Datenintegration
Das fehlende Bindeglied für Ihre Analysen: Mainframe-Daten in Echtzeit
Trotz erheblicher Investitionen in Analyseplattformen wie Power BI haben viele Unternehmen nach wie vor Schwierigkeiten, zeitnah fundierte Entscheidungen zu treffen. Häufig liegt die Ursache in einem fehlenden Zugriff auf Mainframe-Daten in Echtzeit. Erfahren Sie, wie Sie diese Lücke schließen, Ihre Analytics-Teams stärken und die Grundlage für zukünftige Innovationen schaffen.
Die meisten Unternehmen haben heute erheblich in Analyseplattformen wie Power BI, Tableau, Snowflake und andere Lösungen investiert. Dennoch verfügen viele Organisationen trotz dieser Investitionen in diesen Tools noch immer nicht über ein vollständiges Bild ihres Geschäfts. Der Grund dafür ist oft überraschend einfach: der fehlende Zugriff auf Mainframe-Daten in Echtzeit.
Die maßgeblichen operativen Daten eines Unternehmens befinden sich häufig auf Mainframe-Systemen. Historisch gesehen war die Anbindung dieser Daten an moderne Analyseplattformen jedoch komplex und mit erheblichem Aufwand verbunden. Dadurch fehlt Analyseplattformen wie Power BI häufig der Echtzeitzugriff auf einen entscheidenden Teil des geschäftlichen Kontexts. Anwendungsfälle, die auf einer aktuellen Sicht der Betriebsabläufe basieren, lassen sich dadurch nur eingeschränkt oder gar nicht umsetzen. Die Folge sind langsamere Entscheidungsprozesse und verpasste Geschäftschancen.
Warum Mainframe-Daten so wichtig sind
Der Zugriff auf Mainframe-Daten kann aufgrund ihrer spezifischen Formate und Strukturen eine Herausforderung darstellen. Traditionell erforderte die Anbindung dieser Daten an moderne Analyseplattformen einen erheblichen Aufwand im Data Engineering, beispielsweise durch die Entwicklung individueller ETL-Pipelines (Extract, Transform, Load), um die Daten in Formate zu überführen, die von BI-Tools verarbeitet werden können.
Dies ist ein langwieriger und arbeitsintensiver Prozess, der nicht nur die Bereitstellung von Mainframe-Daten für Analysesysteme verzögert, sondern auch Engineering-Teams mit der kontinuierlichen Wartung und Anpassung dieser Datenanbindungen belastet. Mit der Zeit verbringen Data-Engineering-Teams mehr Zeit damit, Mainframe-Pipelines am Laufen zu halten, als neue Funktionen und geschäftlichen Mehrwert bereitzustellen. Für viele Unternehmen ist dieser hohe Engineering-Aufwand allein schon Grund genug, Mainframe-Daten vollständig aus ihren Analyseinitiativen auszuklammern. Dadurch vergrößert sich schrittweise die Lücke zwischen dem, was Analysesysteme anzeigen, und dem, was tatsächlich im Unternehmen geschieht.
Nahtloser Zugriff auf Mainframe-Daten in Echtzeit
Für die meisten Unternehmen galt lange die Annahme, dass die Integration von Mainframe-Daten in Analysewerkzeuge umfangreiche Projekte, spezielles Fachwissen oder den Kompromiss mit veralteten Daten erfordert. Mit CONNX muss das nicht länger der Fall sein. Es gibt zwei zentrale Möglichkeiten, in Echtzeit auf Live-Daten aus dem Mainframe zuzugreifen, und das ganz ohne Eingriffe in Ihre Quellsysteme:
- Direkter Zugriff verbindet Analysewerkzeuge wie Power BI über standardisierte SQL-Schnittstellen direkt mit dem Mainframe, beispielsweise über ODBC, JDBC oder .NET. Abfragen werden in Echtzeit direkt auf dem Quellsystem ausgeführt, ohne Datenkopien, Staging-Prozesse oder Verzögerungen. Analysten können ihre vorhandenen Werkzeuge und Arbeitsabläufe weiter nutzen, ohne über spezielles Mainframe-Know-how verfügen zu müssen.
- Datenvirtualisierung geht noch einen Schritt weiter, indem sie eine einheitliche Echtzeitsicht auf Mainframe- und Nicht-Mainframe-Datenquellen schafft. CONNX erstellt ein Metadaten-Modell, das die nativen Strukturen jeder Datenquelle in ein einheitliches, konsistentes relationales Modell überführt. Für Analyse- und Abfragewerkzeuge erscheinen diese unterschiedlichen Systeme dadurch als eine einzige föderierte Datenbank. Die Daten verbleiben an ihrem ursprünglichen Speicherort, während Power BI und andere Werkzeuge auf die virtuelle Schicht zugreifen, als handele es sich um ein zentrales, einheitliches Data Warehouse.
Diese Flexibilität ermöglicht den Zugriff auf Mainframe-Daten in Echtzeit in nahezu jeder Analyseumgebung und schafft die Voraussetzungen dafür, dass Werkzeuge wie Power BI ihr volles Potenzial entfalten können.
Mainframe-Daten in Echtzeit in Power BI
Power BI ist für viele Unternehmen bereits das zentrale Dashboard für Analysen und Entscheidungen. Doch selbst das am besten konzipierte Dashboard liefert nur ein unvollständiges Bild, wenn der Zugriff auf geschäftskritische Mainframe-Daten fehlt. In dynamischen Geschäftsumgebungen, in denen jede Sekunde zählt, kann dies den Unterschied zwischen dem Gewinn und dem Verlust wertvoller Kunden ausmachen.
Wie groß die Auswirkungen in der Praxis sein können, zeigt das Beispiel einer der größten Banken Kanadas. Mit einem verwalteten Vermögen von mehr als 1,1 Billionen kanadischen Dollar im Wealth-Management-Bereich stand das Institut vor einer konkreten Herausforderung: Kundenberater führten Gespräche mit vermögenden Kunden, während ihre Dashboards lediglich End-of-Day-Daten anzeigten, die der tatsächlichen Situation teilweise um mehrere Stunden hinterherhinkten. Durch den Einsatz von CONNX in der Mainframe-Umgebung, die unter anderem Adabas, Sybase, AS400 und Oracle umfasste, schuf die Bank eine einheitliche Echtzeitsicht auf sämtliche Kundenportfolios. Es mussten keine Daten verschoben und keine Produktivsysteme verändert werden. Die Berater konnten Kundenanfragen auf Grundlage aktueller Informationen zuverlässig beantworten. Das Vertrauen der Kunden stieg und neue Kunden konnten gewonnen werden.
Die Grundlage für eine KI-orientierte Analytics-Strategie
Die Beziehung zwischen Analytics und KI verändert sich grundlegend. Jahrelang drehte sich die Diskussion um KI für Analytics, also um den Einsatz von Machine Learning, um Dashboards intelligenter zu machen. Heute verschiebt sich der Fokus zunehmend in die andere Richtung: Analytics für KI wird zur Priorität. Analytics für KI bedeutet, dieselben Datenpipelines, Governance-Strukturen und Integrationsprozesse zu nutzen, die bereits Ihre Berichte und Analysen unterstützen, um die Daten bereitzustellen, die KI-Modelle, Copiloten und agentische Workflows trainieren und mit Informationen versorgen. Die Qualität, Aktualität und Vollständigkeit der Daten, die heute Ihre Dashboards speisen, bestimmen auch die Qualität der KI-Initiativen von morgen.
Genau hier wird der Zugriff auf Mainframe-Daten zu einem entscheidenden Erfolgsfaktor. Unternehmen, die das Problem des Datenzugriffs auf Mainframe-Daten für Analytics nicht gelöst haben, werden beim Ausbau ihrer KI-Initiativen auf dieselben Herausforderungen stoßen. Jede Lücke in der Analytics-Landschaft wird zu einer systemischen Lücke in der KI. In einer KI-orientierten Welt verschwindet dieses Problem nicht, vielmehr verstärkt es sich, da immer mehr Entscheidungen und Workflows von genau den Daten abhängen, die fehlen.
Unternehmen, die heute in den Echtzeitzugriff auf Mainframe-Daten investieren, optimieren nicht nur ihre Analyseplattformen. Sie legen damit den Grundstein für die Dateninfrastruktur, auf die zukünftige KI-Anwendungen, Copiloten und intelligente Automatisierungsprozesse angewiesen sein werden.
Wie CONNX diese Lücke schließt
CONNX wurde speziell für Unternehmen entwickelt, die einen Echtzeitzugriff auf Mainframe-Daten benötigen, ohne die Komplexität herkömmlicher Integrationsansätze in Kauf nehmen zu müssen. Die Lösung bietet SQL-basierten Echtzeitzugriff auf Mainframe- und andere Altsysteme, darunter Adabas, VSAM, IMS, RMS und weitere Datenquellen. Die Implementierung erfolgt innerhalb weniger Tage statt über mehrere Monate hinweg und erfordert für den laufenden Betrieb keine spezialisierten Mainframe-Kenntnisse.
Für Analytics-Teams bedeutet das, dass Werkzeuge wie Power BI direkt auf Mainframe-Daten in Echtzeit zugreifen können. Diese Daten lassen sich mit Informationen aus Cloud-Plattformen, relationalen Datenbanken und anderen Unternehmenssystemen kombinieren und in einer einheitlichen Gesamtsicht zusammenführen.
Erfahren Sie, wie CONNX die Lücke zwischen Ihrem Mainframe und Ihren Analytics-Werkzeugen nahtlos schließt, und das innerhalb weniger Tage statt mehrerer Monate.
CONNX DB Adapter
CONNX DB Adapters provide seamless data access to over 150 data sources, enhancing connectivity across various platforms and applications.
Bloor InDetail Bericht: Software AG CONNX
Erfahren Sie, wie Sie mit der reinen Datenintegrationslösung „CONNX“ von Software AG Datenbanken und Dateien mit der Cloud verbinden und Daten sowohl auf Anwendungen als auch auf IoT-basierte Geräte und Gateways ausweiten können.
CONNX – Datenzugriff und Virtualisierung
CONNX unterstützt Sie dabei, Daten aus Mainframe-, Legacy-, Mid-Tier-, Big-Data- und Cloud-Systemen nahtlos zu integrieren, damit Sie in Echtzeit frei und sicher Einblicke gewinnen, Entscheidungen treffen, Maßnahmen ergreifen und erfolgreich agieren können.