Cos'è lo scambio di dati?

Se i dati sono la linfa vitale delle organizzazioni moderne, lo scambio di dati è il sistema circolatorio che li mantiene in movimento. La condivisione dei dati garantisce che le informazioni raggiungano i sistemi e le persone giuste, alimentando le operazioni e consentendo di prendere decisioni informate. Proprio come il corpo dipende da una sana circolazione per funzionare, gli ecosistemi digitali si affidano a flussi di dati governati per abbattere i silos e sbloccare il valore degli asset.

Lo scambio di dati è una parte fondamentale della gestione dei dati, ovvero la pratica di raccogliere, elaborare e utilizzare i dati in modo sicuro ed efficiente per ottenere risultati aziendali migliori. Lo scambio di dati supporta varie iniziative, dallo sviluppo dell'intelligenza artificiale (AI), all'integrazione dell'ecosistema con i provider di dati. Gli scambi di dati avvengono in genere tramite application programming interface (API), trasferimenti di file, pipeline di streaming o piattaforme basate sul cloud, ognuna personalizzata per diversi casi d'uso.

Ogni giorno nel mondo vengono generati circa 402,74 milioni di terabyte di dati. Senza uno scambio di dati efficace, tali informazioni (e il loro valore) rimarrebbero intrappolate. Nella sola UE, si stima che i flussi di dati nel cloud abbiano generato un valore economico pari a 77 miliardi di euro nel 2024, cifra destinata a salire a 328 miliardi di euro entro il 2035.

Lo scambio di dati è il fondamento di qualsiasi organizzazione moderna basata sui dati. Chi dispone di strategie di scambio di dati efficaci può unificare dati interni ed esterni frammentati e sbloccare insight più approfonditi su reparti aziendali, partnership e casi d'uso. 

Ad esempio, attraverso lo scambio di dati in tempo reale, le piattaforme di e-commerce sono in grado di adattare dinamicamente i prezzi, condividere i flussi di dati tra i rivenditori e ottimizzare le supply chain. Allo stesso modo, questi scambi consentono al personale ospedaliero di condividere i risultati di laboratorio con specialisti esterni in tempo reale, il che può ridurre i tempi delle diagnosi e migliorare gli esiti dei pazienti.

Anche lo scambio di dati svolge un ruolo cruciale nel consentire ai sistemi di AI di apprendere e fornire valore. Semplificando il flusso di dati tra diversi sistemi, lo scambio di dati può aiutare a certificare che i modelli AI siano addestrati sulle informazioni più aggiornate e pertinenti. 

I componenti chiave dello scambio di dati, come schemi standardizzati, connettori sicuri e autorizzazioni regolamentate, aiutano a garantire che diverse fonti di dati possano essere utilizzate efficacemente all'interno degli ecosistemi di AI. Ciò consente alle organizzazioni di integrare dati di terze parti senza compromettere la qualità o il controllo.

Lo scambio di dati può essere classificato in base a diverse dimensioni, in particolare la tempistica, l'architettura e il modello di accesso. Comprendere queste distinzioni può aiutare le organizzazioni a progettare strategie di condivisione dei dati più resilienti, supportando tutto, dai flussi di dati in tempo reale alle integrazioni sicure di terze parti.

Scambio in tempo reale: i dati vengono trasmessi istantaneamente o quasi istantaneamente tra i sistemi, spesso in risposta a un evento specifico. Ciò è essenziale in scenari sensibili al fattore tempo, come il rilevamento delle frodi, il monitoraggio dell'Internet of Things (IoT) o la determinazione dinamica dei prezzi. Lo scambio in tempo reale aiuta a semplificare il processo decisionale e può essere attivato da un evento o trasmesso in streaming continuo, a seconda dell'architettura del sistema.

Scambio programmato (batch): i dati vengono raccolti e trasferiti in blocco a intervalli predefiniti, ad esempio ogni ora, notte o settimana. Comune nei workflow di conformità e nelle pipeline di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL), lo scambio batch è utile per spostare grandi set di dati. I metodi legacy, come il protocollo di trasferimento di file (FTP) o i caricamenti di storage su cloud, rimangono comuni in questi workflow, specialmente quando le API non sono ancora disponibili.

Scambio in streaming: i dati fluiscono continuamente dall'origine alla destinazione in piccole unità incrementali. Utilizzato negli scenari con volumi elevati, come la telemetria o i motori di raccomandazione, lo streaming supporta gli insight in tempo reale e riduce la latenza, eliminando la necessità di attendere i set di dati completi. Spesso è una elemento fondamentale delle piattaforme di scambio dati e delle pipeline di analytics su larga scala.

Scambio basato su API: le API offrono un accesso strutturato e programmabile ai dati, supportando i workflow in tempo reale e in batch. Standardizzano la comunicazione tra i sistemi, convalidano i payload e semplificano l'integrazione dei dati, in particolare nei microservizi e negli ecosistemi cloud-native. Molte organizzazioni implementano lo scambio basato su API tramite integrazioni dirette, utilizzando connettori personalizzati o API standardizzate per automatizzare i flussi di dati e ridurre gli interventi manuali.

Scambio basato su eventi: al posto del polling o dei job programmati, questo metodo attiva il trasferimento dei dati quando si verificano eventi specifici. Comune nelle applicazioni moderne e nelle architetture serverless, aiuta a ottimizzare l'efficienza operativa inviando solo le informazioni pertinenti quando necessario, riducendo al minimo il carico di rete e migliorando la reattività.

Code di messaggi e sistemi pub/sub: tecnologie come Apache Kafka e RabbitMQ utilizzano i broker di messaggi per disaccoppiare produttori e consumatori di dati. Questo modello supporta i flussi di dati scalabili e asincroni (quando un sistema invia i dati, l'altro li elabora in un secondo momento) ed è alla base di molti sistemi informativi distribuiti. Ciò consente alle organizzazioni di supportare connettori flessibili su tutte le piattaforme. La distribuzione in stile broadcast, in cui i messaggi vengono pubblicati contemporaneamente per più abbonati, può essere implementata anche tramite modelli publisher/subscriber (pub/sub).

Scambio privato: i dati vengono condivisi all'interno o tra parti fidate, in genere con solidi controlli di governance, conformità e audit. Questo modello supporta la condivisione dei dati sicura per i casi d'uso B2B, i servizi di condivisione dei dati sul cloud e i data fabric interni che danno priorità ai dati sensibili come le informazioni identificazione personale (PII). 

Scambio pubblico: i dati vengono condivisi apertamente tramite API pubbliche, marketplace o repository di governo. Questi scambi promuovono la monetizzazione, l'accessibilità e l'innovazione, ma richiedono solide politiche di convalida e utilizzo per garantire l'l'integrità e la qualità dei dati. Le piattaforme di scambio di dati come Microsoft Azure Data Condividi e IBM Sterling Data Exchange aiutano a standardizzare e proteggere questi processi attraverso strumenti di governance e modelli di autorizzazione integrati. 

Scambio peer-to-peer: i sistemi si connettono direttamente, spesso in modo simmetrico, senza affidarsi a un broker centrale. Questo modello supporta sistemi di dati federati, reti decentralizzate e scambi della supply chain, offrendo resilienza e autonomia, pur mantenendo l'interoperabilità tra fonti di dati esterne. 

I formati dei dati (talvolta denominati "linguaggi dei dati") svolgono un ruolo fondamentale negli scambi di dati. I formati possono essere classificati in due modi: basati su testo e basati su dati binari.

Questi formati memorizzano i dati in testo leggibile dall'utente e sono comunemente utilizzati per la loro semplicità, compatibilità e facilità di debug tra sistemi diversi.

Questi formati compatti e leggibili dalla macchina sono ottimizzati per le prestazioni, il che li rende ideali per lo scambio di dati ad alta velocità in ambienti distribuiti o limitati.

I moderni scambi di dati possono sbloccare un valore significativo per le organizzazioni. Tuttavia, la realizzazione di questo valore richiede il superamento di diverse sfide tecniche e operative.

• Interoperabilità e integrazione: con schemi standardizzati, autorizzazioni controllate e connettori flessibili, lo scambio di dati aiuta le organizzazioni a unificare i sistemi frammentati e a semplificare l'integrazione tra partner e piattaforme.
  
  
• Monetizzazione e crescita dell'ecosistema: attraverso marketplace e partnership strutturate per la condivisione dei dati, le organizzazioni possono monetizzare prodotti di dati di valore, convertendo set di dati un tempo isolati in asset che generano entrate.
  
  
• AI e automazione: i flussi di dati affidabili alimentano i sistemi di machine learning (ML) con informazioni aggiornate e pertinenti. Gli scambi ben gestiti assicurano che i modelli siano addestrati su dati di alta qualità, mentre le API e lo streaming in tempo reale consentono cicli di inferenza e feedback a bassa latenza.
  
  
• Governance e fiducia su larga scala: solidi framework di governance dei dati, inclusa la gestione delle autorizzazioni, i controlli di convalida e i controlli di audit, consentono di scalare lo scambio di dati in modo sicuro. Incorporando la governance nei flussi di dati, le organizzazioni possono ridurre i rischi di conformità e creare ecosistemi di dati affidabili.

• Lacune di compatibilità: l'infrastruttura legacy potrebbe non supportare formati moderni come JSON o XML, creando attriti durante l'integrazione, soprattutto negli ambienti ibridi.
  
  
• Rischi per la sicurezza e la privacy: senza potenti meccanismi di crittografia e convalida, i dati sensibili sono vulnerabili durante il transito. Ciò è particolarmente vero nei settori ad alto rischio, come la sanità e la finanza.
  
  
• Incoerenze nella qualità dei dati: fonti interne di terze parti o mal gestite possono introdurre disturbi, errori o discrepanze che si ripercuotono sui workflow a valle.
  
  
• Complessità della governance: via via che i dati si spostano su più piattaforme e stakeholder, la proprietà, i diritti di utilizzo e la conformità normativa diventano più difficili da gestire su larga scala.
  
  
• Costi di infrastruttura: la creazione di pipeline scalabili e in tempo reale e il mantenimento dei livelli di governance che le circondano richiedono investimenti iniziali significativi, in particolare per le organizzazioni più piccole.