O elo que faltava nas suas análises: dados críticos do mainframe em tempo real 

Atualmente, a maioria das empresas investe significativamente em plataformas de analytics, como Power BI, Tableau, Snowflake, entre outras. No entanto, apesar desses investimentos, muitas organizações ainda têm uma visão incompleta de seus negócios nessas ferramentas por um motivo simples: falta de acesso a dados de mainframe em tempo real.  

Os dados operacionais mais confiáveis de uma grande organização geralmente estão armazenados em sistemas de mainframe. Mas, historicamente, conectar esses dados às modernas plataformas de analytics tem sido um processo complexo e trabalhoso. Como resultado, plataformas analíticas como o Power BI não têm acesso em tempo real a uma parte crítica do contexto de negócios, limitando casos de uso que dependem de dados operacionais atualizados. Em última análise, isso leva a uma tomada de decisão mais lenta e a oportunidades perdidas.

Por que os dados críticos do mainframe são importantes 

Acessar dados de mainframe pode ser um desafio devido aos seus formatos e estruturas exclusivos.Tradicionalmente, conectá-los a plataformas analíticas modernas exigia práticas demoradas de engenharia de dados, como o desenvolvimento de pipelines ETL (extrair, transformar, carregar) personalizados para converter os dados em formatos que as ferramentas de BI possam compreender.  

Este é um processo demorado e trabalhoso que não apenas atrasa a disponibilização dos dados de mainframe aos sistemas analíticos, mas também sobrecarrega as equipes de engenharia com a tarefa de manter e atualizar constantemente essas conexões. Eventualmente, as equipes de engenharia de dados gastam mais tempo mantendo pipelines de mainframe em funcionamento do que entregando novos recursos de valor agregado. Para muitas organizações, essa carga de trabalho, por si só, torna-se motivo suficiente para deixar os dados do mainframe completamente fora da análise. Consequentemente, a diferença entre o que as ferramentas de analytics mostram e o que realmente está acontecendo no negócio aumenta gradualmente.

Acesso contínuo a dados de mainframe em tempo real 

Para a maioria das organizações, sempre houve a percepção de que a integração de dados de mainframe às ferramentas analíticas requer projetos demorados, habilidades especializadas ou a necessidade de trabalhar com dados desatualizados. Com o CONNX, isso não precisa ser assim. Existem duas maneiras principais de acessar dados de mainframe em tempo real, ambas sem realizar alterações nos sistemas de origem:

• Acesso direto conecta ferramentas de analytics como o Power BI, diretamente ao mainframe usando SQL padrão por meio de interfaces ODBC, JDBC ou .NET. As consultas são executadas no sistema de origem ativo em tempo real, sem cópias, preparação ou atrasos. Os analistas podem usar as ferramentas e fluxos de trabalho existentes sem a necessidade de conhecimentos especializados em mainframe.
• Virtualização de dados vai além ao criar uma visão unificada e em tempo real tanto das fontes mainframe quanto das que residem em outras plataformas. O CONNX cria um modelo de metadados que mapeia as estruturas nativas de cada fonte para um único modelo relacional coerente. Para qualquer ferramenta de consulta, esses diferentes sistemas aparecem como um único banco de dados federado. Os dados permanecem em seu sistema de origem, enquanto o Power BI e outras ferramentas consultam a camada virtual como se estivessem acessando um data warehouse unificado.

Essa flexibilidade torna os dados do mainframe acessíveis em tempo real a qualquer ambiente de analytics, permitindo que ferramentas como o Power BI aproveitem todo o seu potencial.

Dados de mainframe em tempo real no Power BI 

O Power BI já é a principal ferramenta de dashboards para muitas organizações. No entanto, mesmo o dashboard mais bem desenvolvido apresenta uma visão incompleta quando não tem acesso a dados críticos do mainframe. Para operações que exigem agilidade e em ambientes de negócios onde os segundos são importantes, isso pode significar conquistar ou perder clientes de alto valor.  

O impacto se torna mais evidente quando observado na prática, como demonstra um dos maiores bancos do Canadá em primeira mão. Com mais de 1,1 trilhão de dólares canadenses em ativos sob gestão, os consultores do banco se depararam com uma versão específica deste problema: durante ligações com clientes de alto patrimônio, seus dashboards exibiam dados do fechamento do dia que às vezes estavam horas atrás da realidade. Ao implementar o CONNX em todo o seu ambiente de mainframe, que incluía Adabas, Sybase, AS400 e Oracle, o banco criou uma visão unificada e em tempo real de cada portfólio de cliente. Nenhum dado precisou ser movido e nenhum sistema de produção foi alterado. Com isso, os consultores passaram a responder às dúvidas dos clientes com mais segurançae informações realmente atualizadas. A confiança dos clientes aumentou e novos clientes foram conquistados.

Impulsionando uma estratégia de analytics orientada por IA  

A relação entre analytics e IA está mudando. Durante anos, a conversa se concentrou em IA para analytics e no uso de aprendizado de máquina (ML) para tornar os dashboards mais inteligentes. Hoje o quadro está se invertendo, à medida que a análises para IA se torna a prioridade. Analytics para IA significa usar os mesmos pipelines, processos de governança e integrações que sustentam seus relatórios para fornecer os dados que treinam e alimentam modelos de IA, copilots e fluxos de trabalho baseados em agentes. A qualidade, a atualização e a integridade dos dados que alimentam seus dashboards hoje são os mesmos dados que alimentarão suas iniciativas de IA amanhã. 

É nesse ponto que os dados de mainframe se tornam um fator determinante. As organizações que não resolveram o problema de acesso a dados de mainframe para fins de análises vão esbarrar no mesmo obstáculo quando passarem a adotar a IA em grande escala. Quaisquer lacunas em analytics se transformam em lacunas sistêmicas na IA. Essa lacuna não desaparece em um mundo que prioriza a IA; ela se agrava à medida que mais decisões e fluxos de trabalho dependem desses dados que faltam. 

As organizações que investem hoje no acesso a dados de mainframe em tempo real não estão apenas aprimorando seus dashboards. Elas estão construindo a infraestrutura de dados da qual dependerá cada caso de uso de IA que virá a seguir.

Como o CONNX elimina essa lacuna 

O CONNX foi desenvolvido especificamente para organizações que precisam de acesso em tempo real a dados de mainframe sem a complexidade da integração tradicional. A solução oferece acesso SQL em tempo real a fontes de dados de mainframe e legadas, incluindo Adabas, VSAM, IMS e RMS, dentre outras. A implementação pode ser realizada em poucos dias, em vez de meses, e sua manutenção não exige conhecimentos especializados em mainframe.

Para as equipes de analytics, isso significa que ferramentas como o Power BI podem consultar diretamente dados de mainframe em tempo real. Esses dados podem ser integrados com fontes de plataformas em nuvem, bancos de dados relacionais e outros sistemas corporativos em uma visão unificada. 

Saiba como o CONNX pode conectar de forma simples e integrada seus dados de mainframe às suas ferramentas de analytics em dias, e não em meses.

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