Principais Conclusões
- 80% dos dados corporativos em mainframes são essenciais para iniciativas digitais modernas, como IA e análise de dados em nuvem.
- Métodos tradicionais de integração (FTP, batch uploads) são lentos, não escaláveis e não oferecem recursos em tempo real para atender às demandas atuais.
- Uma arquitetura híbrida requer integração não invasiva para acessar, virtualizar ou mover dados do mainframe sem comprometer o desempenho.
- O sucesso da integração depende de acesso seguro em tempo real, virtualização de dados com baixa latência e movimentação eficiente de dados utilizando Change Data Capture (CDC).
- Conectar dados de mainframe a canais e análises modernas oferece um valor significativo para os negócios, incluindo novas oportunidades de receita e uma visão dos clientes em tempo real.
As pressões exercidas sobre a TI na última década são extraordinárias 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 direcionadas a aplicações de mainframe durante a pandemia de 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 o mainframe e o mundo digital é tão importante? Estima-se que 80% dos dados corporativos do mundo estão armazenados ou se originem no mainframe. E cada um desses dados são valiosos. Somente no setor financeiro, os mainframes processam US$ 8 trilhões em pagamentos todos os anos.
Mas agora, o volume de informações fora do mainframe cresce de forma exponencial, especialmente devido à proliferação de aplicativos em nuvem/SaaS e de dados não transacionais, como e-mails, blogs e mensagens instantâneas. A IDC projeta que, até 2025, o volume global de dados chegará a 175 zettabytes, com uma quantidade de dados na nuvem quanto à armazenada em data centers.
Você precisa correlacionar dados transacionais existentes em tempo real com 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, vocês estarão em desvantagem, assim como aqueles que não se adaptam à nuvem e às novas tecnologias com rapidez suficiente.
As empresas e organizações governamentais armazenam dados críticos em diversos sistemas, abrangendo 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 iniciativas de business intelligence, bem como para projetos de transformação digital e em nuvem. No entanto, para obter agilidade e insights a partir desses dados, as organizações precisam de uma maneira fácil, rápida e econômica de acessar, virtualizar e mover os dados corporativos, onde quer que eles estejam, permitindo sua integração com aplicações modernas e plataformas de dados na nuvem.
Em vez de substituir ou consolidar sistemas e aplicações existentes, aproveite as informações neles contidas para fornecer dados capazes de impulsionar sua inovação digital. A integração de dados do mainframe permite utilizar data warehouses baseados na nuvem e outras tecnologias modernas, evitando, ao mesmo tempo, os custos e riscos associados à migração para novas plataformas ou bancos de dados.
O que você fará para:
- Acessar dados de mainframe e não relacionais, sem comprometer o desempenho?
- Acelerar a adoção da nuvem enquanto mantém a estabilidade e a continuidade dos negócios?
- Melhorar o tempo de lançamento no mercado de novos produtos, serviços e aplicações?
- Impulsionar aplicativos e plataformas baseados na nuvem e orientados por dados para promover o engajamento em qualquer lugar?
- Tomar decisões assertivas analisando todos os seus melhores dados?
Demanda por dados valiosos de mainframe
Você pode obter um valor imenso ao combinar dados transacionais históricos e em tempo real dos seus sistemas de mainframe existentes com novas informações provenientes de canais digitais. Ao visualizar esse panorama completo, você pode tomar decisões assertivas, atender melhor seus clientes e alimentar aplicativos e plataformas de análise orientados por dados.
Eles são utilizados para realizar transações de negócios críticas e são fundamentais para o seu negócio, especialmente em setores como o bancário, de seguros, governo, transportes, comunicações e de manufatura. As transações em mainframes geram enormes volumes de dados que contêm décadas de insights sobre clientes, produtos e o próprio negócio, informações capazes de proporcionar um diferencial competitivo.
A força do mainframe
Um número impressionante de 67% dos tomadores de decisões sobre tecnologia de infraestrutura corporativa na América do Norte utilizam mainframes. Em uma pesquisa do Forrester sobre o setor de serviços financeiros, o uso do mainframe continua a crescer e as empresas estão modernizando suas aplicações para ampliar as cargas de trabalho na plataforma. Entre os entrevistados pelo Forrester, impressionantes 87% acreditam que o mainframe é uma plataforma estratégica viável a longo prazo.
À medida que o interesse em computação na nuvem cresce, surge o equívoco de que o valor e a utilização do mainframe estão diminuindo. Pelo contrário, temos observado um forte impulso no crescimento das cargas de trabalho do IBM zSystems® (mainframe) e sabemos que as aplicações principais continuam sendo fundamentais. O mainframe segue prosperando hoje porque seus sistemas comprovados oferecem desempenho rápido e confiável, sustentados por décadas de investimento na lógica de negócios exclusiva das aplicações tipicamente desenvolvidas em COBOL. É difícil superestimar o valor da continuidade dos negócios e da segurança confiável.
Mas o mainframe não pode operar isoladamente 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 aplicações on-premises e plataformas em nuvem.
Então, quem precisa de integração de dados de mainframe e por quê?
Impulsione 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 escolher. Em essência, o foco está em envolver os usuários em qualquer lugar com recursos rápidos de autoatendimento.
As startups não estão limitadas por arquiteturas legadas e conseguem agir rapidamente. No entanto, as empresas com aplicações em mainframe têm a vantagem de contar com processos bem estabelecidos e uma grande quantidade de dados do histórico do cliente. Elas podem explorar essa vantagem competitiva se, e somente se, conseguirem conectar seus dados corporativos aos canais de interação, igualando a agilidade de uma startup e superando-a em qualidade de experiência.
Tomemos como exemplo uma grande empresa de intercâmbio de propriedades de férias que estava perdendo a disputa por clientes para startups que operavam na Web e em dispositivos móveis. Com décadas de dados históricos de clientes armazenados em mainframes, a empresa sabia que poderia vencer a concorrência se conseguisse alcançar os clientes onde e como eles desejassem interagir, online e a qualquer momento.
Foi rápido e fácil configurar um web app, assim como fazem as startups, mas o grande diferencial foi o uso do acesso à Structured Query Language (SQL) para conectar a aplicação web ao banco de dados da aplicação central de reservas da empresa, executada em VSAM no mainframe. Os clientes passaram a ter a capacidade de pesquisar a disponibilidade de imóveis e realizar vários cadastros, reservas e check-ins em milissegundos, seja por meio de um navegador web ou de um aplicativo móvel. O impacto foi enorme: geração de novas receitas e a agilidade necessária para superar a concorrência das startups, graças à capacidade de escalar e dar 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 única e abrangente dos seus dados, incluindo as informações básicas de contato, seu histórico de compras e detalhes sobre as interações com os representantes de vendas, o suporte ao cliente e os canais digitais? Essa visão de 360 graus do cliente pode ajudar 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 uma aplicação em cloud. 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 o atendimento aos clientes, o que resultava na perda de credibilidade 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 passaram a ter acesso às operações mais recentes 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 ligasse ou do momento da chamada, com as informações ao alcance das mãos e em tempo real. A fortuna do banco cresceu junto com o patrimônio que ele administrava para pessoas físicas, instituições e organizações sem fins lucrativos.
Informações em tempo real para equipes de campo
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 agentes de segurança pública atuando na comunidade até técnicos de concessionárias de serviços públicos que realizam reparos em equipamentos para restabelecer serviços, existe uma demanda por fornecer a esses profissionais móveis as informações de que precisam, no momento em que 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 abordada 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 ocorrência não relacionada diretamente de seu veículo. É exatamente isso que uma agência de informações do estado dos EUA está fazendo ao criar um aplicativo Web com um sistema de login único para que os policiais do estado visualizem incidentes, mandados de prisão e até mesmo verificar se uma pessoa está com pagamentos de pensão alimentícia em atraso, todas essas informações são mantidas on-premises em bancos de dados de mainframe não relacionais, como parte do sistema de informações de justiça criminal do estado.
Análise de dados e business intelligence
Os analistas e engenheiros de dados sabem que incorporar dados de mainframes a iniciativas modernas de análise em nuvem pode ser um divisor de águas. 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. Isso pode aumentar a receita ao identificar padrões para melhorar as iniciativas de marketing e vendas, além de gerar economia por meio de insights que otimizam o planejamento operacional e a gestão de recursos, ou que revelam riscos de negócios ocultos e ajudam a 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 para o negócio, fornecendo aos consumidores de dados, partes interessadas internas e externas, e clientes, os dados de que precisam, no momento em que precisam. Aqueles que puderem integrar dados de mainframe em suas plataformas de IA e análise tomarão decisões melhores e mais rápidas e permanecerão à frente da concorrência.
Desafios para a integração de dados do mainframe
A maioria das fontes de dados legados e de mainframe são tipicamente não relacionais e proprietárias, sem um padrão comum de integração, o que as torna difíceis de acessar e integrar. As antigas formas de compartilhar dados de mainframe por meio de integrações ponto a ponto e programação manual não funcionarão mais porque o volume de dados está crescendo e o ritmo de mudança está acelerando. As diferentes prioridades entre aqueles que mantêm os dados e aqueles que os necessitam podem levar a conflitos de interesse.
Os dados do mainframe são únicos
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 para as organizações o acesso e a integração desses dados para uso em plataformas e aplicações modernas. As ferramentas e os ecossistemas modernos dependem fortemente do SQL, que é a linguagem mais utilizada 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. As aplicações 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 estão 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 modernas, 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 pelas aplicações de mainframe são de alto valor e essenciais para os negócios.
As abordagens tradicionais não são escaláveis
Para atender às demandas de integração de dados de mainframes, as equipes de TI historicamente utilizavam FTP para transferir arquivos manualmente para data warehouses, escreviam scripts para alimentar aplicações com os dados necessários ou recorriam a integrações ponto a ponto que exigiam atualizações frequentes. Com tempo e recursos limitados, agravados pela aposentadoria de especialistas em mainframes, as organizações também podem depender de múltiplos fornecedores para lidar com a diversidade de casos de uso de integração, o que apenas aumenta a complexidade e os custos de um processo já exaustivo. Essas abordagens não são escaláveis 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 capaz de superar essas diferenças, permitindo que as partes trabalhem em conjunto evitará o surgimento da "TI invisível", em que as aplicações são adquiridas 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 do negócio 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 substituição completa do seu sistema empresarial de longa data. Esse processo pode rapidamente levar sua organização a um caminho extremamente custoso e complicado.
Uma mudança de mentalidade pode ajudá-lo a incluir dados de mainframe mais valiosos, com mais rapidez, em suas iniciativas de transformação digital e análise de nuvem.
Aceite que os silos de dados existem
Os silos de dados são uma consequência inevitável da inovação constante. Os negócios avançam rápido demais para se adequarem a um padrão e, por mais que a TI se esforce, sempre haverá aquisições de tecnologias que acabam passando despercebidas, provenientes de áreas de negócio com orçamento disponível. 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 locais (on premises), 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 aplicações inovadoras e infraestrutura elástica sob demanda. Para a maioria das organizações, alcançar a transformação digital envolve uma abordagem híbrida que combina sistemas locais e a nuvem. É hora de aceitar que você precisa de ambos.
Busque a simplicidade
Encontre uma solução única, confiável e econômica, capaz de conectar dados entre ambientes de nuvem e locais (on-premises), além de ser 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 de qual aplicação ou ferramenta precise deles. Você não precisa de uma solução excessivamente complexa, 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 novas aplicações e ferramentas, dentro e fora da sua organização, on-premises 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 data lakes, em bancos de dados SQL e não SQL, e localmente (on-premises) em sistemas distribuídos e de mainframes. 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:
- Transforme os dados do mainframe para que sejam acessíveis e consultados usando SQL
- Não impacta as aplicações existentes
- Use o mínimo de recursos do mainframe
- Adapta-se às políticas de segurança de mainframe existentes
- Ofereça 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 comprometer a velocidade de processamento e o desempenho de suas aplicações ou plataforma. Quando isso acontece, os sistemas não conseguem escalar conforme a demanda, os custos aumentam e os usuários abandonam a plataforma. Os clientes que são obrigados a esperar ou, pior ainda, que não podem acessar os serviços durante os picos de demanda, migrarão para seus concorrentes sem hesitar.
As consultas de dados devem ser executadas fora do mainframe. Isso economiza recursos computacionais e reduz custos. Além de manter o mainframe operando de forma eficiente e sem sobrecarga térmica.
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 tudo estivesse armazenado em um único banco de dados. Essa é a essência da virtualização de dados. Ela elimina silos de informação. De repente, todos os seus dados de mainframe, independentemente do fornecedor, do sistema ou da estrutura, estão ao seu alcance. E como você pode visualizar os dados em uma única aplicação ou interface sem precisar movê-los, você toma decisões mais rápidas sem impactar seus sistemas principais.
A virtualização de dados é a chave para superar silos de dados e latência, o intervalo de tempo entre o momento em que um evento ocorre e os dados que descrevem esse evento ficam disponíveis para consulta. A virtualização de dados traz dados de silos de vários bancos de dados em diversas plataformas para uma única estrutura compreensível, sem alterar as estruturas de origem. Como resultado, fontes de dados díspares podem ser tratadas como um único banco de dados relacional federado, permitindo acesso em tempo real com uma visualização única. Isso é ideal para alimentar painéis, ferramentas de análise e aplicativos orientados a dados que precisam de dados em tempo real.
Tabelas e colunas padronizadas 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 universal e claramente definida para converter qualquer fonte de dados, de qualquer fornecedor de banco de dados, para as tabelas e colunas padronizadas 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. As aplicações 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:
- Forneça uma única visualização virtual de várias fontes de dados, sem mover os dados
- Crie um entendimento comum entre silos por meio de metadados unificados em um catálogo de dados
- Transfira as definições de segurança e estenda-as a vários níveis de acesso
- Permita 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 repositórios de dados destinados a aplicações, data warehouses ou plataformas.
Embora a maioria das soluções de integração de dados ofereça suporte a processamento em lote e 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 dados em trânsito para além dos simples processos de extração, transformação e carregamento (ETL), tanto para alterar os metadados quanto para oferecer suporte à compatibilidade entre data warehouses baseados em nuvem, fonte de dados legados e sistemas não relacionais.
As funções de transformação de dados, ocasionalmente chamadas de processadores, devem suportar 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 organizada e linear para garantir que tudo funcione perfeitamente em conjunto. Talvez você até pense que é mais simples consolidar todos os seus dados e aplicações na mesma plataforma e padronizar em uma única pilha de tecnologia. No entanto, 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 a solução de integração de dados de mainframe CONNX da Software AG. Com o CONNX, você pode acessar, virtualizar e mover seus dados com facilidade, onde quer que estejam e independentemente de como estejam estruturados, sem alterar seus sistemas centrais.
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 desenvolvidos em Java, Python, Visual Basic, C, C++, PHP, .NET ou outras ferramentas web e oferecer acesso fácil a VSAM, IMS, Adabas, Db2, Datacom e outros dados legados e não relacionais por meio do CONNX DB Adapters. Isso permite impulsionar a inovação digital, preservando seus dados originais e mantendo as operações existentes inalteradas.
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:
- Apoie a transformação digital e na nuvem
- Impulsione aplicativos web, móveis, em nuvem e SaaS orientados por dados
- Habilite interações multicanal na web, na nuvem, em dispositivos móveis, dispositivos inteligentes e APIs.
- Modernize aplicações ou data warehouses
Integração de dados de mainframe para análise em nuvem
Se você está pronto para aproveitar ao máximo os dados valiosos do mainframe em suas plataformas de análise na nuvem, não precisa procurar mais, o CONNX é a solução ideal. 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 linguagem padrão 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 em aplicações. Ao aplicar um modelo relacional a dados legados, os dados de origem são abstraídos em uma estrutura comum facilmente compreendida por analistas, desenvolvedores, apps e ferramentas comuns. Esse poderoso modelo de metadados também viabiliza 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; você pode querer enviá-los para bancos de dados de terceiros, data lakes, 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 o CONNX Data Integration, agora é possível incluir dados de mainframe em suas iniciativas em análise na nuvem e criar pipelines de dados para seus dados mais valiosos. A profundidade dos insights obtidos com a inclusão de dados de mainframe pode ser um divisor de águas:
- Melhorar as interações com os clientes e oferecer novos serviços
- Identificar padrões para melhorar o marketing e as vendas, além de aumentar a receita
- Aprimorar o planejamento operacional e o gerenciamento de recursos para reduzir custos
- Descobrir riscos comerciais ocultos e combater fraudes
Explore o valor de seus dados de mainframe
As principais aplicações do seu mainframe, sua lógica de negócios personalizada e os dados já o diferenciam da concorrência e atuam como uma espinha dorsal confiável para a sua operação nos negócios. Ao tornar esses dados já existentes e consolidados, mais acessíveis e fáceis de integrar a outros aplicativos e plataformas, você consegue atender rapidamente às demandas da empresa digital, tanto no presente quanto 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 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 do 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 web e móveis. Eles não estavam dispostos a aguardar por um call center quando os concorrentes nativos digitais colocavam tudo ao alcance das mãos. A empresa precisava oferecer serviços instantâneos de atendimento ao cliente multicanal sem perder tempo e recursos substituindo sua sólida aplicação de mainframe.
Viabilizando uma experiência multicanal com a integração de dados
Os principais objetivos 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 VSAM back-end, 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 converter os dados de reservas da empresa, originalmente em formato VSAM, para SQL e apresentá-los em um formato relacional, o CONNX permitiu que aplicativos web e móveis visualizassem essas informações e fornecessem respostas em tempo real aos usuários. O SQL é o padrão utilizado por aplicativos web e móveis para se comunicarem diretamente com bancos de dados, simplificando assim o acesso.
Com acesso direto ao banco de dados, a solução de integração de dados escolhida ajuda a manter os clientes da empresa de turismo conectados 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 outras plataformas trouxe grandes resultados para o negócio. Essa iniciativa gerou novas receitas, e a capacidade de escala para atender à demanda de conexões, o que garante que a empresa nunca é pega de surpresa.
Reconstruindo cidades: Levando aplicações do mainframe para interações modernas
Serviços do Governo Digital
Uma das maiores cidades do mundo está fornecendo aos seus residentes acesso rápido e fácil à todas as informações e serviços do Governo por meio de um serviço centralizado. É uma opção rápida, gratuita e fácil, estão disponíveis online 24h, 365 dias ao ano, em mais de 100 idiomas, por meio de aplicativos Android e iOS, e também via telefone . No entanto, para possibilitar dezenas de milhões de interações por ano, o serviço precisa integrar dados de mais de 120 órgãos, autoridades e organizações de toda a cidade.
O desafio
A única maneira da cidade levar seus serviços de governo digital para a web e 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%.
Serviços de Governo Digital a um clique
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, possibilitou o acesso aos serviços digitais em qualquer plataforma, da web a tablets e dispositivos móveis. Isso proporcionou um caminho mais seguro, rápido e econômico. Agora, a cidade 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. Com esses sistemas ainda em operação, a cidade pode oferecer aplicativos modernos para iOS e Android que proporcionam aos moradores acesso individual aos serviços municipais com base no CEP e 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 configuração quanto em custos contínuos. A automação do pagamento de contas e outros serviços adiciona multiplicadores de força, como serviços em tempo real, menos erros e tempos de resposta mais rápidos. Isso evita o trabalho árduo de entrada manual de dados. Se a cidade quiser implementar um novo serviço, poderá escrever uma consulta simples de cerca de doze 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 análise do impacto do novo serviço.
Enfrentando um problema de migração de dados "insolúvel" para viabilizar um negócio bilionário
Venda de participação: um dos maiores bancos do mundo, atendendo a mais de 9 milhões de clientes e operando quase 1.000 agências. Recentemente, a empresa buscou vender uma participação majoritária em sua unidade de seguros, o que exigiu a criação de um data warehouse para compartilhar com a empresa compradora.
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 impressionado ao descobrir que o CONNX podia fazer tudo o que ele queria e muito mais. O CONNX provou seu valor desde o início. O projeto de migração de dados começou como um sucesso absoluto, 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 operava sistemas com até 35 anos de idade, com dados ainda mais antigos, e precisava lidar com questões críticas de conformidade de segurança e dados de clientes que não podiam ser ignoradas. Por isso, quando tentou escrever scripts de extração personalizados, abrangendo desde VSAM, QSAM, Adabas e IMS, até Siebel e até SUPRA, o fracasso parecia inevitável. O CONNX atendeu perfeitamente às necessidades do banco, permitindo a criação de um data warehouse que deu 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 da 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 pelo data warehouse, fique pela nuvem
Com a venda concluída, o banco percebeu que o CONNX agrega valor que vai muito além desse projeto específico. 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 data lakes 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. A instituição é especializada em atender indivíduos e famílias de alto patrimônio líquido, instituições e organizações beneficentes. Nesse segmento do mercado financeiro, o sucesso depende da autoridade da informação e de análises exclusivas e atualizadas sobre tendências e movimentos do mercado e, acima de tudo, da confiança do cliente na expertise dos consultores. No entanto, com 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
À medida que o mercado de gestão de patrimônio se acelerou, o volume de dados também aumentou. 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 reescrever aplicaçõese restabelecer conexões entre os dados, além da dependência de um único 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 múltiplos sistemas legados. Os consultores do banco obtiveram uma visão completa 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 extraí-la, independentemente do formato utilizado.
Decisões orientadas por dados impulsionam a satisfação e o crescimento dos clientes
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 e instituições de caridade sem fins lucrativos. Dados atualizados, clientes satisfeitos 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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