¿Qué es el intercambio de datos?

Si los datos son el elemento vital de las organizaciones modernas, el intercambio de datos es el sistema circulatorio que los mantiene fluyendo. Compartir datos garantiza que la información llegue a los sistemas y a las personas adecuadas, lo que impulsa las operaciones y permite tomar decisiones informadas. Así como el cuerpo depende de una circulación saludable para funcionar, los ecosistemas digitales dependen de flujos de datos controlados para romper los silos y desbloquear el valor de sus activos de datos.

El intercfambio de datos es una parte fundamental de la gestión de datos, la práctica de recopilar, procesar y utilizar los datos de forma segura y eficiente para obtener mejores resultados empresariales. Apoya varias iniciativas, desde el desarrollo de la inteligencia artificial (IA) hasta la integración de los ecosistemas con los proveedores de datos. Los intercambios de datos suelen realizarse a través de interfaces de programación de aplicaciones (API), transferencias de archivos, pipelines de streaming o plataformas basadas en la nube, cada una adaptada a diferentes casos de uso.

Cada día, el mundo genera aproximadamente 402.74 millones de terabytes de datos. Sin un intercambio de datos eficaz, esa información (y su valor) quedaría atrapada. Solo en la UE, los flujos de datos en la nube generaron un valor económico estimado de 77 000 millones EUR en 2024, cifra que se prevé que aumente a 328 000 millones EUR en 2035.

El intercambio de datos es la base de cualquier organización moderna basada en datos. Aquellos con estrategias eficaces de intercambio de datos pueden unificar datos internos y externos fragmentados y desbloquear insights más profundos en todos los departamentos, asociaciones y casos de uso. 

Por ejemplo, mediante intercambios de datos en tiempo real, las plataformas de comercio electrónico pueden ajustar dinámicamente los precios, compartir flujos de datos entre minoristas y optimizar las cadenas de suministro. De manera similar, estos intercambios permiten al personal del hospital compartir resultados de laboratorio con especialistas externos en tiempo real, lo que puede reducir los tiempos de diagnóstico y mejorar los resultados de los pacientes.

El intercambio de datos también desempeña un papel crucial a la hora de permitir que los sistemas de IA aprendan y ofrezcan valor. Al agilizar el flujo de datos entre los diferentes sistemas, el intercambio de datos puede ayudar a certificar que los modelos de IA se basan en la información más actual y relevante. 

Los componentes clave del intercambio de datos, como los esquemas estandarizados, los conectores seguros y las licencias reguladas, ayudan a garantizar que las diversas fuentes de datos puedan emplear de manera eficaz dentro de los ecosistemas de IA. Esto permite a las organizaciones integrar datos de terceros sin comprometer la calidad ni el control.

El intercambio de datos se puede clasificar según varias dimensiones, especialmente tiempo, arquitectura y modelo de acceso. Comprender estas diferencias puede ayudar a las organizaciones a diseñar estrategias de intercambio de datos más resilientes, que respalden todo, desde flujos de datos en tiempo real hasta integraciones seguras de terceros.

Intercambio en tiempo real: los datos se transmiten al instante o casi al instante entre sistemas, a menudo en respuesta a un evento específico. Esto es esencial en escenarios urgentes, como la detección de fraudes, la supervisión del Internet de las cosas (IoT) o la fijación dinámica de precios. El intercambio en tiempo real ayuda a agilizar la toma de decisiones y puede activarse por eventos o transmitirse continuamente según la arquitectura del sistema.

Intercambio programado (por lotes): los datos se recopilan y transfieren de forma masiva a intervalos predefinidos, como por hora, noche o semana. Común en los flujos de trabajo de cumplimiento y en los pipelines de extracción, transformación y carga (ETL), el intercambio por lotes es confiable para mover grandes conjuntos de datos. Los métodos heredados/existentes, como el protocolo de transferencia de archivos (FTP) o las cargas de almacenamiento en la nube, siguen siendo comunes en estos flujos de trabajo, especialmente cuando las API modernas aún no están disponibles.

Intercambio de streaming: los datos fluyen continuamente desde el origen hasta el destino en unidades pequeñas e incrementales. Utilizado en escenarios de gran volumen, como la telemetría o los motores de recomendación , el streaming admite insights en tiempo real y reduce la latencia al eliminar la necesidad de esperar conjuntos de datos completos. A menudo es una parte central de las plataformas de intercambio de datos y los pipelines de analytics a gran escala .

Intercambio basado en API: las API ofrecen acceso estructurado y programable a los datos, lo que admite flujos de trabajo en tiempo real y por lotes. Estandarizan la comunicación entre sistemas, validan cargas útiles y simplifican la integración de datos,especialmente en microservicios y ecosistemas nativos de la nube. Muchas organizaciones implementan el intercambio basado en API a través de integraciones directas, utilizando conectores personalizados o API estandarizadas para automatizar los flujos de datos y reducir la intervención manual.

Intercambio basado en eventos: En lugar de sondeo o trabajos programados, este método desencadena la transferencia de datos cuando se producen eventos específicos. Común en aplicaciones modernas y arquitecturassin servidor, ayuda a optimizar la eficiencia operativa enviando solo información relevante cuando es necesario, minimizando la carga de la red y mejorando la capacidad de respuesta.

Colas de mensajes y sistemas de publicación/suscripción: tecnologías como Apache Kafka y RabbitMQ utilizan intermediarios de mensajes para desacoplar a los productores y consumidores de datos. Este patrón permite flujos de datos escalables y asincrónicos (cuando un sistema envía datos, el otro los procesa más tarde) y sustenta muchos sistemas de información distribuidos. Esto permite a las organizaciones admitir conectores flexibles en todas las plataformas. La distribución de estilo de transmisión, donde los mensajes se publican a varios suscriptores simultáneamente, también se puede implementar a través de modelos de editor/suscriptor (pub/sub).

Intercambio privado: los datos se comparten dentro o entre partes de confianza, generalmente con controles sólidos de gobernanza , cumplimiento y auditoría. Este modelo admite el intercambio seguro de datos para casos de uso B2B, servicios de intercambio de datos en la nube y tejidos de datos internos que priorizan datos confidenciales, como la información de identificación personal (PII). 

Intercambio público: los datos se comparten abiertamente a través de API públicas, mercados de datos o repositorios gubernamentales. Estos intercambios promueven la monetización, la accesibilidad y la innovación, pero requieren políticas sólidas de validación y uso para garantizar la calidad e integridad de los datos . Las plataformas de intercambio de datos, como Microsoft Azure Data Compartir e IBM Sterling Data Exchange, ayudan a estandarizar y proteger estos procesos a través de herramientas de gobernanza y modelos de permisos integrados. 

Intercambio entre pares: los sistemas se conectan directamente, a menudo de forma simétrica, sin depender de un intermediario central. Este modelo admite sistemas de datos federados, redes descentralizadas e intercambios de la cadena de suministro, lo que proporciona resiliencia y autonomía al tiempo que mantiene la interoperabilidad entre fuentes de datos externas. 

Los formatos de datos (a veces denominados "lenguajes de datos") desempeñan un papel clave en los intercambios de datos. Los formatos se pueden clasificar de dos maneras: basados en texto y basados en binarios.

Estos formatos almacenan datos en texto legible por humanos y se utilizan comúnmente por simplicidad, compatibilidad y facilidad de depuración en todos los sistemas.

Estos formatos compactos y legibles por máquina están optimizados para el rendimiento, lo que los hace ideales para el intercambio de datos de alta velocidad en entornos distribuidos o limitados.

El intercambio de datos moderno puede desbloquear un importante valor para las organizaciones. Sin embargo, darse cuenta de este valor requiere superar varios desafíos técnicos y operativos.

• Interoperabilidad e integración: con esquemas estandarizados, permisos gobernados y conectores flexibles, el intercambio de datos ayuda a las organizaciones a unificar sistemas fragmentados y agilizar la integración entre socios y plataformas.
  
  
• Monetización y crecimiento del ecosistema: a través de mercados y asociaciones estructuradas para compartir datos, las organizaciones pueden monetizar productos de datos valiosos, convirtiendo conjuntos de datos que alguna vez estuvieron aislados en activos generadores de ingresos.
  
  
• IA y automatización: los flujos de datos confiables alimentan los sistemas de machine learning (ML) con información actualizada y relevante. Los intercambios bien gestionados garantizan que los modelos se entrenen con datos de alta calidad, mientras que las API y la transmisión en tiempo real permiten inferencias de baja latencia y bucles de retroalimentación.
  
  
• Gobernanza y confianza a escala: los marcos de gobernanza de datos, incluida la gestión de permisos, las verificaciones de validación y los controles de auditoría, permiten escalar el intercambio de datos de forma segura. Al incorporar la gobernanza en los flujos de datos, las organizaciones pueden reducir los riesgos de cumplimiento y crear ecosistemas de datos confiables.

• Brechas de compatibilidad: es posible que la infraestructura heredada/existente no admita formatos modernos como JSON o XML, lo que genera fricción durante la integración, especialmente en entornos híbridos.
  
  
• Riesgos de seguridad y privacidad: sin mecanismos sólidos de cifrado y validación, los datos confidenciales son vulnerables en tránsito. Esto es particularmente cierto en sectores de alto riesgo como la atención médica y las finanzas.
  
  
• Inconsistencias en la calidad de los datos: las fuentes internas de terceros o mal gestionadas pueden introducir ruido, errores o desajustes que se propagan en cascada a través de los flujos de trabajo posteriores.
  
  
• Complejidad de la gobernanza: a medida que los datos se mueven a través de más plataformas y stakeholders, la propiedad, los derechos de uso y el cumplimiento normativo se vuelven más difíciles de gestionar a escala.
  
  
• Costos de infraestructura : crear pipelines escalables y en tiempo real, y mantener las capas de gobernanza a su alrededor, requiere una inversión inicial significativa, especialmente para las organizaciones más pequeñas.