边缘创建的数据不断增长，IT / OT的融合与边缘产品成为物联网中数据处理的最优选。物联网和边缘计算是当今发展极为迅速的两项技术，结合边缘计算和物联网技术的领导者会注意到，边缘计算及运营技术和IT融合已成为物联网战略的重要部分。
大部分运营技术和消费者数据在边缘生成，主要来自于物联网设备。
边缘数据能够帮助组织提升业务洞察力，库存是否充足，机器是否维护等。这些为组织带来了价值。有效的边缘数据可以缩短响应时间，降低连接成本，并提高传输安全性，减少存储提高可靠性。
物联网数据直接从设备传输到云，也可以从设备传输到执行器。 IT/OT融合和边缘服务一直在改进流程。当IT承担保护任务OT负责制造，提供电源时，IT和OT团队会产生分歧。
了解数据采集和OT很重要，它就在边缘。边缘涉及计算和传感器。IT/OT支持更高效的边缘分析
企业必须确定优势，如机器上装有IoT传感器。 OT由传感器、执行器、数据采集系统等统组成，这些技术用于机械臂、自动驾驶汽车等技术。
OT在安全和网络支持方面与IT合作。软件和数据融合，边缘数据直接流入IT系统，如预算管理。物理结合融合了OT和IT功能的设备，包括路由器、控制系统等。
当组织将IT和OT放在一起时，他们将使用更少的空间、时间和能源，并且更少的采购和管理。在传统系统中，在传感器或执行器上分析数据的组织会立即获得结果，但不会获得深入的结果。随着数据分析越来越靠近云或远程数据中心，结果的深度会增加，但是时间会增加。
近年来，数据分析主要发生在云中，但是云功能已经转移到边缘。企业组织面临着数据中心中未见的一些挑战，例如带宽有限，关键任务OT系统，敌对的物理环境，不可靠的连接性和增加的安全漏洞。企业组织正在转向边缘即服务产品来管理这些困难。
边缘作为IoT部署服务可以为OT和IoT设备提供生命周期管理，远程云接口管理，多个网络和工业协议的管理，稳定的连接以及自动断开操作。在边缘创建机器学习算法需要强大的计算能力，但是企业组织可能仍希望将数据发送到云进行分析，或者只是将边缘数据分析结果发送到云。
供应商或合作伙伴可能会运行“边缘即服务”产品，或者企业组织可能会负责该操作。对使用边缘服务感兴趣的企业组织仍然是其边缘的专家。取决于行业，例如农业或制造业，有很多独特的优势，将产品与机器集成可能需要很高的精度。企业组织最了解他们的系统，并且了解数据是否以供应商或合作伙伴无法使用的方式使用。
