操作性情报针对流数据和事件数据运行查询，以提供如操作指南之类的分析结果，并且通过手动或自动操作，可加强组织的决策能力和基于分析结果的即时行动能力。

操作性情报的目标是通过监控业务活动，识别和检测出低效方案、机会和威胁，并提供可操作解决方案。它采用以事件为中心的方法来提供信息，使人们能够根据完整的实际信息做出更好的决策。复杂的操作性情报系统还提供将元数据与度量、流程步骤、渠道等相关联的功能。通过这种方式，可以轻松地获取相关信息。

不同的操作性情报解决方案可能会使用许多不同的技术以不同的方式实施，但都具备的特点有：①实时性。能够对各项事务进行实时监控，以及实时的情况检测，并可用于不同用户角色的实时显示。②分析性。能够对事件做出包括根本原因分析、时间序列和趋势分析的多维度分析，还可利用大数据对事件进行运算分析。③行业相关性。可对事件进行相关性判别处理，并包含特定行业的操作界面。

①实时处理。实时最初指从事件接收到系统响应的毫秒数，主要用于表示处于亚秒级之下的多种时间框架。操作性情报分析处理在“真正的实时”中进行，这意味着事件与其他传入数据必须要以毫秒为单位，甚至是微秒。要做到“真正的实时”则必须对进程网络、设施、服务进行持续性监控，以及对大规模数据、复杂模型、流数据进行很好的处理。②业务操作可视化。可视化加快了业务操作员处理业务的反应速度，使其能够更快地识别并纠正性能问题，发现并停止欺诈现象和安全漏洞问题，且可对系统整体的运行情况了然于胸。可视化还能带来对业务处理的情景感知，并做出相应回应。③事件分析。操作性情报需要接收、链接并分析大量复杂的、多类型的实时数据流。其中关键的问题在于将相关事件联系起来，发现需要立即处理的问题或机会。相关历史数据也会加以保存，利用数据挖掘，进行多维、时间序列和趋势分析等操作。无论是自动响应或人工作业，都可以进行匹配后响应，并会为进程的改进跟踪响应结果。④大数据处理。操作性情报非常适合解决大数据的挑战。电信系统可以通过操作性情报进行TB级的日常数据处理。统一进程业务也可以轻松实现对多个TB级数据的查看。机器数据和传感器数据已经成为新的前沿。从数据流的意义上来看，操作性情报的实时分析和过程监控依赖于与大量源于内部流的大数据源的集成，如Web服务器、机器数据、RSS、事件、交易、客户交互等。对这些数据进行相互联系正是操作性情报所擅长的。

有关操作性情报的相关研究在国际上开展较早，文献资料较多，主要集中于战争与商业两个领域；中国相关研究鲜见。在有关战争的研究文献中，均集中于作战情报在反恐演练与作战能力等理论创新的建立上；在有关商业的研究中，操作性情报主要侧重于商业运营的实践方面，关注如何利用大数据与可视化等技术将操作性情报应用于提升企业的决策与反应能力。