O que é interoperabilidade de dados?

A interoperabilidade de dados é a capacidade de diferentes sistemas de trocar, integrar e usar dados de forma eficiente e coordenada. Ela permite o compartilhamento contínuo de dados em toda a empresa, melhorando a colaboração, a inovação e a tomada de decisões baseada em dados.

As empresas podem alcançar a interoperabilidade de dados padronizando seus ativos de dados e adotando a infraestrutura e os protocolos necessários para apoiar o compartilhamento de dados. Algumas qualidades comuns de dados interoperáveis incluem:

• Eles existem em um formato consistente que é acessível e interpretável por diferentes unidades de negócios e sistemas diversos.
• Eles podem ser combinados com outros dados para uma análise mais abrangente.
• Eles são compartilhados sem dificuldades por meio de interfaces de programação de aplicativos (APIs).
• Muitas vezes, eles seguem padrões comuns de interoperabilidade, como padrões de intercâmbio eletrônico de dados (EDI) e Recursos de Interoperabilidade Rápida na Área da Saúde (FHIR).

À medida que os ecossistemas de informações continuam crescendo e se tornando mais complexos, a interoperabilidade de dados desempenha um papel fundamental em setores como serviços financeiros, saúde e governo. Organizações desses e de outros setores dependem de trocas de dados sem dificuldades para impulsionar funções críticas, como tomar decisões de investimento, determinar tratamentos médicos e executar medidas de segurança pública.

Embora estabelecer a interoperabilidade de dados possa ser desafiador, as soluções de software podem ajudar. Ferramentas de limpeza de dados, software de gerenciamento de API e plataformas de integração de dados podem permitir que as empresas cultivem ambientes de dados robustos, onde as informações estejam prontamente disponíveis e acessíveis aos sistemas e stakeholders que delas necessitam.

Para entender o valor e a importância da interoperabilidade de dados, é útil considerar o que acontece quando ela está ausente.

Imagine, por exemplo, um livro de receitas no topo de uma estante alta. Algumas pessoas conseguem alcançá-lo; outras pessoas podem nem mesmo vê-lo, muito menos conseguir retirá-lo da prateleira.

Quem consegue chegar até o livro de receitas descobre que as receitas alternam o tempo todo entre medidas do sistema imperial (como colheres de sopa e onças) e unidades do sistema métrico (como gramas e litros).

Nesse cenário, os leitores são forçados a converter as medidas constantemente, uma experiência demorada e tediosa. E, no processo de fazer essas conversões, há oportunidades de cometer erros, que levam a resultados pouco atraentes.

Esses desafios são comparáveis àqueles enfrentados pelas organizações em relação ao acesso a dados e à interpretabilidade. Mas quando os stakeholders e sistemas não conseguem acessar os dados ou têm dificuldade para convertê-los em valores utilizáveis, as consequências tendem a ser maiores do que uma sopa salgada ou um suflê murcho.

Isso significa que as equipes não podem aproveitar os principais ativos de dados para trabalhar juntas, obter insights, identificar problemas e aproveitar as oportunidades.

Significa que o prestador de serviços de saúde pode deixar passar um detalhe esclarecedor sobre o estado de saúde de um paciente, resultando em um tratamento menos eficaz. Significa que os gestores de portfólio podem não estar cientes de uma tendência de mercado em desenvolvimento, prejudicando o retorno dos investimentos de seus clientes.

Significa que um sistema de IA agêntica pode não conseguir otimizar os cronogramas de produção porque os dados recentes do inventário estão inacessíveis. Significa que os socorristas de diferentes agências podem ter percepções diferentes da mesma situação, dificultando a cooperação eficaz em uma emergência.

Insira a interoperabilidade dos dados.

Por meio da interoperabilidade dos dados, as informações de diferentes fontes de dados são organizadas em formatos padrão para facilitar a interpretação e a compatibilidade com diferentes unidades de negócios e sistemas. E, ao garantir links para trocas de dados entre sistemas, a interoperabilidade dos dados possibilita que uma ampla gama de stakeholders acessem diretamente essas informações.

Embora a interoperabilidade de dados seja importante há muito tempo – os códigos universais de produtos (UPCs) para dados de varejo e fabricação datam de 1973¹– ela ganhou uma maior urgência à medida que a tomada de decisão baseada em dados e a automação se tornam centrais para as operações comerciais do mundo real.

As empresas focadas em iniciativas de business intelligence e inteligência artificial (IA) devem garantir que os dados certos estejam disponíveis, compreensíveis e utilizáveis pelas pessoas e sistemas que precisam deles. A interoperabilidade de dados ajuda isso a acontecer.

Assim como em outras práticas e pilares de gerenciamento de dados, a interoperabilidade de dados permite que as organizações aproveitem ao máximo seus ativos de dados. Os benefícios da interoperabilidade de dados incluem:

• Maior acesso a dados: quando os dados fluem sem dificuldades em uma empresa e entre sistemas, fica mais fácil para os stakeholders acessarem as informações necessárias para obter uma visão holística da situação.

• Mais dados utilizáveis: estima-se que 68% dos dados empresariais não são utilizados, em grande parte porque ficam presos em silos de dados ou são muito difíceis de interpretar. A padronização dos formatos por meio de práticas de interoperabilidade de dados facilita o uso de dados anteriormente "obscuros" em toda a organização.

• Maior agilidade: a interoperabilidade de dados ajuda as empresas a responder às mudanças nas condições do mercado, garantindo que o fluxo de dados em tempo real e quase em tempo real em seus sistemas seja interpretável em todos os departamentos.

• Maior eficiência: se os dados forem de fácil acesso e não exigirem transformação ad hoc, os fluxos de trabalho podem migrar mais rapidamente e as equipes de dados podem alocar o tempo economizado a esforços de maior valor.

• Colaboração aprimorada: quando mais pessoas em uma organização podem acessar e compreender o mesmo conjunto de dados, há menos espaço para desacordos e mal-entendidos, criando um ambiente propício para uma melhor colaboração interfuncional e inovação conjunta.

• Escalabilidade facilitada: quando as empresas adicionam novos sistemas, a interoperabilidade de dados permite que elas aproveitem os dados existentes ativos nesses sistemas com intervenção humana mínima.

• Conformidade aprimorada: empresas em setores altamente regulamentados, como o financeiro e o da saúde, estão sujeitas a regras rigorosas sobre a distribuição e o compartilhamento de dados. As práticas de interoperabilidade de dados podem ajudar as organizações a manter o compartilhamento de dados em conformidade com os requisitos regulatórios e os padrões do setor.

• Melhores experiências: quando os dados são padronizados e trocados de forma eficiente em toda a organização, eles podem migrar sem problemas entre as aplicações, reduzindo a necessidade de entrada manual de dados para várias tarefas. Isso pode resultar em melhores experiências para os funcionários.

• Tomada de decisão informada: dados amplamente acessíveis e interpretáveis podem ajudar uma organização a tomar decisões mais inteligentes e baseadas em dados. Essas decisões são tomadas tanto pelos stakeholders humanos quanto pela IA agêntica, que utiliza os dados disponíveis para uma tomada de decisão autônoma.

• Interoperabilidade mais ampla: a interoperabilidade de dados respalda o sucesso da interoperabilidade geral ou de sistemas interoperáveis dentro de uma empresa ou uma rede. Essa interoperabilidade consiste em sistemas que podem compartilhar serviços, recursos e funcionalidades.^2,3

Estabelecer a interoperabilidade de dados pode ser um processo incremental, à medida que as organizações trabalham para alcançar diferentes níveis gerais de interoperabilidade. Os níveis aplicáveis à troca de dados incluem:

Há etapas comuns que as empresas seguem para alcançar os diferentes níveis de interoperabilidade de dados:

A conversão de informações de diversas estruturas de dados em formatos de dados comuns (como JSON e XML) alcança a interoperabilidade sintática.

O JSON (JavaScript Object Notation) é um formato simples de intercâmbio de dados baseado na linguagem de programação JavaScript. Uma mensagem JSON consiste em pares de nome-valor (objetos) e coleções ordenadas de valores (matrizes).⁴ O formato de dados XML é um formato que está em conformidade com as regras da Linguagem de Marcação Extensível e permite a criação de etiquetas personalizadas para definir os dados.⁵

Estabelecer um vocabulário comum para descrever os elementos de dados ajuda a alcançar a interoperabilidade semântica. Por exemplo, na área da saúde, o sistema de codificação universal LOINC (Identificadores, Nomes e Códigos de Observações Lógicas) identifica testes de laboratório específicos com detalhes granulares.

O código 806-0 representa a contagem manual de glóbulos brancos no líquido cefalorraquidiano. Se dois laboratórios diferentes realizarem esse exame no mesmo paciente em momentos diferentes, o código sinalizará ao prestador de serviços de saúde qual exame foi realizado e que os resultados poderão ser comparados para fornecer insights sobre os desfechos do paciente.

O gerenciamento de metadados também pode auxiliar as organizações no estabelecimento da interoperabilidade semântica. Quando os dados são transferidos entre sistemas, esses dados são acompanhados por metadados que instruem o sistema receptor sobre como interpretá-los.

O gerenciamento de metadados garante que os metadados permaneçam estruturados, acessíveis e práticos, permitindo que funcionem conforme o previsto para a interoperabilidade de dados. Por exemplo, os metadados desempenham um papel fundamental na interoperabilidade de repositórios para pesquisa acadêmica, uma vez que os pesquisadores podem pesquisar metadados de diferentes repositórios simultaneamente para encontrar os recursos de que precisam.⁶

As empresas alcançam a interoperabilidade de transporte usando APIs para compartilhar dados entre sistemas internos e externos. Uma API é um conjunto de regras ou protocolos que permite que aplicações de software se comuniquem entre si de maneira simples e segura.

Existem inúmeros exemplos de uso de APIs para compartilhamento e interoperabilidade de dados, incluindo trocas de informações entre seguradoras e empresas, transmissão de dados por dispositivos da Internet das Coisas (IoT) e a integração de conteúdo de redes sociais em sites comerciais proprietários.

Quando se trata de determinar formatos de dados, terminologia comum e protocolos de transmissão, as empresas não precisam começar do zero. Diversos frameworks de interoperabilidade e padrões de interoperabilidade fornecem orientações específicas para o setor, disciplina e tecnologia (algumas exigidas por lei) sobre como estabelecer a interoperabilidade dos dados e sistemas interoperáveis.

Esses padrões podem garantir a interoperabilidade tanto dentro das empresas quanto entre diferentes organizações, ajudando-as a alcançar a interoperabilidade organizacional.

Os frameworks incluem:

• Padrões de Imagem Digital e Comunicações na Medicina (DICOM) para formatos de dados e protocolos de transmissão para imagens médicas e dados de pacientes.
  
  
• Padrões de intercâmbio eletrônico de dados (EDI) para a transmissão segura de documentos digitais entre empresas.
  
  
• Recursos de Interoperabilidade Rápida na Área da Saúde (FHIR) para troca de dados de saúde, exigidos pelo Departamento de Saúde e Serviços Humanos dos EUA.
  
  
• ISO/IEC 21823-4:2022 da Organização Internacional de Padronização e a Comissão Eletrotécnica Internacional estabelecem padrões de interoperabilidade para sistemas de IoT.
  
  
• Normas do Projeto 25 (P25) para comunicação de rádio digital entre funcionários de órgãos de segurança pública, como os socorristas.

Os programas de gestão de dados garantem a qualidade, segurança e disponibilidade dos dados de uma organização, gerindo a coleta, o processamento e o uso de dados. Dessa forma, eles podem oferecer um suporte robusto à interoperabilidade de dados, estabelecendo procedimentos que facilitem a troca de dados entre sistemas.

É importante ressaltar, no entanto, que a gestão de dados e a interoperabilidade de dados têm uma relação simbiótica, ou seja, a gestão de dados não só apoia a interoperabilidade de dados, como a interoperabilidade de dados também pode apoiar a gestão de dados, particularmente no que diz respeito à conformidade.

De acordo com pesquisas da Harvard Business School, a interoperabilidade de dados ajuda as organizações a atender aos requisitos regulatórios para rastreamento de dados e auditorias regulatórias. Os pesquisadores descobriram que as APIs de dados internos, em particular, ajudaram as organizações a cumprir as exigências do Regulamento Geral de Proteção de Dados (RGPD) da União Europeia.⁷

Uma organização pode enfrentar inúmeros desafios em uma jornada para atingir as metas de interoperabilidade de dados. Práticas comuns incluem:

Embora a interoperabilidade de dados possa estabelecer uma ponte para a troca de dados entre sistemas, quando esses sistemas são legados, essa ponte se torna mais difícil de construir. Os sistemas de informação legados geralmente usam formatos desatualizados e são incompatíveis com ferramentas e sistemas mais novos. As soluções de transformação de dados e integração podem permitir que as empresas superem os desafios impostos pelos sistemas legados e alcancem a interoperabilidade de dados.

A falta de dados precisos e outros problemas de qualidade de dados podem comprometer a interoperabilidade dos dados. Se os conjuntos de dados apresentarem inconsistências, registros duplicados e ausentes, dados inválidos e outras deficiências, o compartilhamento desses dados pode propagar dados ruins por toda a empresa. A implementação de medidas de limpeza, monitoramento, validação e governança de dados durante o ciclo de vida dos dados pode melhorar a qualidade dos dados, o que, por sua vez, favorece uma melhor interoperabilidade dos dados.

Alcançar a interoperabilidade de dados geralmente envolve a incorporação de novas ferramentas e sistemas, incluindo software de integração, que os funcionários precisarão de treinamento para usar. Os provedores de tecnologia frequentemente oferecem tutoriais e outros recursos para ajudar os funcionários a se sentirem confortáveis com as soluções de integração. Além disso, assim como acontece com outras iniciativas de adoção de tecnologia, designar líderes para defender ferramentas de integração para a interoperabilidade de dados pode ajudar a incentivar um uso mais amplo.

A digitalização e a natureza cada vez mais baseada em dados de vários setores e áreas tornam a interoperabilidade de dados amplamente aplicável em todo o setor público e privado.

O setor de serviços financeiros funciona com base em dados, com organizações como bancos, corretoras, seguradoras e processadoras de pagamentos trocando diariamente volumes massivos de informações sobre negociações, transações e muito mais. Dados isolados e inconsistências nos formatos de dados, entre outros desafios, tornam a interoperabilidade dos dados um aspecto fundamental para melhorar a eficiência no setor.⁸

Agências e departamentos do governo contam com a interoperabilidade de dados para colaborar de forma mais eficaz nas políticas e programas. Por exemplo, iniciativas de interoperabilidade de dados no Chile e no Uruguai ajudaram os governos desses países a interpretar dados complexos sobre mudanças climáticas, permitindo que eles os aproveitassem melhor em ações de monitoramento e mitigação.⁹

A interoperabilidade de dados permite que as organizações de saúde compartilhem dados de saúde importantes, como registros de pacientes e registros de imunização, que podem ajudar os prestadores de serviços a melhorar o atendimento ao paciente. Nos Estados Unidos, a interoperabilidade de dados de saúde por meio da tecnologia de registro eletrônico de saúde (EHR) é obrigatória para as organizações que recebem pagamentos do Medicare ou do Medicaid.¹⁰

A complexidade das cadeias de suprimentos globais implica que uma enorme quantidade de informações é trocada entre sistemas de dados à medida que as mercadorias são fabricadas e transportadas pelo mundo. Os padrões de dados e a interoperabilidade de dados podem simplificar as comunicações entre fornecedores, expedidores e operadores portuários, resultando em economia de custos e na redução de emissões.¹¹

Diferentes tecnologias e plataformas podem ajudar as empresas a alcançar a interoperabilidade de dados, incluindo:

• Ferramentas de limpeza e transformação de dados: ferramentas impulsionado por IA podem automatizar técnicas de limpeza e transformação de dados, incluindo padronização de dados e eliminação de duplicatas, garantindo que os dados estejam aptos para serem compartilhados.

• Ferramentas de gerenciamento de metadados: as ferramentas de gerenciamento de metadados ajudam a organização a manter os metadados de alta qualidade necessários para a interoperabilidade dos dados. Plataformas de catalogação de metadados; ferramentas de extração, transformação e carregamento (ETL); e pacotes de gestão de dados empresariais podem apresentar uma funcionalidade de recursos de gerenciamento de metadados.

• Software de gerenciamento de API: o software de gerenciamento de API pode permitir que as organizações gerenciem todas as suas APIs a partir de uma solução unificada e automatizem as principais tarefas em todo o ciclo de vida da API.

• Plataformas de integração de dados: as principais plataformas de integração de dados podem integrar dados de diversas fontes. Elas também podem oferecer recursos de observabilidade de dados para que os problemas de qualidade de dados possam ser identificados e resolvidos rapidamente.