和安全性。然而，在一系列的其他行業組織從信息中尋求新的競爭優勢，或要求地風險管理和法規遵從的實時洞察力，全面增加運營智能的需求。組織正在考慮如何把事件驅動架構，監控重大事件模式的網絡活動，并通過現有的和新的儀表和門戶網站為用戶帶來事件通知和洞察力。

為了有助于理解組織是如何應對這些變化的，Ventana研究公司正在開展物聯網和運營智能的互聯網的基準研究。該研究將探討組織如何調整自己，以利用業務智能和物聯網的趨勢。這種調整不僅涉及信息和技術，而且涉及人員和過程。例如，物聯網可以對業務流程產生重大影響，但如果組織可以發現和適應調整IT系統，而不是一個模型和應用范例。例如，業務流程中的PDF文檔，或通常通過業務流程系統概括。然而，這些過程往往是在不均勻的方式。由于更多的過程是直接檢測和一些機器進行的過程，需要直接基于發現這些事件流的能力，并適應他們（無論是通過人類的學習或機器學習）成為成功的關鍵組織流程。

通過確定企業如何應對實施這些技術，并根據業務優先級應對他們的挑戰，這項研究將探討一些關鍵問題，其中包括以下內容：

·不斷發展的市場機遇的性質是什么？什么行業最有可能采取運營智能的物聯網？

·當前的業務和IT管理潛在的改進過程是什么，通過這些技術的實施，實踐和人員資源的潛力是什么？

·組織離運營智能和物聯網的目標和實現技術有多遠，包括事件處理？

·與IT管理相比，不同的業務功能，其中包括財務和運營管理，在獲取和部署這些以事件為中心的技術過程中有什么影響？

·哪些供應商組織評估，以支持運營智能和物聯網，其中包括復雜事件處理，事件建模，可視化，活動監控和工作流程，流程和規則管理？

·誰是組織中關鍵的決策者和影響者？