O que é troca de dados?

Se os dados são a força vital das organizações modernas, a troca de dados é o sistema circulatório que os mantém fluindo. O compartilhamento de dados garante que as informações cheguem a sistemas e pessoas certos, alimentando as operações e permitindo decisões embasadas. Assim como o corpo depende da circulação saudável para funcionar, os ecossistemas digitais dependem de fluxos de dados governados para quebrar silos e liberar o valor de seus ativos de dados.

A troca de dados é uma parte fundamental do gerenciamento de dados, a prática de reunir, processar e usar dados de forma segura e eficiente para gerar resultados comerciais melhores. Ele suporta várias iniciativas, desde o desenvolvimento de inteligência artificial (IA) até a integração do ecossistema com provedores de dados. As trocas de dados geralmente acontecem por meio de interfaces de programação de aplicativos (APIs), transferências de arquivos, pipelines de streaming ou plataformas baseadas em nuvem, cada uma adaptada a casos de uso diferentes.

Todos os dias, o mundo gera aproximadamente 402,74 milhões de terabytes de dados. Sem uma troca de dados eficaz, essas informações (e seu valor) ficariam presas. Somente na UE, os fluxos de dados na nuvem geraram um valor econômico estimado de 77 bilhões de euros em 2024, número que deve aumentar para 328 bilhões de euros até 2035.

A troca de dados é a base de qualquer organização moderna baseada em dados. Aqueles que contam com estratégias eficazes de troca de dados podem unificar dados internos e externos fragmentados e liberar insights mais profundos entre departamentos, parcerias e casos de uso. 

Por exemplo, por meio de trocas de dados em tempo real, as plataformas de comércio eletrônico podem ajustar dinamicamente os preços, compartilhar fluxos de dados entre varejistas e otimizar cadeias de suprimentos . Da mesma forma, essas trocas permitem que a equipe do hospital compartilhe resultados de laboratório com especialistas externos em tempo real, o que pode reduzir os tempos de diagnóstico e melhorar os resultados dos pacientes.

A troca de dados também desempenha um papel crucial possibilitando que os sistemas de IA aprendam e agreguem valor. Agilizando o fluxo de dados entre diferentes sistemas, a troca de dados pode ajudar a certificar que os modelos de IA sejam treinados com as informações mais atuais e relevantes. 

Os principais componentes da troca de dados — como esquemas padronizados, conectores seguros e permissões controladas — ajudam a garantir que diversas fontes de dados possam ser usadas de forma eficaz nos ecossistemas de IA. Isso possibilita que as organizações integrem dados de terceiros sem comprometerem a qualidade ou o controle.

A troca de dados pode ser categorizada em várias dimensões, principalmente tempo, arquitetura e modelo de acesso. O conhecimento dessas distinções pode ajudar as organizações a projetar estratégias de compartilhamento de dados mais resilientes, oferecendo suporte a tudo, desde fluxos de dados em tempo real até integrações seguras de terceiros.

Troca em tempo real: os dados são transmitidos instantaneamente ou quase instantaneamente entre sistemas, geralmente em resposta a um evento específico. Isso é essencial em cenários sensíveis ao tempo, como detecção de fraudes, monitoramento da Internet das Coisas (IoT) ou preços dinâmicos. A troca em tempo real ajuda a otimizar a tomada de decisões e pode ser acionada por eventos ou transmitida continuamente, dependendo da arquitetura do sistema.

Troca programada (lote): os dados são coletados e transferidos em massa em intervalos predefinidos, como por hora, todas as noites ou semanais. Comum em fluxos de trabalho de conformidade e pipelines de extração, transformação, carregamento (ETL), a troca de lotes é confiável para mover grandes conjuntos de dados. Métodos legados, como protocolo de transferência de arquivos (FTP) ou envios de armazenamento em nuvem, continuam comuns nesses fluxos de trabalho, especialmente quando APIs modernas ainda não estão disponíveis.

Troca de streaming:  os dados fluem continuamente da fonte para o destino em pequenas unidades incrementais. Utilizado em cenários de alto volume, como telemetria ou mecanismos de recomendação, o streaming é compatível com insights em tempo real e reduz a latência, eliminando a necessidade de esperar por conjuntos de dados completos. Geralmente é uma parte essencial de plataformas de troca de dados e pipelines de análise em larga escala.

Troca baseada em API: as APIs oferecem acesso estruturado e programável aos dados, suportando fluxos de trabalho em tempo real e em lote. Padronizam a comunicação entre sistemas, validam cargas úteis e simplificam integração , especialmente em microsserviços e ecossistemas nativos da nuvem. Muitas organizações implementam trocas baseadas em API por meio de integrações diretas, usando conectores personalizados ou APIs padronizadas para automatizar fluxos de dados e reduzir a intervenção manual.

Troca orientada por eventos:  em vez de pesquisas ou tarefas programadas, esse método aciona a transferência de dados quando ocorrem eventos específicos. Comum em aplicações modernas e arquiteturas sem servidor, ajuda a otimizar a eficiência operacional enviando apenas informações relevantes quando necessário, minimizando a carga da rede e melhorando a capacidade de resposta.

Filas de mensagens e sistemas pub/sub: tecnologias como Apache Kafka e RabbitMQ usam agentes de mensagens para desacoplar produtores e consumidores de dados. Esse padrão possibilita fluxos de dados escaláveis e assíncronos (quando um sistema envia dados, o outro os processa posteriormente) e é a base de muitos sistemas distribuídos de informações. Isso possibilita que as organizações ofereçam suporte a conectores flexíveis em todas as plataformas. A distribuição em estilo de transmissão, onde as mensagens são publicadas para vários assinantes simultaneamente, também pode ser implementada por meio de modelos de editor/assinante (pub/assinatura).

Troca privada: os dados são compartilhados dentro ou entre partes confiáveis, normalmente com controles fortes de governança , conformidade e auditoria. Esse modelo é compatível com compartilhamento seguro de dados para casos de uso B2B, serviços de compartilhamento de dados na nuvem e malhas de dados internas que priorizam dados confidenciais, como informações de identificação pessoal (PII). 

Troca pública: os dados são compartilhados abertamente por meio de APIs públicas, mercados de dados ou repositórios governamentais. Essas trocas promovem monetização, acessibilidade e inovação, mas exigem políticas robustas de validação e uso para garantir a qualidade e a integridade dos dados. Plataformas de troca de dados como Microsoft Azure Data Compartilhe e IBM Sterling Data Exchange ajudam a padronizar e proteger esses processos por meio de ferramentas de governança integradas e modelos de permissão. 

Troca ponto a ponto: os sistemas conectam-se diretamente, muitas vezes de forma simétrica, sem depender de um corretor central. Esse modelo é compatível com sistemas de dados federados, redes descentralizadas e trocas de cadeia de suprimentos, proporcionando resiliência e autonomia e mantendo a interoperabilidade entre fontes de dados externas. 

Os formatos de dados (também conhecidos como "linguagens de dados") desempenham papel fundamental nas trocas de dados. Os formatos podem ser categorizados de duas maneiras: baseados em texto e baseados em binário.

Esses formatos armazenam dados em texto legível por humanos e são comumente usados para simplicidade, compatibilidade e facilidade de depuração entre sistemas.

Esses formatos compactos e legíveis por máquina são otimizados para desempenho, tornando-os ideais para troca de dados em alta velocidade em ambientes distribuídos ou limitados.

A troca de dados moderna pode liberar um valor considerável para as organizações. No entanto, para obter esse valor, é necessário superar vários desafios técnicos e operacionais.

• Interoperabilidade e integração: com esquemas padronizados, permissões governadas e conectores flexíveis, a troca de dados ajuda as organizações a unificar sistemas fragmentados e a simplificar a integração entre parceiros e plataformas.
  
  
• Monetização e crescimento do ecossistema: por meio de marketplaces e parcerias estruturadas de compartilhamento de dados, as organizações podem monetizar produtos de dados valiosos, convertendo conjuntos de dados antes isolados em ativos geradores de receita.
  
  
• IA e automação: fluxos de dados confiáveis alimentam sistemas de aprendizado de máquina (ML) com informações atualizadas e relevantes. Intercâmbios bem administrados garantem que os modelos sejam treinados com dados de alta qualidade, enquanto APIs e streaming em tempo real permitem inferências de baixa latência e ciclos de feedback.
  
  
• Governança e confiança em escala: frameworks de gestão de dados fortes, incluindo gerenciamento de permissões, verificações de validação e controles de auditoria, possibilitam a expansão da troca de dados de forma segura. Incorporando a governança nos fluxos de dados, as organizações podem reduzir os riscos de conformidade e construir ecossistemas de dados confiáveis.

• Lacunas de compatibilidade: a infraestrutura legada pode não ter compatibilidade com formatos modernos, como JSON ou XML, criando atrito durante a integração, especialmente em ambientes híbridos.
  
  
• Riscos de segurança e privacidade: sem mecanismos fortes de criptografia e validação, os dados confidenciais ficam vulneráveis quando em trânsito. Isso é particularmente verdadeiro em setores de alto risco, como saúde e finanças.
  
  
• Inconsistências na qualidade de dados: fontes internas de terceiros ou mal governadas podem introduzir ruídos, erros ou incompatibilidades que se propagam pelos fluxos de trabalho seguintes.
  
  
• Complexidade da governança : à medida que os dados migram entre mais plataformas e stakeholders, a propriedade, os direitos de uso e a conformidade regulatória ficam mais difíceis de gerenciar em escala.
  
  
• Custos de infraestrutura : a criação de pipelines escaláveis e em tempo real (e manter as camadas de governança em torno deles) exige um investimento inicial significativo, principalmente para organizações menores.