运营智能（OI）
操作智能（OI）是一种方法数据分析这使得业务运营中的决策和行动能够基于实时数据，因为它由公司生成或收集。通常，数据分析过程是自动化的，并且产生的信息被集成到操作系统中，以便由商业管理者和工人立即使用。
oi应用程序主要针对前线工人，希望能够做出更好地了解的业务决策或者如果他们有权获得及时商业智能（双)和分析数据。例子包括呼叫中心代理商，销售代表，在线营销团队，物流规划人员，制造经理和医疗专业人员。此外，操作智能可用于自动触发对指定事件或条件的响应。
现在被称为OI的OI从操作商业智能演变，这是一个初步的步骤，更多地专注于应用传统的双疑问和报告。oi将概念带到更高的分析水平，但运营BI有时仍然与运营智能互换使用。
操作情报如何运作
在大多数OI计划中，数据分析在串联中进行数据处理或此后不久，因此工人可以快速识别和行动业务运营中的问题和机遇。部署通常包括实时商业智能为了分析传入数据而建立的系统，加上实时数据集成工具，将不同的相关数据集合在一起进行分析。
流处理系统和大数据平台，如Hadoop和Spark，也可以成为OI图片的一部分，特别是在涉及大量数据的应用中的应用程序和要求高级分析能力。此外，各种IT供应商都有组合数据流，实时监控和数据分析工具来创建专门的操作智能平台。
在分析数据时，组织通常会提出运营指标、关键绩效指标(KPIS.）对经理和其他工人的商业洞察嵌入他们作为其工作的一部分使用的系统中的交互式仪表板中的互动仪表板;数据可视化通常包括在内，以帮助使信息易于理解。还可以发送警报，以通知用户需要注意的开发和数据点，如果超过预定义的阈值或其他指标，则可以启动自动化进程，例如通过价格击中特定水平的股票交易。
操作智能使用和示例
股票交易和其他类型的投资管理是业务情报计划的主要候选项目，因为需要实时监测大量数据，并对事件和市场趋势作出快速反应。客户分析是另一个适合OI的成熟领域。例如，在线营销人员使用实时工具来分析互联网点击流数据，这样他们就可以更好地针对消费者进行营销活动。有线电视公司实时跟踪来自机顶盒的数据，以分析客户的观看活动以及机顶盒的运行情况。
增长物联网引发了用于分析由制造机器，管道，电梯等设备捕获的传感器数据的操作智能应用;这使得预测维护在潜在的设备故障发生前进行检测。其他类型的机器数据也推动了OI应用程序，包括服务器、网络和网站日志，这些日志被实时分析，以寻找安全威胁和IT操作问题。
也有较少的宏伟的操作智能用例。其中包括呼叫中心的应用程序，提供具有最新客户记录的运营商，并推荐促销优惠，同时他们与客户在手机上，以及有助于计算船队最有效的驾驶路线的物流送货车。
OI的好处和挑战
OI实现的主要福利是能够以出现的方式解决运营问题和机会 - 甚至在他们在预测维护的情况下。运营智能也赋予商业经理和工人，以便更明智地了解 - 并希望在日常的基础上做出更好的决定。最终，如果成功管理，对业务运营的更高的可见性和洞察力可能导致竞争对手的收入较高和竞争优势。
但有挑战。构建操作智能架构通常涉及拼接不同的技术，并且有许多数据处理平台和分析工具可以选择，其中一些可能需要组织中的新技能。还需要高性能和足够的可扩展性来处理OI应用中的实时工作负载和大量数据，而无需扼杀系统。
此外，典型公司的大多数业务流程不需要实时数据分析。考虑到这一点，操作智能项目的关键部分涉及确定哪些最终用户需要最新的数据，然后培训它们一旦开始以这种方式向它们传递给他们的信息。
操作智能和商业智能
传统的BI系统支持分析已清除并巩固的历史数据数据仓库或数据集市，然后是商业分析使用。BI应用程序一般旨在告诉企业高管和商业经理，过去发生的收入，利润和其他KPIS发生的事情，以帮助预算和战略规划。
早期，BI数据主要分布到静态运营报告中的用户。在某些组织中，仍然是这种组织的情况，尽管许多人已经转移到仪表板，其能够深入了解数据以进行进一步分析。此外，自助服务BI工具让用户自己查询并自己创建数据可视化，但重点仍然是在分析过去的数据上。
操作智能系统让业务经理和前线工人看到操作流程目前正在发生的事情，然后立即行动在调查结果上，无论是自动还是通过自动手段。目的不是为了方便规划，而是在此刻推动运营决策和行动。
