- \n
- Acesso direto<\/strong> conecta ferramentas de analytics como o Power BI, diretamente ao mainframe usando SQL padr\u00e3o por meio de interfaces ODBC, JDBC ou .NET. As consultas s\u00e3o executadas no sistema de origem ativo em tempo real, sem c\u00f3pias, prepara\u00e7\u00e3o ou atrasos. Os analistas podem usar as ferramentas e fluxos de trabalho existentes sem a necessidade de conhecimentos especializados em mainframe.<\/li>\n\n\n\n
- Virtualiza\u00e7\u00e3o de dados<\/strong> vai al\u00e9m ao criar uma vis\u00e3o 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 \u00fanico modelo relacional coerente. Para qualquer ferramenta de consulta, esses diferentes sistemas aparecem como um \u00fanico 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.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Essa flexibilidade torna os dados do mainframe acess\u00edveis em tempo real a qualquer ambiente de analytics, permitindo que ferramentas como o Power BI aproveitem todo o seu potencial.<\/p>\n\n\n\n
Dados de mainframe em tempo real no Power BI <\/h4>\n\n\n\n
O Power BI j\u00e1 \u00e9 a principal ferramenta de dashboards para muitas organiza\u00e7\u00f5es. No entanto, mesmo o dashboard mais bem desenvolvido apresenta uma vis\u00e3o incompleta quando n\u00e3o tem acesso a dados cr\u00edticos do mainframe. Para opera\u00e7\u00f5es que exigem agilidade e em ambientes de neg\u00f3cios onde os segundos s\u00e3o importantes, isso pode significar conquistar ou perder clientes de alto valor. <\/p>\n\n\n\n
O impacto se torna mais evidente quando observado na pr\u00e1tica, como demonstra um dos maiores bancos do Canad\u00e1<\/a> em primeira m\u00e3o. Com mais de 1,1 trilh\u00e3o de d\u00f3lares canadenses em ativos sob gest\u00e3o, os consultores do banco se depararam com uma vers\u00e3o espec\u00edfica deste problema: durante liga\u00e7\u00f5es com clientes de alto patrim\u00f4nio, seus dashboards exibiam dados do fechamento do dia que \u00e0s vezes estavam horas atr\u00e1s da realidade. Ao implementar o CONNX<\/a> em todo o seu ambiente de mainframe, que inclu\u00eda Adabas, Sybase, AS400 e Oracle, o banco criou uma vis\u00e3o unificada e em tempo real de cada portf\u00f3lio de cliente. Nenhum dado precisou ser movido e nenhum sistema de produ\u00e7\u00e3o foi alterado. Com isso, os consultores passaram a responder \u00e0s d\u00favidas dos clientes com mais seguran\u00e7ae informa\u00e7\u00f5es realmente atualizadas. A confian\u00e7a dos clientes aumentou e novos clientes foram conquistados.<\/p>\n\n\n\n
Impulsionando uma estrat\u00e9gia de analytics orientada por IA <\/strong><\/h4>\n\n\n\n
A rela\u00e7\u00e3o entre analytics e IA est\u00e1 mudando. Durante anos, a conversa se concentrou em IA para analytics e no uso de aprendizado de m\u00e1quina (ML) para tornar os dashboards mais inteligentes. Hoje o quadro est\u00e1 se invertendo, \u00e0 medida que a an\u00e1lises para IA se torna a prioridade. Analytics para IA significa usar os mesmos pipelines, processos de governan\u00e7a e integra\u00e7\u00f5es que sustentam seus relat\u00f3rios para fornecer os dados que treinam e alimentam modelos de IA, copilots e fluxos de trabalho baseados em agentes. A qualidade, a atualiza\u00e7\u00e3o e a integridade dos dados que alimentam seus dashboards hoje s\u00e3o os mesmos dados que alimentar\u00e3o suas iniciativas de IA amanh\u00e3. <\/p>\n\n\n\n
\u00c9 nesse ponto que os dados de mainframe se tornam um fator determinante. As organiza\u00e7\u00f5es que n\u00e3o resolveram o problema de acesso a dados de mainframe para fins de an\u00e1lises v\u00e3o esbarrar no mesmo obst\u00e1culo quando passarem a adotar a IA em grande escala. Quaisquer lacunas em analytics se transformam em lacunas sist\u00eamicas na IA. Essa lacuna n\u00e3o desaparece em um mundo que prioriza a IA; ela se agrava \u00e0 medida que mais decis\u00f5es e fluxos de trabalho dependem desses dados que faltam. <\/p>\n\n\n\n
As organiza\u00e7\u00f5es que investem hoje no acesso a dados de mainframe em tempo real n\u00e3o est\u00e3o apenas aprimorando seus dashboards. Elas est\u00e3o construindo a infraestrutura de dados da qual depender\u00e1 cada caso de uso de IA que vir\u00e1 a seguir.<\/p>\n\n\n\n
Como o CONNX elimina essa lacuna <\/h4>\n\n\n\n
O CONNX<\/a> foi desenvolvido especificamente para organiza\u00e7\u00f5es que precisam de acesso em tempo real a dados de mainframe sem a complexidade da integra\u00e7\u00e3o tradicional. A solu\u00e7\u00e3o oferece acesso SQL em tempo real a fontes de dados de mainframe e legadas, incluindo Adabas, VSAM, IMS e RMS, dentre outras. A implementa\u00e7\u00e3o pode ser realizada em poucos dias, em vez de meses, e sua manuten\u00e7\u00e3o n\u00e3o exige conhecimentos especializados em mainframe.<\/p>\n\n\n\n
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 vis\u00e3o unificada. <\/p>\n\n\n\n
Saiba como o CONNX<\/a> pode conectar de forma simples e integrada seus dados de mainframe \u00e0s suas ferramentas de analytics em dias, e n\u00e3o em meses.<\/p>\n\n\n\n
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