¿Qué es la interoperabilidad de datos?

La interoperabilidad de datos es la capacidad de diferentes sistemas para intercambiar, integrar y utilizar datos de manera eficiente y coordinada. Apoya un intercambio fluido de datos en toda una empresa, mejorando la colaboración, la innovación y toma de decisiones basada en datos.

Las empresas pueden lograr la interoperabilidad de los datos normalizando sus activos de datos y adoptando la infraestructura y los protocolos necesarios para apoyar el intercambio de datos. Algunas cualidades comunes de los datos interoperables incluyen:

• Existen en un formato coherente que es accesible e interpretable por diferentes unidades de negocio y diversos sistemas.
• Se pueden combinar con otros datos para un análisis más holístico.
• Se comparten de manera fluida a través de interfaces de programación de aplicaciones (API).
• A menudo cumple con estándares de interoperabilidad habituales, como los estándares de intercambio electrónico de datos (EDI) y los Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR).

A medida que los ecosistemas de información continúan creciendo y volviéndose más complejos, la interoperabilidad de datos desempeña un papel fundamental en sectores como los servicios financieros, la sanidad y el gobierno. Las organizaciones de estos y otros sectores dependen de intercambios de datos fluidos para impulsar funciones críticas, como tomar decisiones de inversión, determinar tratamientos médicos y ejecutar medidas de seguridad pública.

Aunque establecer la interoperabilidad de los datos puede ser todo un reto, las soluciones de software pueden ayudar. Las herramientas de limpieza de datos , el software de gestión de API y las plataformas de integración de datos pueden permitir a las empresas cultivar entornos de datos sólidos en los que la información esté fácilmente disponible y accesible para los sistemas y los stakeholders que la necesitan.

Para comprender el valor y la importancia de la interoperabilidad de los datos, es útil considerar qué sucede cuando faltan.

Imagine, por ejemplo, un libro de cocina en la cima de una estantería alta. Algunas personas pueden alcanzarlo; es posible que otras ni siquiera lo vean, y mucho menos sean capaces de cogerlo de la estantería.

Quienes pueden acceder al libro de cocina descubren que sus recetas oscilan entre cuantificar ingredientes en medidas imperiales (como cucharadas y onzas) y unidades métricas (como gramos y litros).

En este escenario, los lectores se ven obligados a convertir las mediciones constantemente, una experiencia que consume mucho tiempo y es tediosa. Y en el proceso de realizar esas conversiones, hay oportunidades de cometer errores, lo que lleva a resultados poco apetecibles.

Estos retos son comparables a los que afrontan las organizaciones en lo que respecta al acceso a datos y su interpretabilidad. Pero cuando los stakeholders y los sistemas no pueden acceder a los datos o tienen dificultades para convertirlos en información útil, las consecuencias suelen ser más graves que una sopa demasiado salada o un suflé que se ha desinflado.

Significa que los equipos no pueden aprovechar los activos de datos clave para trabajar juntos, obtener perspectivas, identificar problemas y aprovechar oportunidades.

Significa que los proveedores de asistencia sanitaria pueden pasar por alto un detalle esclarecedor sobre el estado de un paciente, lo que conduce a un tratamiento menos eficaz. Significa que los gestores de portfolio podrían permanecer ajenos a una tendencia del mercado en desarrollo, perjudicando el rendimiento de las inversiones de sus clientes.

Significa que un sistema de IA agéntica podría no optimizar los programas de producción porque los datos de inventario recientes son inaccesibles. Esto significa que los equipos de primera intervención de diferentes organismos pueden tener percepciones distintas de una misma situación, lo que dificulta una cooperación eficaz en caso de emergencia.

Introduzca la interoperabilidad de datos.

A través de la interoperabilidad de los datos, la información de diferentes fuentes de datos se organiza en formatos estándar para su interpretabilidad y compatibilidad con diferentes unidades de negocio y sistemas. Y, al garantizar los enlaces para el intercambio de datos entre sistemas, la interoperabilidad de los datos hace posible que una amplia gama de stakeholders accedan directamente a esa información.

Si bien la interoperabilidad de los datos ha sido importante desde hace mucho tiempo (los códigos de producto universales (UPC) para los datos de comercio minorista y fabricación se remontan a 1973¹), ha adquirido mayor urgencia a medida que la toma de decisiones basada en datos y la automatización se han vuelto fundamentales para las operaciones empresariales en el mundo real.

Las empresas centradas en iniciativas de inteligencia empresarial e inteligencia artificial (IA) deben asegurarse de que los datos adecuados estén disponibles, sean comprensibles y utilizables por las personas y sistemas que los necesitan. La interoperabilidad de los datos ayuda a que eso suceda.

Al igual que ocurre con otras prácticas y pilares de la gestión de datos, la interoperabilidad de los datos permite a las organizaciones sacar el máximo partido de sus activos de datos. Los beneficios de la interoperabilidad de datos incluyen:

• Mayor acceso a datos: cuando los datos fluyen de manera fluida por una empresa y entre sistemas, es más fácil para los stakeholders acceder a la información que necesitan para obtener una visión holística de una situación.

• Datos más utilizables: se estima que el 68 % de los datos empresariales no se utilizan, en gran medida porque están atrapado en silos de datos o son demasiado difíciles de interpretar. La estandarización de formatos a través de prácticas de interoperabilidad de datos facilita el uso de datos anteriormente “oscuros” en toda la organización.

• Mayor agilidad: la interoperabilidad de los datos ayuda a las empresas a responder a las cambiantes condiciones del mercado al garantizar que los datos en tiempo real y la transmisión de datos en casi en tiempo real a sus sistemas es interpretable en todos los departamentos.

• Mayor eficiencia: si los datos son de fácil acceso y no requieren una transformación ad hoc, los flujos de trabajo pueden avanzar más rápido y los equipos de datos pueden destinar el tiempo que han ahorrado a esfuerzos de mayor valor.

• Mejora de la colaboración: cuando más personas de una organización pueden acceder a los mismos conjuntos de datos y comprenderlos, hay menos margen para los desacuerdos y los malentendidos, lo que sienta las bases para una mejor colaboración interfuncional y una innovación conjunta.

• Escalabilidad más fácil: cuando las empresas añaden nuevos sistemas, la interoperabilidad de los datos les permite aprovechar los activos de datos existentes para esos sistemas con una intervención humana mínima.

• Mayor cumplimiento: las empresas de sectores altamente regulados, como las finanzas y la sanidad, están sujetas a normas estrictas sobre la distribución y el intercambio de datos. Las prácticas de interoperabilidad de datos pueden ayudar a las organizaciones a mantener el intercambio de datos en línea con los requisitos regulatorios y los estándares del sector.

• Mejores experiencias: cuando los datos están estandarizados y se intercambian de forma eficaz en toda una organización, pueden moverse sin problemas entre las aplicaciones, reduciendo la necesidad de introducir datos manualmente para diversas tareas. Esto puede dar como resultado mejores experiencias de los empleados.

• Toma de decisiones informada: los datos ampliamente accesibles e interpretables pueden ayudar a una organización a tomar decisiones más inteligentes y basadas en datos. Estas decisiones las toman tanto los stakeholders humanos como la IA agéntica, que utiliza los datos disponibles para la toma de decisiones autónomas.

• Interoperabilidad más amplia: la interoperabilidad de los datos favorece el éxito de la interoperabilidad general o de los sistemas interoperables dentro de una empresa o una red. Dicha interoperabilidad consiste en sistemas que pueden compartir servicios, recursos y funcionalidades^2,3.

Establecer la interoperabilidad de los datos puede ser un proceso gradual, a medida que las organizaciones trabajan para lograr diferentes niveles generales de interoperabilidad. Los niveles aplicables al intercambio de datos incluyen:

Hay pasos comunes que siguen las empresas para lograr los diferentes niveles de interoperabilidad de datos:

La conversión de información de diversas estructuras de datos en formatos de datos comunes (como JSON y XML) logra la interoperabilidad sintáctica.

JSON (JavaScript Object Notation) es un formato simple de intercambio de datos basado en el lenguaje de programación JavaScript. Un mensaje JSON consta de pares nombre-valor (objetos) y colecciones ordenadas de valores (matrices)⁴. El formato de datos XML es un formato que se ajusta a las reglas del Lenguaje de Marcado Extensible y permite la creación de etiquetas personalizadas para definir datos⁵.

Establecer un vocabulario mutuo para describir los elementos de datos ayuda a lograr la interoperabilidad semántica. Por ejemplo, en el sector sanitario, el sistema de codificación universal LOINC (Logical Observation Identifiers Names and Codes) identifica pruebas de laboratorio específicas con gran detalle.

El código 806-0 representa el recuento manual de los glóbulos blancos en el líquido cefalorraquídeo. Si dos laboratorios diferentes realizan esa prueba en el mismo paciente en momentos diferentes, el código indicaría a los proveedores de asistencia sanitaria qué prueba se realizó y que los resultados podrían compararse para proporcionar perspectivas sobre los resultados de los pacientes.

La gestión de metadatos también puede ayudar a las organizaciones a establecer la interoperabilidad semántica. Cuando los datos se transfieren entre sistemas, esos datos van acompañados de metadatos que indican al sistema receptor cómo interpretarlos.

La gestión de metadatos garantiza que los metadatos permanezcan estructurados, accesibles y que se pueden ejecutar, lo que les permite funcionar según lo previsto para la interoperabilidad de los datos. Por ejemplo, los metadatos desempeñan un papel clave en la interoperabilidad de los repositorios para la investigación académica, ya que los investigadores pueden buscar metadatos de diferentes repositorios a la vez para encontrar los recursos que necesitan⁶.

Las empresas logran la interoperabilidad del transporte mediante el uso de API para compartir datos entre sistemas internos y externos. Una API es un conjunto de reglas o protocolos que permiten a las aplicaciones de software comunicarse entre sí de forma sencilla y segura.

Hay innumerables ejemplos de uso de API para el intercambio de datos y la interoperabilidad de datos, incluidos los intercambios de información sobre seguros y salud, la transmisión de datos mediante dispositivos de Internet de las cosas (IoT) y la integración de contenidos de redes sociales en sitios web empresariales propios.

Cuando se trata de determinar formatos de datos, terminología común y protocolos de transmisión, las empresas no tienen que empezar desde cero. Varios marcos de interoperabilidad y estándares de interoperabilidad ofrecen estándares específicos del sector, la disciplina y la tecnología (algunas exigidas por la ley) sobre cómo establecer la interoperabilidad de los datos y los sistemas interoperables.

Estos estándares pueden garantizar la interoperabilidad tanto dentro de las empresas como entre distintas organizaciones, ayudándolas a lograr la interoperabilidad organizativa.

Los marcos incluyen:

• Estándares Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) para formatos de datos y protocolos de transmisión de imágenes médicas y datos de pacientes.
  
  
• Estándares Intercambio electrónico de datos (EDI) para la transmisión segura de documentos digitales entre empresas.
  
  
• Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) para el intercambio de datos sanitarios, según lo exige el Departamento de Salud y Servicios Humanos de los Estados Unidos.
  
  
• ISO/IEC 21823-4:2022, de la Organización Internacional de Normalización y la Comisión Electrotécnica Internacional, establece estándares de interoperabilidad para sistemas IoT.
  
  
• Estándares Project 25 (P25) para la comunicación digital por radio entre los empleados de los organismos de seguridad pública, como los primeros intervinientes.

Los programas de gobierno de datos garantizan la calidad, seguridad y disponibilidad de los datos de una organización al regular la recopilación, procesamiento y uso de los datos. Como tales, pueden proporcionar un potente soporte para la interoperabilidad de los datos al establecer procedimientos que faciliten el intercambio de datos entre sistemas.

Sin embargo, es importante tener en cuenta que el gobierno de datos y la interoperabilidad de datos tienen una relación simbiótica, es decir, no solo el gobierno de datos respalda la interoperabilidad de datos, sino que la interoperabilidad de datos también puede respaldar el gobierno de datos, particularmente con respecto al cumplimiento.

Según una investigación de la Harvard Business School, la interoperabilidad de los datos ayuda a las organizaciones a cumplir los requisitos normativos para el seguimiento de datos y las auditorías normativas. Los investigadores descubrieron que las API de datos internos, en particular, ayudaron a las organizaciones a cumplir con los mandatos del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la Unión Europea⁷.

Una organización puede enfrentarse a multitud de desafíos en su camino para alcanzar los objetivos de interoperabilidad de datos. Los más comunes son:

Si bien la interoperabilidad de datos puede tender un puente para intercambiar datos entre sistemas, cuando esos sistemas son de tipo heredado, ese puente resulta más difícil de construir. Los sistemas de información heredada suelen utilizar formatos obsoletos y son incompatibles con las herramientas y sistemas más recientes. Las soluciones de transformación e integración de datos pueden permitir a las empresas superar los desafíos que plantean los sistemas heredados y lograr la interoperabilidad de datos.

La falta de datos precisos y otros problemas de calidad de los datos pueden comprometer la interoperabilidad de los datos. Si los conjuntos de datos están plagados de incoherencias, registros duplicados y faltantes, datos no válidos y otras deficiencias, compartir esos datos corre el riesgo de propagar datos incorrectos en toda la empresa. La implementación de medidas de limpieza, monitorización, validación y gobierno de datos durante el ciclo de vida de los datos puede mejorar la calidad de los datos, lo que a su vez favorece una mejor interoperabilidad de los datos.

Lograr la interoperabilidad de los datos suele implicar la incorporación de nuevas herramientas y sistemas, incluido el software de integración, cuyo uso requerirá la formación de los empleados. Los proveedores de tecnología ofrecen con frecuencia tutoriales y otros recursos para ayudar a los empleados a sentirse cómodos con las soluciones de integración. Además, al igual que con otras iniciativas de adopción de tecnología, designar líderes que defiendan las herramientas de integración para la interoperabilidad de los datos puede ayudar a fomentar un uso más amplio.

La digitalización y la naturaleza cada vez más basada en los datos de diversos sectores y campos hacen que la interoperabilidad de datos sea ampliamente aplicable tanto en el sector público como en el privado.

El sector de los servicios financieros funciona con datos, y organizaciones como bancos, corredores de bolsa, compañías de seguros y procesadores de pagos intercambian cada día enormes volúmenes de información sobre operaciones, transacciones y mucho más. Los datos aislados y la inconsistencia en los formatos de datos, entre otros desafíos, hacen que la interoperabilidad de datos sea un aspecto clave para mejorar la eficiencia en el sector⁸.

Las agencias y departamentos de gobierno confían en la interoperabilidad de los datos para colaborar más eficazmente en políticas y programas. Por ejemplo, los esfuerzos de interoperabilidad de datos en Chile y Uruguay ayudaron a los gobiernos allí a interpretar datos complejos sobre el cambio climático, permitiéndoles aprovecharlos mejor para la monitorización y la mitigación⁹.

La interoperabilidad de datos permite a las organizaciones sanitarias compartir datos sanitarios importantes, como historiales de pacientes y registros de vacunación, que pueden ayudar a los proveedores a mejorar la atención al paciente. En Estados Unidos, la interoperabilidad de los datos sanitarios a través de la tecnología de historias clínicas electrónicas (EHR) es obligatoria para las organizaciones que reciben pagos de Medicare o Medicaid¹⁰.

La complejidad de las cadenas de suministro mundiales significa que se intercambia una enorme cantidad de información entre los sistemas de datos a medida que las mercancías se fabrican y se mueven por todo el mundo. Los estándares y la interoperabilidad de los datos pueden agilizar las comunicaciones entre proveedores, cargadores y operadores portuarios, lo que se traduce en un ahorro de costes y una reducción de las emisiones¹¹.

Hay diferentes tecnologías y plataformas que pueden ayudar a las empresas a lograr la interoperabilidad de los datos, entre ellas:

• Herramientas de limpieza y transformación de datos: las herramientas con IA pueden automatizar técnicas de limpieza y transformación de datos, incluyendo la estandarización de datos y la eliminación de duplicados, asegurando que los datos sean aptos para ser compartidos.

• Herramientas de gestión de metadatos: las herramientas de gestión de metadatos ayudan a las organizaciones a mantener los metadatos de alta calidad necesarios para la interoperabilidad de los datos. Plataformas de catalogación de metadatos; herramientas de extracción, transformación y carga (ETL); y los conjuntos de gobierno de datos empresariales pueden contar con capacidades de gestión de metadatos.

• Software de gestión de API: el software de gestión de API puede permitir a las organizaciones gestionar todas sus API desde una solución unificada y automatizar tareas clave a lo largo del ciclo de vida de la API.

• Plataformas de integración de datos: las principales plataformas de integración de datos pueden integrar datos de diversas fuentes. También pueden ofrecer capacidades de observabilidad de los datos para que los problemas de calidad de los datos puedan identificarse y resolverse rápidamente.