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- Direkter Zugriff<\/strong> verbindet Analysewerkzeuge wie Power BI \u00fcber standardisierte -Schnittstellen direkt mit dem Mainframe, beispielsweise \u00fcber, oder .NET. Abfragen werden in Echtzeit direkt auf dem Quellsystem ausgef\u00fchrt, ohne Datenkopien, Staging-Prozesse oder Verz\u00f6gerungen. Analysten k\u00f6nnen ihre vorhandenen Werkzeuge und Arbeitsabl\u00e4ufe weiter nutzen, ohne \u00fcber spezielles Mainframe-Know-how verf\u00fcgen zu m\u00fcssen.<\/li>\n\n\n\n
- Die Datenvirtualisierung<\/strong> geht noch einen Schritt weiter, indem sie eine einheitliche Echtzeitansicht \u00fcber Mainframe- und Nicht-Mainframe-Quellen hinweg schafft. CONNX erstellt ein Metadatenmodell, das die nativen Strukturen jeder Quelle in ein einziges, koh\u00e4rentes relationales Modell abbildet. F\u00fcr jedes Abfragetool erscheinen diese unterschiedlichen Systeme als eine einzige, verbundene Datenbank. Die Daten verbleiben an ihrem urspr\u00fcnglichen Speicherort, w\u00e4hrend Power BI und andere Tools die virtuelle Ebene so abfragen, als handele es sich um ein einziges, einheitliches Data Warehouse.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Diese Flexibilit\u00e4t erm\u00f6glicht den Zugriff auf Mainframe-Daten in Echtzeit in nahezu jeder Analyseumgebung und schafft die Voraussetzungen daf\u00fcr, dass Werkzeuge wie Power BI ihr volles Potenzial entfalten k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n
Mainframe-Daten in Echtzeit in Power BI <\/h4>\n\n\n\n
Power BI ist f\u00fcr viele Unternehmen bereits das zentrale Dashboard f\u00fcr Analysen und Entscheidungen. Doch selbst das am besten konzipierte Dashboard liefert nur ein unvollst\u00e4ndiges Bild, wenn der Zugriff auf gesch\u00e4ftskritische Mainframe-Daten fehlt. In dynamischen Gesch\u00e4ftsumgebungen, in denen jede Sekunde z\u00e4hlt, kann dies den Unterschied zwischen dem Gewinn und dem Verlust wertvoller Kunden ausmachen. <\/p>\n\n\n\n
Die Auswirkungen werden in der Praxis deutlich, wie eine der gr\u00f6\u00dften Banken Kanadas<\/a> aus erster Hand wei\u00df. Mit einem verwalteten Verm\u00f6gen von \u00fcber 1,1 Billionen CAD standen die Berater der Bank vor einer ganz konkreten Auspr\u00e4gung dieses Problems. Die Berater nahmen Anrufe von verm\u00f6genden Kunden entgegen, w\u00e4hrend ihre Dashboards Tagesenddaten anzeigten, die manchmal um Stunden hinter der aktuellen Situation zur\u00fcckblieben. Durch den Einsatz von CONNX<\/a> in ihrer Mainframe-Umgebung, zu der Adabas, Sybase, AS400 und Oracle geh\u00f6rten, schuf die Bank eine einheitliche Echtzeit-\u00dcbersicht \u00fcber jedes Kundenportfolio. Es wurden keine Daten verschoben. Es wurde kein Produktionssystem ver\u00e4ndert. Die Berater konnten Kundenfragen souver\u00e4n beantworten. Das Vertrauen der Kunden stieg, und neue Kunden kamen hinzu.<\/p>\n\n\n\n
Die Grundlage f\u00fcr eine KI-orientierte Analytics-Strategie <\/strong><\/h4>\n\n\n\n
Analytics f\u00fcr KI bedeutet, dieselben Datenpipelines, Governance-Strukturen und Integrationsprozesse zu nutzen, die bereits Ihre Berichte und Analysen unterst\u00fctzen, um die Daten bereitzustellen, die KI-Modelle, Copiloten und agentische Workflows trainieren und mit Informationen versorgen. Die Qualit\u00e4t, Aktualit\u00e4t und Vollst\u00e4ndigkeit der Daten, die heute Ihre Dashboards speisen, bestimmen auch die Qualit\u00e4t der KI-Initiativen von morgen. <\/p>\n\n\n\n
An dieser Stelle werden Mainframe-Daten zu einem entscheidenden Faktor. Unternehmen, die das Problem des Zugriffs auf Mainframe-Daten f\u00fcr Analysezwecke nicht gel\u00f6st haben, werden bei der Ausweitung auf KI an dieselbe Grenze sto\u00dfen. Jede L\u00fccke in der Analyse wird zu einer systemischen L\u00fccke in der KI. Diese L\u00fccke verschwindet in einer \u201eAI-first\u201c-Welt nicht, sondern vergr\u00f6\u00dfert sich, da immer mehr Entscheidungen und Arbeitsabl\u00e4ufe von diesen fehlenden Daten abh\u00e4ngen.\nJede L\u00fccke in der Analytics-Landschaft wird zu einer systemischen L\u00fccke in der KI. In einer KI-orientierten Welt verschwindet dieses Problem nicht, vielmehr verst\u00e4rkt es sich, da immer mehr Entscheidungen und Workflows von genau den Daten abh\u00e4ngen, die fehlen. <\/p>\n\n\n\n
Unternehmen, die heute in den Echtzeitzugriff auf Mainframe-Daten investieren, optimieren nicht nur ihre Analyseplattformen. Sie legen damit den Grundstein f\u00fcr die Dateninfrastruktur, auf die zuk\u00fcnftige KI-Anwendungen, Copiloten und intelligente Automatisierungsprozesse angewiesen sein werden.<\/p>\n\n\n\n
Wie CONNX diese L\u00fccke schlie\u00dft <\/h4>\n\n\n\n
CONNX<\/a> wurde speziell f\u00fcr Unternehmen entwickelt, die einen Echtzeitzugriff auf Mainframe-Daten ben\u00f6tigen, ohne die Komplexit\u00e4t herk\u00f6mmlicher Integrationsans\u00e4tze in Kauf nehmen zu m\u00fcssen. Die L\u00f6sung bietet SQL-basierten Echtzeitzugriff auf Mainframe- und andere Altsysteme, darunter Adabas, VSAM, IMS, RMS und weitere Datenquellen.\n\nDie Implementierung erfolgt innerhalb weniger Tage statt \u00fcber mehrere Monate hinweg und erfordert f\u00fcr den laufenden Betrieb keine spezialisierten Mainframe-Kenntnisse.<\/p>\n\n\n\n
F\u00fcr Analytics-Teams bedeutet das, dass Werkzeuge wie Power BI direkt auf Mainframe-Daten in Echtzeit zugreifen k\u00f6nnen. Diese Daten lassen sich mit Informationen aus Cloud-Plattformen, relationalen Datenbanken und anderen Unternehmenssystemen kombinieren und in einer einheitlichen Gesamtsicht zusammenf\u00fchren. <\/p>\n\n\n\n
Erfahren Sie, wie CONNX<\/a> die L\u00fccke zwischen Ihrem Mainframe und Ihren Analytics-Werkzeugen nahtlos schlie\u00dft, und das innerhalb weniger Tage statt mehrerer Monate.<\/p>\n\n\n\n
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