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Integração de Dados do Mainframe para Inovação Digital e Cloud Analytics
As pressões exercidas sobre a TI na última década são excepcionais - e em nenhum outro lugar elas são sentidas tão intensamente quanto na interseção entre o mainframe e o mundo digital. Considere o volume esmagador de transações da Web em aplicativos de mainframe durante a COVID para serviços de assistência econômica e o aumento contínuo da adoção da nuvem no mundo corporativo e no setor público.
Por que a interseção entre mainframe e digital é tão importante? Estima-se que 80% dos dados corporativos do mundo residam ou se originem no mainframe. E cada parte desses dados é valiosa. Somente no setor financeiro, os mainframes processam $8 trilhões em pagamentos todos os anos.
Mas agora as informações estão crescendo exponencialmente fora do mainframe - especialmente se considerarmos a proliferação de aplicativos em nuvem/SaaS e dados não transacionais, como e-mail, blogs e mensagens instantâneas. IDC projects que, até 2025, os dados mundiais crescerão para 175 zettabytes, com a mesma quantidade de dados residindo na nuvem e nos data centers.
Você precisa correlacionar os dados transacionais existentes em tempo real com os dados digitais recém-criados para atender melhor aos clientes, impulsionar a inovação e aumentar a eficiência. Se a sua equipe ignorar a riqueza de informações contidas nos silos de dados legados, você estará em desvantagem, assim como aqueles que não se adaptam à nuvem e às novas tecnologias com a rapidez necessária.
As empresas e organizações governamentais armazenam dados essenciais em muitos sistemas diferentes, em uma variedade de plataformas e locais. Os dados em mainframes, como o IBM zSystems®, e em plataformas legadas, como OpenVMS®, iSeries (AS/400) e UNIX®, podem ser aproveitados para business intelligence, bem como para iniciativas de transformação digital e em nuvem. No entanto, para obter agilidade e insights desses dados, as organizações precisam de uma maneira fácil, rápida e econômica de acessar, virtualizar e mover os dados comerciais - onde quer que eles residam - para que possam ser conectados a aplicativos modernos e plataformas de dados na nuvem.
Em vez de substituir ou consolidar os sistemas e aplicativos existentes, aproveite as informações que eles contêm para fornecer dados que podem impulsionar sua inovação digital. A integração de dados de mainframe ajuda você a aproveitar os data warehouses baseados em nuvem e outras tecnologias modernas, evitando os custos e os riscos associados à migração para novas plataformas ou bancos de dados.
O que você fará para:
- Acessar dados de mainframe e não relacionais, sem interromper o desempenho?
- Acelerar a adoção da nuvem e, ao mesmo tempo, manter a estabilidade e a continuidade dos negócios?
- Melhorar o tempo de colocação no mercado de novos produtos, serviços e aplicativos?
- Aplicativos e plataformas baseados em nuvem e orientados por dados para engajamento em qualquer lugar?
- Tomar decisões ideais analisando todos os seus melhores dados?
Demanda por dados valiosos de mainframe
Você pode obter um enorme valor ao combinar os dados transacionais históricos e em tempo real em seus sistemas de mainframe existentes com novas informações de canais digitais. Quando você vê esse quadro completo, pode tomar decisões informadas, atender melhor seus clientes e alimentar aplicativos e plataformas de análise orientados por dados.
Os mainframes estão no centro das operações empresariais. Eles são usados para fazer transações comerciais críticas e são estratégicos para o núcleo de seus negócios, especialmente nos setores bancário, de seguros, governo, transporte, comunicações e manufatura. As transações de mainframe criam enormes conjuntos de dados que contêm décadas de percepções sobre clientes, produtos e negócios que podem diferenciá-lo.
Momento do mainframe
Um número impressionante de 67% dos tomadores de decisões sobre tecnologia de infraestrutura empresarial na América do Norte usa mainframes. Na pesquisa da Forrester sobre o setor de serviços financeiros, o uso do mainframe continua a crescer e as empresas estão modernizando seus aplicativos para aumentar as cargas de trabalho na plataforma. Dos entrevistados pela Forrester, um número impressionante de 87% acredita que o mainframe é uma plataforma estratégica viável a longo prazo.
À medida que aumenta o interesse pela computação em nuvem, há uma ideia errônea de que o valor e o uso do mainframe estão diminuindo. Em vez disso, temos visto um forte impulso de crescimento em IBM zSystems (mainframe) e sabem que os aplicativos principais ainda são importantes. O mainframe continua a prosperar hoje em dia porque seus sistemas confiáveis e comprovados oferecem desempenho rápido e confiável, com décadas de investimento na lógica comercial exclusiva dos aplicativos, normalmente criados em COBOL. É difícil exagerar o valor da continuidade dos negócios e da segurança confiável.
Mas o mainframe não pode viver sozinho em um silo. A demanda por seus dados transacionais, especialmente para transformação digital, inovações na nuvem e análise de dados, exige que as organizações considerem uma arquitetura híbrida que permita operações contínuas entre aplicativos locais e plataformas de nuvem.
Então, quem precisa de integração de dados de mainframe e por quê?
Aplicativos orientados por dados para engajamento em qualquer lugar
SaaS, aplicativos em nuvem, portais, dispositivos móveis e inteligentes estão em toda parte. Clientes, cidadãos e parceiros agora esperam seus serviços e informações por meio de qualquer canal que escolherem. Em essência, o foco está em envolver os usuários em qualquer lugar com recursos rápidos de autoatendimento.
As empresas iniciantes não são sobrecarregadas por arquiteturas legadas e podem se mover rapidamente. No entanto, as empresas com aplicativos de mainframe têm a vantagem de ter processos bem estabelecidos e uma grande quantidade de dados do histórico do cliente. Elas podem explorar essa vantagem competitiva se, e somente se, puderem conectar seus dados corporativos aos canais de engajamento - igualando a agilidade de uma startup e superando-a em qualidade de engajamento.
Tomemos como exemplo uma grande empresa de intercâmbio de propriedades de férias que estava sendo superada em termos de clientes por startups enxutas na Web e em dispositivos móveis. Com décadas de dados históricos de clientes no mainframe, ela sabia que poderia vencer a concorrência se conseguisse alcançar os clientes como e onde eles quisessem se envolver - on-line, a qualquer momento.
Foi rápido e fácil configurar um aplicativo da Web, assim como as startups, mas o que mudou o jogo foi o uso do acesso à Structured Query Language (SQL) para vincular o aplicativo da Web ao banco de dados do aplicativo de reservas do mainframe principal da empresa no VSAM. Os clientes passaram a ter a capacidade de pesquisar a disponibilidade de propriedades e concluir vários registros, reservas e check-ins em um navegador da Web ou aplicativo móvel em milissegundos. O impacto foi uma nova e enorme receita e a agilidade para superar a concorrência das startups por meio do dimensionamento e do suporte a qualquer nova tecnologia.
Visão de 360 graus do cliente
Qual a melhor maneira de antecipar e atender às expectativas dos clientes do que ter uma visão abrangente e singular dos dados de um cliente - abrangendo as informações básicas de contato do cliente, seu histórico de compras e detalhes sobre as interações que ele tem com os vendedores, o suporte ao cliente e as propriedades digitais? Essa visão de 360 graus do cliente pode ajudar os tomadores de decisão e as equipes de marketing e vendas a tomar decisões orientadas por dados sobre os hábitos de compra dos clientes e a melhor forma de atendê-los.
No entanto, consolidar as informações dos clientes de vários pontos de contato e sistemas em um único local, ou visualização, apresenta desafios. Os dados de compras e logística provavelmente são processados em um mainframe, as interações de vendas podem ser rastreadas em um aplicativo SaaS, como o Salesforce, e as interações on-line com conteúdo da Web geralmente são rastreadas em um aplicativo em nuvem. No passado, as organizações tentaram obter essa visão de 360 graus do cliente consolidando as informações em um data warehouse central, mas essa abordagem de integração de dados de mainframe tem limitações, como a longa latência entre os uploads de dados em lote.
A desvantagem da consolidação tardia de dados era evidente para os consultores de gestão de patrimônio de um grande banco, que não tinham acesso instantâneo e 24 horas por dia, 7 dias por semana, à situação financeira, aos dados pessoais e às carteiras de clientes de alto valor. Seu data warehouse tradicional fornecia aos consultores informações desatualizadas durante as ligações para os clientes, o que resultava na perda de autoridade e confiança dos especialistas.
Virtualização de dados forneceu uma alternativa mais viável. Ao criar um data warehouse virtual capaz de acessar dados de vários sistemas, como Sybase, Oracle, IBM i (AS/400) e mainframe, em tempo real, os consultores tiveram acesso às últimas negociações dos clientes. O impacto foi imediato. A confiança dos clientes aumentou. Os consultores obtiveram uma visão completa de tudo o que precisavam saber sobre o cliente, independentemente de quem ligou ou quando - na ponta dos dedos e em tempo real. A fortuna do banco cresceu junto com a riqueza que ele administrava para indivíduos, instituições e instituições de caridade sem fins lucrativos.
Informações em tempo real para a força de trabalho móvel
Os departamentos de marketing e atendimento ao cliente não são os únicos interessados em fornecer autoatendimento aos clientes. Quase todos os setores contam com uma força de trabalho móvel que poderia se beneficiar do acesso em tempo real aos dados corporativos. Desde a aplicação da lei na comunidade até os trabalhadores de serviços públicos que consertam equipamentos para restaurar os serviços, há uma demanda para fornecer aos trabalhadores móveis as informações de que precisam, quando precisam.
É fácil imaginar os benefícios de segurança se um policial pudesse consultar informações policiais e judiciais em tempo real sobre a pessoa que acabou de ser parada por uma infração de trânsito para ver se ela tem infrações reincidentes, multas pendentes ou até mesmo uma intimação para comparecer ao tribunal por uma infração não relacionada - diretamente de seu veículo. É exatamente isso que uma agência de informações do estado dos EUA está fazendo ao criar um aplicativo da Web com um sistema de logon único para que os policiais do estado visualizem incidentes, mandados de prisão e até mesmo se estão atrasados no pagamento de pensão alimentícia - todas as informações que são mantidas no local em bancos de dados de mainframe não relacionais como parte de seu sistema de informações de justiça criminal.
Análise de dados e business intelligence
Os analistas e engenheiros de dados sabem que incluir a riqueza dos dados do mainframe nos esforços modernos de análise na nuvem pode mudar o jogo. Por exemplo, a combinação de dados históricos de compras de clientes com tendências de compras on-line pode ajudar a melhorar as interações com os clientes e fornecer a base para novos serviços. Ela pode aumentar positivamente a receita identificando padrões para melhorar as iniciativas de marketing e vendas. Também pode economizar dinheiro usando esses dados para obter insights que melhoram o planejamento operacional e o gerenciamento de recursos, ou descobrir riscos comerciais ocultos e combater fraudes.
Para oferecer mais informações e uma melhor tomada de decisões, os analistas de dados querem aproveitar todos os dados corporativos nas plataformas de dados em nuvem que selecionaram (por exemplo, Snowflake, Redshift, BigQuery, Databricks, S3, ADLS2, GCS) e usar as ferramentas analíticas com as quais estão mais familiarizados (por exemplo, Tableau, Looker, PowerBI, SAS, Sagemaker, Dataiku).
O objetivo é transformar dados em valor comercial, fornecendo aos consumidores de dados - partes interessadas internas e externas e clientes - os dados de que precisam, quando precisam. Aqueles que conseguirem incluir dados de mainframe em suas plataformas de IA e análise tomarão decisões melhores, mais rapidamente e ficarão à frente da concorrência.
Desafios para a integração de dados do mainframe
A maioria das fontes de dados do mainframe e do legado geralmente não é relacional e é proprietária, sem um padrão de integração comum, o que dificulta o acesso e a integração. As formas antigas de compartilhar dados de mainframe com integrações ponto a ponto e programação manual não funcionam mais porque o volume de dados está crescendo e a velocidade das mudanças está acelerando. As diferenças de prioridade entre aqueles que mantêm os dados e aqueles que precisam dos dados podem causar conflitos de interesses.
Os dados do mainframe são exclusivos
Muitos armazenamentos de dados de mainframe e legados, como VSAM, IDMS, IMS e RMS, são proprietários e não oferecem acesso SQL nativo, o que dificulta o acesso e a integração desses dados pelas organizações para consumo em plataformas e aplicativos modernos. As ferramentas e os ecossistemas modernos dependem muito do SQL, que é a linguagem mais comumente usada para recuperar e organizar dados de bancos de dados relacionais. É o padrão usado pelas plataformas de análise para ferramentas de consulta de desktop, como o Excel®. As interfaces de programação de aplicativos (APIs) de acesso a dados também são baseadas em SQL. Os aplicativos acessam dados usando SQL por meio de JDBC, ODBC, OLE DB, Microsoft .NET e outros. E como as APIs são uma das formas mais poderosas, ágeis e leves de inovar na Web e em dispositivos móveis, elas precisam ser uma prioridade.
A maioria dos armazenamentos de dados de mainframe também não é relacional, o que significa que os dados não são dispostos em um formato tabular comum de colunas e linhas. Ironicamente, a flexibilidade e os benefícios do armazenamento de informações no formato não relacional estão sendo adotados novamente por bancos de dados mais novos, como o MongoDB. Mas, por enquanto, para serem usados por aplicativos e ferramentas modernos, os bancos de dados não relacionais ainda precisam ser traduzidos em um formato de tabela que seja facilmente compreendido pelo SQL.
Os dados do mainframe também são únicos, pois são protegidos com altos níveis de segurança porque, como já foi dito, as transações gerenciadas pelos aplicativos de mainframe são de alto valor e essenciais para os negócios.
As abordagens tradicionais não são dimensionáveis
Para atender às demandas de integração de dados do mainframe, a equipe de TI costumava usar FTP para transferir manualmente os arquivos para os data warehouses, escrever scripts manuais para alimentar os aplicativos com os dados necessários ou usar integrações ponto a ponto que exigem atualizações frequentes. Com tempo e recursos limitados - agravados pela aposentadoria dos especialistas em mainframe - as organizações também podem depender de vários fornecedores para atender à diversidade de casos de uso de integração, o que só aumenta a complexidade e o custo de um processo já exaustivo. Essas abordagens não são dimensionáveis para atender à demanda de integração de fontes de dados cada vez mais diversas.
As prioridades das equipes de negócios e de tecnologia são diferentes
Existem diferenças marcantes nas prioridades entre aqueles que detêm os dados e aqueles que precisam dos dados. As pessoas que querem usar os dados se concentram no impacto e na agilidade dos negócios. Normalmente, elas trabalham com sistemas abertos, dependem de SQL e têm recursos para insights, inovação e crescimento. As linhas de negócios sentem a urgência de agir rapidamente e colocar os dados onde eles precisam estar para inovar rapidamente e vencer a concorrência.
Por outro lado, aqueles que controlam os sistemas de mainframe estão concentrados na continuidade e na segurança dos negócios. Eles conhecem bem os sistemas e os formatos do mainframe, mas geralmente têm poucos funcionários e enfrentam orçamentos baixos ou em declínio.
Uma solução que possa superar essas diferenças para que cada um possa trabalhar em conjunto evitará o aumento da "TI invisível", em que os aplicativos são adquiridos fora dos canais de TI, e também reduzirá a carga de trabalho da equipe de TI de mainframe.
Prepare-se para o sucesso da integração de dados com uma mudança de mentalidade
Infelizmente, a antiga estratégia de criar integrações ponto a ponto personalizadas para cada novo requisito está fadada ao fracasso. Ela consome muitos recursos e leva muito tempo. Embora a consolidação de informações díspares em um data warehouse possa funcionar bem para algumas análises, ela não atenderá à necessidade de dados em tempo real, a qualquer hora do dia.
Se as equipes de TI não fizerem nada para atender às demandas comerciais por dados corporativos ou não entregarem com rapidez suficiente, os consumidores de dados encontrarão maneiras de contorná-las. Isso só agravará os desafios de integração, causando ainda mais trabalho para os departamentos que já estão sobrecarregados.
Na pior das hipóteses, alguém com influência pode começar a defender a remoção e a substituição de seu sistema corporativo de longa duração, um processo que pode levar sua organização rapidamente a uma situação incrivelmente cara.
Uma mudança de mentalidade pode ajudá-lo a incluir dados de mainframe mais valiosos, mais rapidamente, em suas iniciativas de transformação digital e análise de nuvem.
Aceitar a existência de silos de dados
Os silos de dados são uma consequência inevitável da inovação constante. Os negócios se movem rápido demais para se adequarem a um padrão e, por mais que a TI se esforce, sempre há aquisições de tecnologia que escapam das linhas de negócios que têm orçamento de sobra. Quando você aceita que todos os dados não precisam estar em conformidade com um padrão, é mais fácil evitar as solicitações para remover e substituir as soluções existentes e, em vez disso, começar a se concentrar em soluções de integração de dados que ofereçam flexibilidade para se adaptar às mudanças.
Adote arquiteturas de dados híbridas
As plataformas existentes no local, especialmente o mainframe IBM zSystem, oferecem confiabilidade e desempenho para a continuidade dos negócios. Os serviços de nuvem oferecem uma proposta de valor atraente para aplicativos inovadores e infraestrutura elástica sob demanda. Para a maioria das organizações, alcançar a transformação digital envolve um híbrido de sistemas locais e a nuvem. É hora de aceitar que você precisa de ambos.
Busque a simplicidade
Encontre uma solução única, confiável e econômica que possa conectar dados em ambientes locais e na nuvem e que seja fácil de implementar e atualizar. A melhor solução oferece opções para atender às suas diversas necessidades, permitindo que você acesse, virtualize ou mova facilmente os dados entre a infraestrutura local e a nuvem, para que você possa aproveitar ao máximo os seus dados onde quer que eles estejam, independentemente do aplicativo ou da ferramenta que precise deles. Você não precisa de uma solução com engenharia excessiva, apenas uma que seja rápida de instalar e fácil de usar. Uma solução que não exija conhecimento profundo do banco de dados do mainframe e que possa ser executada com uma interface simples de apontar e clicar ou arrastar e soltar.
3 chaves para maximizar o valor dos dados do mainframe
E se você tivesse opções de integração não invasivas que não exigissem novos conhecimentos e pudessem conectar rapidamente os dados da sua empresa a novos aplicativos e ferramentas, dentro e fora da sua organização, no local ou na nuvem?
E se você pudesse adotar rapidamente novas tecnologias e modernizar sua empresa, mantendo a continuidade dos negócios sem interromper o que funciona?
Se você aceitar que os silos de dados são uma consequência inevitável da inovação constante, mas tiver ferramentas para unir as diferentes fontes, formatos e semânticas em uma linguagem comum, poderá romper as barreiras para aproveitar efetivamente os dados para tomar melhores decisões e atender aos clientes.
O que você precisa é de uma solução que ofereça:
Acesso seguro e em tempo real aos dados do mainframe
Em teoria, ter todos os seus dados em um único lugar é um ótimo conceito. Isso não é realista, pois os volumes de dados continuam a crescer. Dependendo do tipo e da quantidade de dados, eles estão sendo armazenados na nuvem, em lagos de dados, em bancos de dados SQL e não SQL e no local, em sistemas distribuídos e de mainframe. Não importa onde seus dados estejam armazenados ou em que formato estejam, para maximizar seu valor, seus analistas, tomadores de decisão e usuários devem poder acessá-los.
Busque uma solução de acesso a dados que ofereça a amplitude e a profundidade da conectividade de dados para mainframe, mid-range, desktop e as mais recentes plataformas de dados em nuvem.
Para dados corporativos de difícil acesso, encontre uma solução que:
- Transforma os dados do mainframe para que sejam acessíveis e consultados usando SQL
- Não afeta os aplicativos existentes
- Usa o mínimo de recursos do mainframe
- Adapta-se às políticas de segurança de mainframe existentes
- Fornece recursos de leitura e gravação para conectar o mainframe à nuvem e vice-versa
Minimizar o impacto no mainframe
O acesso aos dados não deve interromper as velocidades de processamento e o desempenho de seus aplicativos ou plataforma. Quando isso acontece, os sistemas não podem ser dimensionados com a carga, os custos aumentam e os usuários fogem. Os clientes que são obrigados a esperar - ou, pior ainda, que não podem acessar os serviços durante os períodos de pico de carga - mudarão para seus concorrentes sem hesitar.
As consultas de dados devem ser executadas fora do mainframe. Isso economiza recursos computacionais e custos. Além disso, seu mainframe fica frio e eficiente.
Virtualização de dados de baixa latência
Uma mágica poderosa acontece quando é possível acessar dados de vários bancos de dados e apresentá-los em uma única visualização virtual, como se todos estivessem em um único banco de dados. Essa é a essência da virtualização de dados. Ela é um destruidor de silos. De repente, todos os seus dados de mainframe, independentemente do fornecedor, do sistema ou da estrutura, estão na ponta de seus dedos. E como você pode visualizar os dados em um aplicativo ou interface sem precisar movê-los, você toma decisões mais rápidas sem afetar seus sistemas principais.
A virtualização de dados é fundamental para superar os silos de dados e a latência - o intervalo de tempo entre a ocorrência de um evento e a disponibilidade dos dados que descrevem esse evento para consulta. A virtualização de dados reúne os dados isolados de vários bancos de dados em uma variedade de plataformas em uma estrutura única e compreensível, sem alterar as estruturas de origem. Como resultado, fontes de dados diferentes podem ser tratadas como um banco de dados relacional federado, tornando realidade o acesso em tempo real com uma única visualização. Isso é ideal para alimentar painéis de controle, ferramentas de análise e aplicativos orientados por dados que precisam de dados em tempo real.
Tabelas e colunas uniformes são o que tornam os bancos de dados SQL tão fáceis, consistentes e confiáveis de se trabalhar. É por isso que você precisa de uma maneira claramente delineada e universal para traduzir qualquer fonte de dados de qualquer fornecedor de banco de dados para as tabelas e colunas uniformes que o ajudarão a dar vida aos seus dados. Um repositório de metadados é fundamental para traduzir dados diversos em uma linguagem comum.
Uma solução completa de virtualização de dados também deve incluir as fontes de dados legados não relacionais e de mainframe, frequentemente negligenciadas. Os aplicativos COBOL e vários bancos de dados legados precisam de suas próprias traduções de copybook para trabalhar com SQL. As melhores soluções de integração de dados podem recuperar nomes significativos e descrições de formato desses copybooks de mainframe e aplicá-los ao repositório de metadados.
Busque soluções que:
- Fornecer uma única visualização virtual de várias fontes de dados, sem mover os dados
- Criar um entendimento comum entre silos por meio de metadados unificados em um catálogo de dados
- Transportar definições de segurança e estendê-las a vários níveis de acesso
- Permitir que os usuários explorem os dados sem se comprometerem com a movimentação de dados
Opções de movimentação de dados com transformação e CDC
Depois de superar o desafio de obter acesso aos dados do mainframe em um formato compreensível, você também pode querer uma solução que o ajude a mover os dados para qualquer destino. Ter opções sobre como mover seus dados pode ajudá-lo a aproveitar o valor dos dados para análises avançadas, ciência de dados de autoatendimento, IA e aprendizado de máquina, ou para modernizar os armazenamentos de dados para aplicativos, data warehouses ou plataformas.
Embora a maioria das soluções de integração de dados ofereça suporte a lotes, recursos de Extract Transform Load (ETL) e Extract Load Transform (ELT), considere buscar uma solução que também ofereça recursos de Change Data Capture (CDC). O CDC é essencial para manter a eficiência da movimentação de dados, atualizando de forma incremental apenas os registros que foram alterados, reduzindo assim a carga sobre o desempenho dos sistemas de mainframe.
É altamente desejável transformar os dados em voo além dos processos simples de extração, transformação e carregamento (ETL), tanto para alterar os metadados quanto para oferecer suporte à compatibilidade entre data warehouses baseados em nuvem, fontes de dados legadas e não relacionais.
As funções de transformação de dados, ocasionalmente chamadas de processadores, devem permitir transformações complexas, incluindo filtragem, classificação, junções, uniões, resumos, enriquecimento, anonimização e agregações.
Por exemplo, uma solução que possa mascarar os elementos de dados do mainframe para garantir a privacidade dos dados à medida que eles são transferidos para um data warehouse para análise é provavelmente um requisito ao lidar com a natureza sensível dos dados do mainframe.
Sincronize de forma eficiente com configurações de transformação que ofereçam controle total sobre o agendamento de movimentos de dados incrementais ou completos, o lançamento de tarefas pré ou pós-sincronização e a configuração de notificações automáticas de eventos por e-mail. Você deve ser capaz de dimensionar suas tarefas de sincronização com base na demanda, como o agendamento de atualizações para períodos de baixa utilização ou com a frequência de um minuto quando sua empresa precisar de informações mais atualizadas.
Busque uma solução de integração de dados de mainframe que:
- Oferece uma seleção de opções de movimentação de dados para atender a uma variedade de casos de uso
- Captura alterações de uma ou várias fontes de dados (captura de dados de alterações)
- Inclui um conjunto robusto de funções de transformação/processamento pré-construídas
- Oferece uma única experiência de design
Seja o herói: inove e mantenha a continuidade dos negócios
É natural querer abordar os projetos de forma limpa e linear para garantir que tudo funcione perfeitamente em conjunto. Talvez você até pense que é mais simples consolidar todos os seus dados e aplicativos na mesma plataforma e padronizar em uma única pilha de tecnologia. Mas, com muita frequência, o mundo não funciona dessa forma, especialmente para empresas estabelecidas que precisam de continuidade operacional e, ao mesmo tempo, inovar para ficar à frente da concorrência. Felizmente, com a solução adequada de integração de dados, você pode fazer as duas coisas: inovar e manter a continuidade dos negócios.
A integração de dados do mainframe impulsiona a inovação digital
Conheça o Software AG CONNX solução de integração de dados de mainframe. Com o CONNX, você pode facilmente acessar, virtualizar e mover seus dados - onde quer que estejam, independentemente de sua estrutura - sem alterar seus sistemas principais.
O CONNX oferece conectores para as fontes de dados e plataformas mais complexas e de difícil acesso, incluindo mainframe, OpenVMS, IBM i (AS/400), UNIX®, Linux®, Windows® e nuvem, usando mecanismos de conectividade comuns, como ODBC, JDBC, .NET, J2EE e OLE DB. Isso permite que você traduza todas as suas fontes de dados, inclusive bancos de dados não relacionais, para os padrões SQL, mantendo as medidas de segurança existentes.
Por que isso é importante? Agora você pode aproveitar rapidamente aplicativos modernos criados em Java, Python, Visual Basic, C, C++, PHP, .NET ou outras ferramentas da Web e fornecer acesso fácil a VSAM, IMS, Adabas, Db2, Datacom e outros dados legados e não relacionais por meio do Adaptadores para Bancos de Dados (DB Adapters) da Plataforma CONNX. Isso permite que você impulsione a inovação digital e, ao mesmo tempo, preserve seus dados originais e mantenha as operações existentes sem interrupções.
Com a poderosa tecnologia de captura de dados alterados (CDC) do CONNX, os dados orientados por eventos podem ser capturados, transformados e movidos de forma incremental. Ao atualizar apenas os registros que foram alterados, é possível manter os dados atualizados sem afetar o desempenho do mainframe, garantindo assim a continuidade dos negócios.
Atenda à demanda para conectar dados de mainframe de forma rápida e fácil:
- Apoiar a transformação digital e na nuvem
- Aprimore aplicativos da Web, móveis, de nuvem e SaaS orientados por dados
- Permitir engajamentos multicanais na Web, na nuvem, em dispositivos móveis, em dispositivos inteligentes e em APIs
- Modernizar aplicativos ou data warehouses
Integração de dados de mainframe para análise em nuvem
Se você está pronto para aproveitar os dados avançados do mainframe em suas plataformas de análise na nuvem, não precisa procurar mais, o CONNX. O CONNX lida com a aquisição, a proteção e o fornecimento de acesso aos dados do mainframe e do legado e, em seguida, cria uma ponte entre esses dados e a nuvem e os prepara para a análise.
Com o CONNX, os analistas podem acessar facilmente as fontes de dados existentes usando a Structured Query Language (SQL), a língua franca das ferramentas analíticas e de business intelligence. Com o modelo de metadados integrado do CONNX, é possível preparar adequadamente os dados para que sejam significativos para análise ou uso do aplicativo. Ao colocar um modelo relacional nos dados legados, os dados de origem são abstraídos em uma estrutura comum facilmente compreendida por analistas, desenvolvedores e aplicativos e ferramentas comuns. Esse poderoso modelo de metadados também abre as portas para a virtualização de dados, permitindo que você acesse dados de vários bancos de dados diferentes e os apresente em uma única visualização virtual, como se todos estivessem em um único banco de dados.
Às vezes, apenas acessar os dados não é suficiente; talvez você queira enviar seus dados para bancos de dados de terceiros, lagos de dados na nuvem, streaming de dados ou sistemas de mensagens. As configurações de transformação do CONNX fornecem controle total sobre o agendamento de movimentos de dados incrementais ou completos, o lançamento de tarefas pré ou pós-sincronização e a configuração de notificações automáticas de eventos por e-mail. É possível dimensionar as tarefas de sincronização com base na demanda, como o agendamento de atualizações para períodos de baixa utilização ou com a frequência de um minuto quando a empresa precisar de informações mais atualizadas.
Com a integração de dados CONNX, agora é possível incluir dados de mainframe em seus esforços de análise de nuvem e criar pipelines de dados para seus dados mais valiosos. A profundidade dos insights obtidos com a inclusão de dados de mainframe pode mudar o jogo:
- Melhorar as interações com os clientes e oferecer novos serviços
- Identificar padrões para melhorar o marketing e as vendas e aumentar a receita
- Aprimore o planejamento operacional e o gerenciamento de recursos para economizar dinheiro
- Descobrir riscos comerciais ocultos e combater fraudes
Explore o valor de seus dados de mainframe
Os aplicativos principais do seu mainframe, sua lógica comercial personalizada e os dados já o diferenciam da concorrência e atuam como uma espinha dorsal confiável para a sua operação comercial. Ao tornar esses dados "conhecidos" mais amplamente acessíveis e facilmente integrados a outros aplicativos e plataformas, você pode atender rapidamente às demandas da empresa digital hoje, amanhã e no futuro.
Você está pronto para atravessar o abismo entre o novo e o antigo? Vamos dar o salto juntos.
Explore a integração de dados do mainframe em ação
Vencendo as startups em seu próprio jogo
Acesso ao mainframe a partir de aplicativos da Web e móveis com um clique
Uma das maiores empresas de propriedade e intercâmbio de férias do mundo, ajuda as famílias a encontrar o resort, o aluguel ou a experiência perfeita em mais de 110 países. Sua equipe de 15.000 associados ajuda os hóspedes a criar memórias em mais de 200 clubes de férias e 4.200 propriedades de intercâmbio afiliadas em todo o mundo. Esse sucesso depende de uma solução personalizada da IBM z Systems que oferece confiabilidade e tempo de atividade incomparáveis, mas torna realmente desafiador oferecer aos clientes acesso multicanal às propriedades de férias.
O desafio
Os clientes esperavam acesso rápido às propriedades de férias por meio de interfaces móveis e da Web. Eles não iriam esperar por um call center quando os concorrentes nativos digitais colocavam tudo na ponta dos dedos. A empresa precisava oferecer serviços instantâneos de atendimento ao cliente multicanal sem perder tempo e recursos substituindo seu sólido aplicativo de mainframe.
Possibilitando uma experiência multicanal com a integração de dados
As principais metas da empresa de férias eram manter as vantagens de seu sistema de mainframe e, ao mesmo tempo, expandir para oferecer acesso instantâneo e escalável à Web e a dispositivos móveis. Seu sistema de reservas e vendas de propriedades foi inicialmente construído em um sistema de back-end VSAM, que nunca ficou inoperante. O pacote de integração de dados que eles escolheram, o CONNX, era a única solução que poderia conectar os dados do mainframe aos aplicativos da Web.
Ao traduzir os dados VSAM existentes da empresa para reservas em SQL e apresentá-los em um formato relacional, o CONNX permitiu que os aplicativos da Web e móveis visualizassem os dados de reservas e fornecessem respostas em tempo real aos usuários. O SQL é o padrão usado por aplicativos da Web e móveis para se comunicar diretamente com um banco de dados, simplificando a acessibilidade.
Com acesso direto ao banco de dados, sua opção de integração de dados ajuda a manter os clientes da empresa de férias on-line durante todo o processo de reserva.
Novas receitas, capacidade ilimitada e qualquer tecnologia futura
Liberar o poder do mainframe para a Web, dispositivos móveis e outros pagou dividendos para a empresa. A mudança gerou novas receitas, e a capacidade de dimensionar a capacidade para atender às conexões significa que a empresa nunca é pega de surpresa.
Reconstrução de cidades: Trazendo o aplicativo para o mainframe para interações modernas
Serviços de governo eletrônico
Uma das maiores cidades do mundo oferece acesso a todos os serviços e informações governamentais por meio de um serviço centralizado. Ele é rápido, gratuito e fácil, disponível em mais de 100 idiomas traduzíveis on-line e por meio de aplicativos móveis, bem como 24 horas por dia, 7 dias por semana, por telefone. No entanto, para possibilitar dezenas de milhões de interações por ano, o serviço precisa integrar dados de mais de 120 agências, funcionários e organizações de toda a cidade.
O desafio
A única maneira de a cidade levar seus serviços de governo eletrônico para a Web e para dispositivos móveis sem a tecnologia de acesso ao mainframe era reescrevendo completamente uma nova plataforma. Com base em projetos semelhantes, a cidade percebeu que esse caminho custaria centenas de milhões de dólares e correria o risco de não dar certo. Historicamente, essas reescritas municipais têm uma taxa de fracasso de mais de 50%.
Desbloqueio de serviços governamentais com um toque
Os líderes do projeto perceberam que poderiam manter todas as vantagens de um mainframe robusto. Ao mesmo tempo, sua solução de integração de dados, o CONNX, permitiu que os serviços digitalizados fossem acessados em qualquer plataforma, desde a Web até tablets e dispositivos móveis. Isso proporcionou um caminho mais seguro, mais rápido, de menor custo e mais protegido. O melhor de tudo é que a configuração e a implementação prometiam ser rápidas, baratas e bem-sucedidas. Agora, a metrópole continua a utilizar o Adabas e o VSAM no back-end, juntamente com seus outros aplicativos personalizados avançados, para fornecer serviços em toda a cidade. Enquanto esses sistemas permanecem em vigor, a cidade pode oferecer aplicativos modernos para iOS e Android que proporcionam aos residentes acesso individual aos serviços da cidade com base no código postal e no endereço.
Pronto para a IoT (e qualquer outra coisa) em um dia
O sistema já economizou milhões de dólares para a cidade, tanto em custos de instalação quanto em operações contínuas. A automação do pagamento de contas e de outros serviços adiciona multiplicadores de força, como a entrega mais rápida dos serviços, menos erros e tempos de resposta mais rápidos. Isso elimina o trabalho árduo de entrada de dados para os funcionários da cidade. Se a cidade quiser implementar um novo serviço, poderá escrever uma consulta simples de cerca de uma dúzia de linhas e concluir o teste em menos de um dia. Isso significa que a cidade pode ir da ideia à implementação em apenas um mês, limitada apenas pelo processo de estudo do impacto do novo serviço.
Enfrentar um problema "insolúvel" de migração de dados para viabilizar um negócio de bilhões de dólares
Banco desinveste Um dos maiores bancos do mundo atende a mais de 9 milhões de clientes e opera em quase 1.000 locais. Recentemente, a empresa procurou vender uma participação majoritária em seu braço de seguros, o que exigiu a criação de um data warehouse para compartilhar com a empresa adquirente.
O desafio
Separar e mover os dados das partes do negócio que estavam sendo vendidas parecia ser um problema insolúvel. Uma análise feita pela Accenture determinou que o uso de scripts de extração personalizados para separar os dados resultaria na perda do prazo da transação por anos. Os fatores que complicavam a venda incluíam a diversidade dos 11 sistemas legados da empresa que precisavam ser acessados, a profundidade e a complexidade dos dados envolvidos e as metas de transformação.
Velocidade inigualável para criar um data warehouse
O banco ficou chocado quando descobriu que o CONNX podia fazer tudo o que ele queria e muito mais. Quase desde o início, o CONNX provou seu valor. O projeto de migração de dados começou como um sucesso total, atingindo a produção e avançando para salvar o negócio do fracasso. E com a Software AG ao seu lado, o banco trabalhou com eficiência, rapidez e baixo custo, sem comprometer a segurança. O banco tinha sistemas com até 35 anos de idade, com dados ainda mais antigos, e sérias considerações de conformidade de segurança e dados de clientes que não podiam ser ignoradas. Por isso, quando tentou escrever scripts de extração personalizados - para tudo, desde VSAM, QSAM, Adabas e IMS, até Siebel e até SUPRA - o fracasso parecia inevitável. O CONNX atendeu perfeitamente às necessidades do banco, permitindo que ele criasse um data warehouse que desse suporte ao projeto de migração de dados e a futuras iniciativas internas. O CONNX faz interface com 40 sistemas, contendo informações sobre políticas, clientes, processos e consultores. Trabalhando com dados estruturados e não estruturados, o CONNX é usado não apenas para acesso, mas também para extração, transformação e carregamento (ETL) para o Microsoft SQL Server de destino. Embora o banco tenha ficado surpreso com a existência de uma solução, ele ficou totalmente impressionado com a velocidade da extração e dos tempos de execução, concluindo algumas das migrações necessárias em apenas um fim de semana.
Venha para o data warehouse, fique para a nuvem
Com a venda concluída, o banco percebeu que o CONNX agrega valor que vai muito além desse único projeto. A solução poderia abrir novas oportunidades de lucros, recursos de segurança aprimorados e tecnologias inovadoras. Uma dessas tecnologias é a nuvem. Embora o banco tenha hardware local suficiente para que a capacidade de processamento não seja uma preocupação, ele está interessado em saber como os lagos de dados baseados em nuvem, como o Snowflake, podem preparar seus negócios para o futuro com melhor acessibilidade, redundância e segurança dos dados. A empresa planeja implementar o CONNX para dar suporte ao compartilhamento mais seguro de dados com partes externas e aprimorar as camadas de firewalls. Manter o CONNX ajudará esse banco a prosperar nos próximos 150 anos - e além.
Conquistar clientes de gestão de patrimônio por meio de maior confiança
Banco Global
Um dos maiores bancos do mundo, com mais de 80.000 funcionários que atendem a 17 milhões de clientes em 34 países. É especializado em indivíduos e famílias de alto patrimônio líquido, instituições e organizações beneficentes. Esse setor do mundo financeiro vive ou morre pela autoridade das informações, pela análise exclusiva e atualizada das tendências e dos movimentos do mercado e, acima de tudo, pela confiança do cliente na experiência dos consultores. No entanto, com muita frequência, o data warehouse tradicional do banco fornecia informações desatualizadas durante as chamadas planejadas e não planejadas dos clientes, o que resultava na perda da autoridade e da confiança dos especialistas.
O desafio
Com a aceleração do mercado de gestão de patrimônio, os dados se proliferaram. Os clientes esperam que seus consultores tenham acesso instantâneo e confiável às suas informações - o que significa dados extraídos de várias fontes, apresentados em uma visualização virtualizada e acessível. Sem essa capacidade, os consultores do banco podem consultar um relatório desatualizado ou demorar muito para obter os dados, fazendo com que o cliente vá fazer negócios em outro lugar. Não fazer nada não era uma opção. No entanto, todas as soluções oferecidas pela Oracle, TIBCO e iWay apresentavam desvantagens significativas, incluindo a necessidade de vários componentes, a exigência constante de reescrita e vinculação de dados e a dependência do fornecedor.
O acesso aos dados em tempo real e a virtualização oferecem uma visão 360º do cliente
O CONNX ofereceu ao banco acesso rápido, potente e contínuo para virtualizar dados em vários sistemas legados. Os consultores do banco obtiveram uma visão total de tudo o que um cliente queria saber - em tempo real, em simples visualizações de painel. E como o banco já estava usando o Adabas, adicionar o CONNX significava obter uma solução completa de um único fornecedor. O banco criou um data warehouse virtual que pode acessar e virtualizar dados e, muitas vezes, até transformá-los em sistemas legados diferentes, incluindo Adabas, Sybase, AS400, Oracle e outros - tudo em tempo real. Esse recurso oferece um diferencial competitivo, incluindo a capacidade de extrair as informações certas, coletar dados e realizar a transformação de dados para corrigir erros em tempo real. Por exemplo, se a data de uma negociação de ações de um determinado cliente existir em diferentes formatos em diferentes fontes de dados, o CONNX poderá extrair a data em questão, independentemente de como a data estiver formatada.
As decisões baseadas em dados aumentam a satisfação e o crescimento do cliente
Para o banco e seus clientes, o data warehouse virtual representou uma reviravolta total. Agora que os gerentes tinham uma visão geral completa do portfólio de um cliente na ponta dos dedos e em tempo real, a confiança dos clientes aumentou. E, à medida que a notícia se espalhava, a maré alta elevava o banco e a riqueza que ele administrava para indivíduos, instituições e instituições de caridade sem fins lucrativos. Dados atualizados, clientes sorridentes e painéis de controle poderosamente eficazes e diretos para gerentes de patrimônio significam que o CONNX ajudou a elevar a reputação de um cliente a um novo patamar. Com a capacidade de realizar análises e previsões de padrões em tempo real, obter ações consistentes para decisões baseadas em dados e aumentar a segurança líder do setor, o banco está preparado para o sucesso nos próximos anos.
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