Das fehlende Bindeglied für Ihre Analysen: Mainframe-Daten in Echtzeit 

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 -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 -Schnittstellen direkt mit dem Mainframe, beispielsweise über, 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.
• Die Datenvirtualisierung geht noch einen Schritt weiter, indem sie eine einheitliche Echtzeitansicht über Mainframe- und Nicht-Mainframe-Quellen hinweg schafft. CONNX erstellt ein Metadatenmodell, das die nativen Strukturen jeder Quelle in ein einziges, kohärentes relationales Modell abbildet. Für jedes Abfragetool erscheinen diese unterschiedlichen Systeme als eine einzige, verbundene Datenbank. Die Daten verbleiben an ihrem ursprünglichen Speicherort, während Power BI und andere Tools die virtuelle Ebene so abfragen, als handele es sich um ein einziges, 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.  

Die Auswirkungen werden in der Praxis deutlich, wie eine der größten Banken Kanadas aus erster Hand weiß. Mit einem verwalteten Vermögen von über 1,1 Billionen CAD standen die Berater der Bank vor einer ganz konkreten Ausprägung dieses Problems. Die Berater nahmen Anrufe von vermögenden Kunden entgegen, während ihre Dashboards Tagesenddaten anzeigten, die manchmal um Stunden hinter der aktuellen Situation zurückblieben. Durch den Einsatz von CONNX in ihrer Mainframe-Umgebung, zu der Adabas, Sybase, AS400 und Oracle gehörten, schuf die Bank eine einheitliche Echtzeit-Übersicht über jedes Kundenportfolio. Es wurden keine Daten verschoben. Es wurde kein Produktionssystem verändert. Die Berater konnten Kundenfragen souverän beantworten. Das Vertrauen der Kunden stieg, und neue Kunden kamen hinzu.

Die Grundlage für eine KI-orientierte Analytics-Strategie  

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. 

An dieser Stelle werden Mainframe-Daten zu einem entscheidenden Faktor. Unternehmen, die das Problem des Zugriffs auf Mainframe-Daten für Analysezwecke nicht gelöst haben, werden bei der Ausweitung auf KI an dieselbe Grenze stoßen. Jede Lücke in der Analyse wird zu einer systemischen Lücke in der KI. Diese Lücke verschwindet in einer „AI-first“-Welt nicht, sondern vergrößert sich, da immer mehr Entscheidungen und Arbeitsabläufe von diesen fehlenden Daten abhängen. 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.

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