Cos'è l'interoperabilità dei dati?

L'interoperabilità dei dati è la capacità di diversi sistemi di scambiare, integrare e utilizzare i dati in modo efficiente e coordinato. Supporta la condivisione dei dati in tutta l'azienda, migliorando la collaborazione, l'innovazione e il processo decisionale basato sui dati.

Le imprese possono raggiungere l'interoperabilità dei dati standardizzando i propri asset e adottando l'infrastruttura e i protocolli necessari per supportare la condivisione dei dati. Alcune qualità comuni dei dati interoperabili includono:

• Esiste in un formato coerente, accessibile e interpretabile da diverse unità di business e sistemi diversi.
• Può essere combinato con altri dati per un'analisi più olistica.
• Viene condiviso senza soluzione di continuità tramite application programming interface (API).
• Spesso aderisce a standard di interoperabilità comuni come gli standard EDI (Electronic Data Interchange) e Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR).

Poiché gli ecosistemi informativi continuano a diventare più grandi e più complessi, l'interoperabilità dei dati gioca un ruolo fondamentale in settori come i servizi finanziari, la sanità e la pubblica amministrazione. Le organizzazioni in questi e altri settori si affidano a scambi di dati senza soluzione di continuità per gestire funzioni critiche, come prendere decisioni di investimento, determinare i trattamenti medici ed eseguire misure di sicurezza pubblica.

Sebbene stabilire l'interoperabilità dei dati possa rappresentare una sfida, le soluzioni software possono aiutare. Gli strumenti di pulizia dei dati, il software di gestione delle API e le piattaforme di integrazione dei dati possono permettere alle aziende di coltivare ambienti dati robusti, dove le informazioni sono facilmente accessibili ai sistemi e agli stakeholder che ne hanno bisogno.

Per comprendere il valore e l'importanza dell'interoperabilità dei dati, è utile considerare cosa succede quando questa viene a mancare.

Immagini, ad esempio, un libro di cucina che si trova in cima ad una libreria alta. Alcune persone riescono a raggiungerlo; altri potrebbero non vederlo nemmeno, figuriamoci riuscire a prenderlo dallo scaffale.

Chi riesce a leggere il libro di cucina scopre che le ricette alternano la quantificazione degli ingredienti in unità di misura imperiali (come cucchiai e once) e unità di misura metriche (come grammi e litri).

In questo scenario, i lettori sono costretti a convertire costantemente le misurazioni, un'esperienza lunga e noiosa. E nel processo di realizzazione di queste conversioni, ci sono opportunità di commettere errori, che portano a risultati poco appetibili.

Queste sfide sono paragonabili a quelle che le organizzazioni devono affrontare per quanto riguarda l'accesso ai dati e l'interpretabilità. Ma quando stakeholder e sistemi non possono accedere ai dati o faticano a convertirli in valori utilizzabili, le conseguenze tendono a essere più gravi di una zuppa salata o di un soufflé collassato.

Significa che i team non possono utilizzare gli asset per collaborare, ottenere insight, individuare problemi e cogliere opportunità.

Significa che gli operatori sanitari potrebbero trascurare un dettaglio illuminante sulla condizione del paziente, portando a trattamenti meno efficaci. Ciò significa che i gestori di portfolio potrebbero non essere a conoscenza di un trend di mercato in evoluzione, danneggiando i rendimenti degli investimenti dei loro clienti.

Significa che un sistema di agentic AI potrebbe non riuscire a ottimizzare i programmi di produzione perché i dati più recenti sull’inventario non sono accessibili. Significa che i soccorritori di diverse organizzazioni potrebbero avere percezioni diverse della stessa situazione, ostacolando una collaborazione efficace durante un’emergenza.

Inserire l'interoperabilità dei dati.

Attraverso l'interoperabilità dei dati, le informazioni provenienti da fonti di dati diverse vengono organizzate in formati standard per l'interpretabilità e la compatibilità con unità di business e sistemi diversi. E garantendo collegamenti per lo scambio di dati tra i sistemi, l'interoperabilità dei dati rende possibile a un'ampia gamma di stakeholder accedere direttamente a tali informazioni.

Sebbene l'interoperabilità dei dati sia importante da tempo (i codici universali di prodotto (UPC) per i dati di produzione e retail risalgono al 1973¹) è diventata più urgente man mano che il processo decisionale basato sui dati e l'automazione diventano centrali nelle operazioni aziendali del mondo reale.

Le imprese focalizzate su business intelligence e AI devono assicurarsi che i dati giusti siano disponibili, comprensibili e utilizzabili dalle persone e dai sistemi che ne hanno bisogno. L'interoperabilità dei dati aiuta a raggiungere questo obiettivo.

Come per altre pratiche e pilastri di gestione dei dati, l'interoperabilità dei dati consente alle organizzazioni di utilizzare al meglio i propri asset di dati. I benefici dell'interoperabilità dei dati includono:

• Maggiore accesso ai dati: quando i dati fluiscono senza problemi all'interno di un'azienda e tra i sistemi, è più facile per gli stakeholder accedere alle informazioni di cui hanno bisogno per avere una visione olistica di una situazione.

• Dati più utilizzabili: si stima che il 68% dei dati aziendali non venga utilizzato, soprattutto perché è intrappolato in silo o è troppo difficile da interpretare. La standardizzazione dei formati attraverso pratiche di interoperabilità dei dati rende più facile utilizzare dati precedentemente "oscuri" in tutta l'organizzazione.

• Agilità superiore: l'interoperabilità dei dati aiuta le aziende a rispondere ai cambiamenti del mercato, garantendo che i dati in tempo reale e quasi in tempo reale trasmessi tramite data streaming nei loro sistemi siano interpretabili tra i vari reparti.

• Elevata efficienza: se i dati sono facilmente accessibili e non richiedono Trasformazione ad hoc, i workflow possono spostare più velocemente e i team di dati possono dedicare il tempo risparmiato a iniziative di maggior valore.

• Collaborazione migliorata: quando più persone all’interno di un’organizzazione possono accedere e comprendere gli stessi set di dati, si riducono le possibilità di disaccordo e incomprensioni, creando le condizioni per una migliore collaborazione trasversale e per l’innovazione congiunta.

• Scalabilità semplificata: quando le aziende aggiungono nuovi sistemi, l’interoperabilità dei dati consente di utilizzare gli asset di dati esistenti per quei sistemi, con un intervento umano minimo.

• Conformità migliorata: le aziende in settori altamente regolamentati come la finanza e l'assistenza sanitaria sono soggette a regole rigide sulla distribuzione e la condivisione dei dati. Le pratiche di interoperabilità dei dati possono aiutare le organizzazioni a mantenere la condivisione dei dati in linea con i requisiti normativi e gli standard del settore.

• Esperienze migliori: quando i dati sono standardizzati e scambiati in modo efficiente in un'organizzazione, possono spostarsi senza problemi tra le applicazioni, riducendo la necessità di inserimento manuale dei dati per varie attività. Questo può portare a migliori esperienze dei dipendenti.

• Processo decisionale informato: i dati ampiamente accessibili e interpretabili possono aiutare un'organizzazione a prendere decisioni più intelligenti, basate sui dati. Tali decisioni vengono prese sia dagli stakeholder umani che dall'agentic AI, che utilizza i dati disponibili per un processo decisionale autonomo.

• Interoperabilità più ampia: l'interoperabilità dei dati supporta il successo dell'interoperabilità generale o dei sistemi interoperabili all'interno di un'impresa o di una rete. Tale interoperabilità consiste in sistemi in grado di condividere servizi, risorse e funzionalità.^2,3

Stabilire l'interoperabilità dei dati può essere un processo incrementale, poiché le organizzazioni lavorano per raggiungere diversi livelli generali di interoperabilità. I livelli applicabili allo scambio di dati includono:

Esistono dei passaggi comuni che le aziende seguono per raggiungere i diversi livelli di interoperabilità dei dati:

La conversione delle informazioni da strutture di dati diverse in formati di dati comuni (come JSON e XML) consente di ottenere l'interoperabilità sintattica.

JSON (JavaScript Object Notation) è un semplice formato di interscambio di dati basato sul linguaggio di programmazione JavaScript. Un messaggio JSON è costituito da coppie nome-valore (oggetti) e collezioni ordinate di valori (array).⁴ Il formato dati XML è un formato conforme alle regole dell'Extensible Markup Language e consente la creazione di tag personalizzati per definire i dati.⁵

Stabilire un vocabolario comune per descrivere gli elementi dati aiuta a raggiungere l'interoperabilità semantica. Ad esempio, in ambito sanitario, il sistema di codifica universale LOINC (Logical Observation Identifiers Names and Codes) identifica specifici test di laboratorio in modo granulare e dettagliato.

Il codice 806-0 rappresenta il conteggio manuale dei globuli bianchi nel liquido cerebrospinale. Se due laboratori diversi conducono quel test sullo stesso paziente in momenti diversi, il codice segnalerebbe agli operatori sanitari quale test è stato eseguito e che i Risultati potrebbero essere confrontati per fornire insight sugli esiti dei pazienti.

La gestione dei metadati può anche aiutare le organizzazioni a stabilire l'interoperabilità semantica. Quando i dati vengono trasferiti tra sistemi, tali dati sono accompagnati da metadati che istruiscono il sistema ricevente su come interpretarli.

La gestione dei metadati garantisce che questi rimangano strutturati, accessibili e fruibili, permettendo loro di funzionare come previsto per l'interoperabilità dei dati. Per esempio, i metadati giocano un ruolo chiave nell'interoperabilità degli archivi per la ricerca scientifica, in quanto i ricercatori possono cercare i metadati di diversi archivi contemporaneamente per trovare le risorse di cui hanno bisogno.⁶

Le aziende raggiungono l'interoperabilità dei trasporti utilizzando le API per condividere i dati tra sistemi interni ed esterni. Un'API è un insieme di regole o protocolli che consente alle applicazioni software di comunicare tra loro in modo semplice e sicuro.

Esistono innumerevoli esempi di utilizzo di API per la condivisione e l'interoperabilità dei dati, inclusi scambi di assicurazioni e informazioni sullo stato di salute, trasmissione di dati tramite dispositivi Internet of Things (IoT) e l'Integrazione di contenuti social media in siti web aziendali proprietari.

Quando si tratta di determinare i formati dei dati, la terminologia comune e i protocolli di trasmissione, le imprese non devono ricominciare da zero. Vari framework di interoperabilità e standard di interoperabilità forniscono indicazioni specifiche per settori, disciplina e tecnologia (alcune imposte dalla legge) su come stabilire l'interoperabilità dei dati e sistemi interoperabili.

Questi standard possono garantire l'interoperabilità sia all'interno delle imprese che tra diverse organizzazioni, aiutandole a raggiungere l'interoperabilità organizzativa.

I framework includono:

• Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) è lo standard per i formati di dati e i protocolli di trasmissione per le immagini mediche e i dati dei pazienti.
  
  
• Standard Electronic data interchange (EDI) per la trasmissione sicura di documenti digitali tra aziende.
  
  
• Fast Healthcare Interoperability Risorse (FHIR) per lo scambio di dati di stato di salute, imposto dal Dipartimento della Salute e dei Servizi Umani degli Stati Uniti.
  
  
• ISO/IEC 21823-4:2022, dell'Organizzazione Internazionale per la Normalizzazione e della Commissione Elettrotecnica Internazionale, stabilisce standard di interoperabilità per i sistemi IoT.
  
  
• Progetto 25 (P25) Standard per la comunicazione radio digitale tra dipendenti delle agenzie di sicurezza pubblica, come i primi soccorritori.

I programmi di governance dei dati garantiscono la qualità, la sicurezza e la disponibilità dei dati di un'organizzazione, regolando la raccolta, l'elaborazione e l'utilizzo dei dati. In quanto tali, possono fornire un potente supporto all'interoperabilità dei dati stabilendo procedure che facilitano lo scambio di dati tra i sistemi.

È importante notare, tuttavia, che la governance dei dati e l'interoperabilità dei dati hanno una relazione simbiotica. Questo significa che non solo la governance dei dati supporta l'interoperabilità dei dati, ma può anche supportare la governance dei dati, in particolare per quanto riguarda la conformità.

Secondo una ricerca della Harvard Business School, l'interoperabilità dei dati aiuta le organizzazioni a rispettare i requisiti normativi per il tracciamento dei dati e gli audit normativi. I ricercatori hanno scoperto che le API interne dei dati, in particolare, aiutavano le organizzazioni a soddisfare i mandati del Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR ) dell'Unione Europea.⁷

Un'organizzazione può affrontare innumerevoli sfide nel percorso per raggiungere gli obiettivi di interoperabilità dei dati. Le più comuni comprendono:

Sebbene l'interoperabilità dei dati possa stabilire un ponte per lo scambio di dati tra sistemi, quando questi sistemi sono di tipo legacy, quel ponte diventa più difficile da costruire. I sistemi informativi legacy spesso utilizzano formati obsoleti e sono incompatibili con gli strumenti e i sistemi più recenti. Le soluzioni di trasformazione dei dati e Integrazione possono consentire alle aziende di superare le sfide poste dai sistemi legacy e di ottenere l'interoperabilità dei dati.

La mancanza di dati accurati e altri problemi di qualità dei dati possono compromettere l'interoperabilità dei dati. Se i set di dati sono afflitti da incongruenze, record duplicati e mancanti, dati non validi e altre carenze, condividere tali dati rischia di propagare dati errati all'interno dell'azienda. L'implementazione di misure di pulizia, monitoraggio, convalida e governance dei dati durante il ciclo di vita dei dati può migliorare la qualità dei dati, che a sua volta supporta una migliore interoperabilità dei dati.

Raggiungere l'interoperabilità dei dati spesso comporta l'incorporazione di nuovi strumenti e sistemi, incluso il software di integrazione, per cui i dipendenti avranno bisogno di formazione. I fornitori di tecnologia offrono spesso tutorial e altre risorse per aiutare i dipendenti a familiarizzare con le soluzioni di integrazione. Inoltre, come per altre iniziative di adozione tecnologica, designare leader per promuovere strumenti di integrazione per l'interoperabilità dei dati può aiutare a favorire un uso più ampio.

La digitalizzazione e la natura sempre più basata sui dati di vari settori e campi rendono l'interoperabilità dei dati ampiamente applicabile sia nel settore pubblico che in quello privato.

Il settore dei servizi finanziari si basa sui dati, con organizzazioni come banche, broker-dealer, compagnie assicurative e processori di pagamento che si scambiano ogni giorno enormi volumi di informazioni su operazioni, transazioni e altro ancora. I dati in silo e l'incoerenza nei formati di dati, tra le altre sfide, rendono l'interoperabilità dei dati un aspetto chiave per migliorare l'efficienza nel settore.⁸

Il governo e i dipartimenti si affidano all'interoperabilità dei dati per collaborare in modo più efficace su politiche e programmi. Ad esempio, gli sforzi di interoperabilità dei dati in Cile e Uruguay hanno aiutato i governi lì a interpretare dati complicati sul cambiamento climatico , permettendo loro di utilizzarli meglio per il monitoraggio e le misure di mitigazione.⁹

L'interoperabilità dei dati consente alle organizzazioni sanitarie di condividere dati sanitari importanti, come le cartelle cliniche e i registri delle vaccinazioni, che possono aiutare i fornitori di servizi a migliorare l'assistenza ai pazienti. Negli Stati Uniti, l'interoperabilità dei dati sanitari attraverso la tecnologia delle cartelle cliniche elettroniche (EHR) è obbligatoria per le organizzazioni che ricevono pagamenti da Medicare o Medicaid.¹⁰

La complessità delle supply chain globali implica che vengano scambiate enormi quantità di informazioni tra i sistemi dati, mentre le merci vengono prodotte e spostate in tutto il mondo. Gli standard dei dati e l'interoperabilità dei dati possono semplificare le comunicazioni tra fornitori, spedizionieri e operatori portuali, con conseguente risparmio sui costi e riduzione delle emissioni.¹¹

Diverse tecnologie e piattaforme possono aiutare le aziende a raggiungere l'interoperabilità dei dati, tra cui:

• Strumenti di pulizia e trasformazione dei dati: gli strumenti basati sull'AI possono automatizzare le tecniche di pulizia e trasformazione dei dati, tra cui la standardizzazione dei dati e l'eliminazione dei duplicati, garantendo che i dati siano adatti alla condivisione.

• Strumenti di gestione dei metadati: Gli strumenti di gestione dei metadati aiutano le organizzazioni a mantenere i metadati di alta qualità necessari per l'interoperabilità dei dati. Piattaforme di catalogazione dei metadati, strumenti di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) e le suite di governance dei dati possono includere funzionalità di gestione dei metadati.

• Software di API management: il software di API management può consentire alle organizzazioni di gestire tutte le proprie API attraverso una soluzione unificata e di automatizzare attività chiave lungo tutto il ciclo di vita dell'API.

• Piattaforme di integrazione dei dati: Le principali piattaforme di integrazione dei dati possono integrare i dati da diverse fonti. Potrebbero anche offrire funzionalità di data observability affinché i problemi di qualità dei dati possano essere identificati e risolti rapidamente.