El eslabón que faltaba en tus análisis: datos de mainframe en tiempo real 

En la actualidad, la mayoría de las empresas inverten mucho en plataformas de analytics como Power BI, Tableau, Snowflake y otras. Sin embargo, a pesar de estas inversiones, muchas organizaciones siguen sin tener una visión completa de su negocio en estas herramientas por una sencilla razón: la falta de acceso a los datos del mainframe en tiempo real.  

Los datos operativos más fiables de la empresa suelen encontrarse en los sistemas mainframe. Sin embargo, históricamente, el proceso de conectar los datos del mainframe con las plataformas de análisis modernas ha resultado complejo y ha requerido mucho trabajo. Como consecuencia, las plataformas de análisis como Power BI carecen de acceso en tiempo real a una parte fundamental del contexto empresarial, lo que hace que los casos de uso que dependen de una visión actualizada de las operaciones queden fuera de su alcance. En última instancia, esto da lugar a una toma de decisiones más lenta y a la pérdida de oportunidades.

Por qué son importantes los datos de los mainframes 

El acceso a los datos de los mainframes puede resultar complicado debido a sus formatos y estructuras específicos. Tradicionalmente, conectarlos a las plataformas de análisis modernas ha requerido prácticas de ingeniería de datos que consumen mucho tiempo, como el desarrollo de flujos de trabajo ETL (Extract, Transform, Load) personalizados para convertir los datos a formatos que las herramientas de BI puedan interpretar.  

Se trata de un proceso largo y laborioso que no solo retrasa la entrega de los datos del mainframe a los sistemas de análisis, sino que además sobrecarga a los equipos de ingeniería con la tarea de mantener y actualizar constantemente estas conexiones. Con el tiempo, los equipos de ingeniería de datos dedican más tiempo a mantener en funcionamiento los flujos de datos del mainframe que a desarrollar nuevas funciones de valor añadido. Para muchas organizaciones, la mera carga de trabajo que supone la ingeniería se convierte en motivo suficiente para excluir por completo los datos del mainframe de los análisis. Poco a poco, la brecha entre lo que muestran los análisis y lo que realmente ocurre en la empresa se va ampliando con el paso del tiempo.

Acceso fluido a los datos del mainframe en tiempo real 

Para la mayoría de las organizaciones, se ha dado por sentado que integrar los datos de mainframe en herramientas de análisis requiere proyectos prolongados, conocimientos especializados o conformarse con datos obsoletos. Con CONNX, esto no tiene por qué ser así. Existen dos formas principales de acceder a datos de mainframe en tiempo real, ambas sin necesidad de intervenir en sus sistemas de origen:

• El acceso directo conecta herramientas de análisis como Power BI directamente al mainframe mediante SQL estándar a través de interfaces ODBC, JDBC o .NET. Las consultas se ejecutan en el sistema fuente en tiempo real, sin copias, sin etapas intermedias ni retrasos. Los analistas pueden utilizar sus herramientas y flujos de trabajo habituales sin necesidad de tener conocimientos especializados sobre mainframe.
• La virtualización de datos va un paso más allá al crear una vista unificada y en tiempo real que abarca tanto las fuentes de mainframe como las que no lo son. CONNX crea un modelo de metadatos que mapea las estructuras nativas de cada fuente en un único modelo relacional coherente. Para cualquier herramienta de consulta, estos sistemas dispares se presentan como una única base de datos federada. Los datos permanecen en su ubicación original, mientras que Power BI y otras herramientas consultan la capa virtual como si se tratara de un único almacén unificado.

Esta flexibilidad permite que cualquier entorno analítico pueda acceder a los datos del mainframe en tiempo real, lo que allana el camino para que herramientas como Power BI puedan desarrollar todo su potencial.

Datos de mainframe en tiempo real en Power BI 

Power BI ya es el panel de control de referencia para muchas organizaciones. Sin embargo, incluso el panel de control mejor diseñado que no tenga acceso a datos críticos del mainframe se basa en una visión incompleta. En entornos empresariales con operaciones de ritmo acelerado, en los que cada segundo cuenta, esto podría suponer la diferencia entre ganar o perder clientes de gran valor.  

El impacto se hace patente cuando se observa en la práctica, tal y como bien sabe de primera mano uno de los bancos más grandes de Canadá. Con más de $1,1 billones de CAD en activos bajo gestión, los asesores del banco se enfrentaban a una versión concreta de este problema. Los asesores atendían llamadas de clientes con un elevado patrimonio mientras sus paneles de control mostraban datos al cierre de la jornada, a veces con horas de retraso respecto a la realidad. Al implementar CONNX en su entorno de mainframe —que incluía Adabas, Sybase, AS400 y Oracle—, el banco creó una visión unificada y en tiempo real de todas las carteras de los clientes. No se trasladó ningún dato. No se modificó ningún sistema de producción. Los asesores pudieron responder a las preguntas de los clientes con total confianza. La confianza de los clientes mejoró y se ganaron nuevos clientes.

Powering an AI-first analytics strategy  

La relación entre la analítica y la IA está cambiando. Durante años, el debate se centró en la IA aplicada a la analítica y en el uso del aprendizaje automático para dotar de mayor inteligencia a los paneles de control. Hoy en día, el enfoque se está invirtiendo, ya que la analítica al servicio de la IA se está convirtiendo en la prioridad. La analítica para la IA implica utilizar los mismos procesos, la misma gobernanza y el mismo trabajo de integración que sustentan sus informes para alimentar los datos que entrenan y nutren los modelos de IA, los copilotos y los flujos de trabajo autónomos. La calidad, la actualidad y la exhaustividad de los datos que alimentan hoy sus paneles de control son los mismos que alimentarán mañana sus iniciativas de IA. 

Es aquí donde los datos del mainframe se convierten en un factor determinante. Las organizaciones que no hayan resuelto el problema del acceso a los datos del mainframe para el análisis se encontrarán con el mismo obstáculo cuando den el salto a la IA. Cualquier punto ciego en el análisis de datos se convierte en un punto ciego sistémico en la inteligencia artificial. Esta brecha no desaparece en un mundo en el que prima la inteligencia artificial; por el contrario, se agrava a medida que más decisiones y flujos de trabajo dependen de esos datos que faltan. 

Las organizaciones que invierten hoy en día en el acceso en tiempo real a los datos de los mainframes no se limitan a mejorar sus paneles de control. Están construyendo, de forma discreta, la infraestructura de datos en la que se basarán todos los futuros casos de uso de la inteligencia artificial.

Cómo CONNX salva la brecha 

CONNX está diseñado específicamente para organizaciones que necesitan acceso en tiempo real a datos de mainframe sin la complejidad de la integración tradicional. Ofrece acceso SQL en tiempo real a fuentes de datos de mainframe y heredadas, entre las que se incluyen Adabas, VSAM, IMS, RMS y muchas más. La implementación se realiza en cuestión de días, no de meses, y su mantenimiento no requiere conocimientos especializados en mainframe.

Para los equipos de análisis, esto significa que herramientas como Power BI pueden consultar directamente datos en tiempo real del mainframe. Dichos datos pueden combinarse con fuentes procedentes de plataformas en la nube, bases de datos relacionales y otros sistemas empresariales en una única vista unificada. 

Descubra cómo CONNX puede salvar a la perfección la brecha entre su mainframe y sus herramientas de análisis en cuestión de días, no de meses.

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