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Integración de datos de mainframe para innovación digital y análisis en nube

Conclusiones clave

Las presiones sobre TI en la última década son excepcionales, y ninguna se siente con tanta agudeza como en la intersección entre el mainframe y el mundo digital. Considere el volumen aplastante de transacciones web contra las aplicaciones de mainframe durante la COVID para los servicios de ayuda económica y el continuo aumento de la adopción de la nube en el mundo corporativo y el sector público.

¿Por qué es tan importante la intersección entre los mainframes y el ámbito digital? Se calcula que 801 TP18 T de los datos corporativos mundiales residen o se originan en los mainframes. Y cada uno de estos datos tiene un gran valor. Solo en el sector financiero, los mainframes procesan 1 TP19 T8 billones en pagos cada año.

Pero ahora la información está creciendo exponencialmente fuera del mainframe, especialmente dada la proliferación de aplicaciones en la nube/SaaS y datos no transaccionales como correos electrónicos, blogs y mensajes instantáneos. IDC proyecta que para 2025, los datos a nivel mundial crecerán a 175 zettabytes, con tanta cantidad de datos residiendo en la nube como en los centros de datos.

Es necesario correlacionar los datos transaccionales en tiempo real existentes con los datos digitales de nueva creación para servir mejor a los clientes, impulsar la innovación y aumentar la eficiencia. Si su equipo ignora la riqueza de información contenida en los silos de datos heredados, estará tan en desventaja como aquellos que no se adaptan a la nube y a las nuevas tecnologías con la suficiente rapidez.

Las empresas y las organizaciones gubernamentales almacenan datos críticos en muchos sistemas diferentes, en una variedad de plataformas y ubicaciones. Los datos de mainframes como IBM zSystems® y plataformas heredadas como OpenVMS®, iSeries (AS/400) y UNIX® se pueden aprovechar para la inteligencia empresarial y las iniciativas de transformación digital y a la nube. Pero para obtener agilidad y conocimientos de estos datos, las organizaciones necesitan una forma fácil, rápida y rentable de acceder, virtualizar y mover los datos de negocio, dondequiera que residan, para que puedan conectarse a aplicaciones modernas y plataformas de datos en la nube.

En lugar de reemplazar o consolidar sistemas y aplicaciones existentes, aproveche la información que contienen para entregar datos que puedan impulsar su innovación digital. Mainframe integración de datos te ayuda a sacar partido a los almacenes de datos en la nube y otras tecnologías modernas, evitando al mismo tiempo los costes y riesgos que conlleva la migración a nuevas plataformas o bases de datos.

¿Qué harás para:

  • Acceder a datos de mainframe y no relacionales, ¿sin interrumpir el rendimiento?
  • ¿Acelerar la adopción de la nube manteniendo la estabilidad y continuidad del negocio?
  • Mejorar el tiempo de comercialización de nuevos productos, servicios y aplicaciones
  • Potencia aplicaciones y plataformas basadas en la nube y orientadas a datos para la participación en cualquier lugar.
  • Toma decisiones óptimas analizando tus mejores datos

Demanda de datos valiosos de mainframe

Puede obtener un valor tremendo al combinar los datos transaccionales históricos y en tiempo real de sus sistemas mainframe existentes con nueva información de los canales digitales. Cuando vea esa imagen completa, podrá tomar decisiones informadas, servir mejor a sus clientes y alimentar aplicaciones y plataformas de análisis basadas en datos.

Los mainframes son el centro de las operaciones empresariales. Se utilizan para realizar transacciones comerciales críticas y son fundamentales para su negocio, especialmente en banca, seguros, gobierno, transporte, comunicaciones y manufactura. Las transacciones de mainframe crean enormes conjuntos de datos que contienen décadas de información sobre clientes, productos y el negocio que pueden diferenciarlo.  

Impulso de Mainframe

La impresionante cifra de 671 000 responsables de la toma de decisiones en materia de tecnología de infraestructura empresarial en Norteamérica utilizan mainframes. Según la encuesta de Forrester sobre el sector de los servicios financieros, el uso de mainframes sigue aumentando, y las empresas están modernizando sus aplicaciones para incrementar las cargas de trabajo en esta plataforma. De los encuestados por Forrester, la impresionante cifra de 871 000 considera que el mainframe es una plataforma estratégica viable a largo plazo.

Mientras aumenta el interés en la computación en la nube, existe la idea errónea de que el valor y el uso del mainframe están disminuyendo. En cambio, hemos visto un fuerte impulso en el crecimiento de las cargas de trabajo de IBM zSystems® (mainframe) y sabemos que las aplicaciones principales siguen siendo importantes. El mainframe continúa prosperando hoy porque sus sistemas probados brindan un rendimiento rápido y confiable, respaldado por décadas de inversión en la lógica comercial única de las aplicaciones, típicamente construidas en COBOLEs difícil exagerar el valor de la continuidad del negocio y la seguridad confiable.

Pero el mainframe no puede funcionar de forma aislada. La demanda de sus datos transaccionales, especialmente en el contexto de la transformación digital, las innovaciones en la nube y el análisis de datos, obliga a las organizaciones a plantearse una arquitectura híbrida que permita un funcionamiento fluido entre las aplicaciones locales y las plataformas en la nube.

Entonces, ¿quién necesita la integración de datos de mainframe y por qué?

Potencia aplicaciones basadas en datos para la participación en cualquier lugar

Las SaaS, las aplicaciones en la nube, los portales, los dispositivos móviles e inteligentes están en todas partes. Los clientes, ciudadanos y socios ahora esperan sus servicios e información a través del canal que elijan. En esencia, el enfoque está en atraer a los usuarios dondequiera que estén con capacidades rápidas de autoservicio.

Las startups no están limitadas por arquitecturas heredadas y pueden moverse rápidamente. Sin embargo, las empresas con aplicaciones de mainframe tienen la ventaja de procesos bien establecidos y una gran cantidad de datos históricos de clientes. Pueden explotar esta ventaja competitiva si y solo si pueden conectar sus datos empresariales a los canales de interacción, igualando la agilidad de una startup y superándola en calidad de interacción.

Tomemos, por ejemplo, un gran intercambio de propiedades vacacionales que estaba siendo superado por startups ágiles en la web y dispositivos móviles en cuanto a clientes. Con décadas de datos históricos de clientes en el mainframe, sabía que podía vencer a la competencia si llegaba a los clientes dónde y cómo querían interactuar: en línea, en cualquier momento.

Fue rápido y fácil configurar una aplicación web, al igual que las startups, pero el gran cambio fue usar Lenguaje de Consulta Estructurado (SQL) acceso para vincular la aplicación web a la base de datos de la aplicación de reservas principal de la empresa en VSAMLos clientes ahora pueden buscar disponibilidad de propiedades y completar múltiples registros, reservas y check-ins en milisegundos desde un navegador web o una aplicación móvil. El impacto fue masivo: nuevos ingresos y la agilidad para superar a las startups escalando y admitiendo cualquier nueva tecnología.

vista de 360 grados del cliente

¿Qué mejor manera de anticipar y satisfacer las expectativas de los clientes que tener una visión única y completa de sus datos, que abarque la información básica de contacto, su historial de compras y los detalles de las interacciones que tienen con los asociados de ventas, el servicio al cliente y las propiedades digitales? Esta visión 360 del cliente puede ayudar a los responsables de la toma de decisiones y a los equipos de marketing y ventas a tomar decisiones basadas en datos sobre los hábitos de compra de los clientes y cómo servir mejor a sus clientes.

Sin embargo, consolidar la información del cliente desde múltiples puntos de contacto y sistemas en un solo lugar o vista presenta desafíos. Los datos de compras y logística probablemente se procesan en un mainframe; las interacciones de ventas pueden rastrearse en una aplicación SaaS como Salesforce; y las interacciones en línea con contenido web a menudo se rastrean en una aplicación en la nube. En el pasado, las organizaciones intentaron obtener esa visión de 360 ​​grados del cliente consolidando la información en un almacén de datos central, pero ese enfoque para la integración de datos de mainframe tiene limitaciones, como la larga latencia entre las cargas de datos por lotes.

La desventaja de la consolidación de datos retrasada era evidente para los asesores de gestión de patrimonio de un gran banco, que carecían de acceso instantáneo y 24/7 al estado financiero, datos personales y carteras de clientes de alto valor. Su tradicional almacén de datos proporcionaba a los asesores información desactualizada durante las llamadas a clientes, lo que resultaba en la pérdida de autoridad experta y confianza.

Virtualización de datos provided a more viable alternative. By creating a virtual data warehouse that could access data from multiple systems like Sybase, Oracle, IBM i (AS/400), and mainframe in real time, the advisors had access to customers’ latest trades. The impact was immediate. Customer trust soared. Advisors gained a complete view of everything they needed to know about the customer, no matter who called or when—at their fingertips, and in real time. The bank’s fortunes rose along with the wealth it managed for individuals, institutions, and non-profit charities alike.

Información en tiempo real para la fuerza laboral móvil

Los departamentos de marketing y de atención al cliente no son los únicos interesados en ofrecer autoservicio a los clientes. Casi todas las industrias apoyan a una fuerza laboral móvil que podría beneficiarse del acceso en tiempo real a los datos de la empresa. Desde las fuerzas del orden en la comunidad hasta los trabajadores de servicios públicos que reparan equipos para restaurar servicios, existe una demanda de proporcionar a los trabajadores móviles la información que necesitan, cuando la necesitan.

Es fácil imaginar los beneficios de seguridad si un oficial pudiera consultar información policial y judicial en tiempo real sobre la persona que acaba de detener por una infracción de tránsito para ver si tiene reincidencias, multas pendientes o incluso una citación para comparecer ante el tribunal por una infracción no relacionada, directamente desde su vehículo. Esto es exactamente lo que está haciendo una agencia de información de un estado de EE. UU. al crear una aplicación web con un inicio de sesión único sistema para que los agentes de la ley del estado vean incidentes, órdenes de arresto e incluso si están atrasados en los pagos de manutención infantil, toda la información que se mantiene en las instalaciones en bases de datos de mainframes no relacionales como parte de su sistema de información de justicia penal.

Análisis de datos e inteligencia empresarial

Los analistas de datos y los ingenieros de datos saben que incorporar datos de mainframe en los esfuerzos modernos de análisis en la nube puede cambiar las reglas del juego. Por ejemplo, combinar los datos históricos de compra de clientes con las tendencias de compras en línea puede ayudar a mejorar las interacciones con los clientes y proporcionar la base para nuevos servicios. Puede aumentar positivamente los ingresos al identificar patrones para mejorar las iniciativas de marketing y ventas. También puede ahorrar dinero al utilizar esos datos para obtener información que mejore la planificación operativa y la gestión de recursos, o descubrir riesgos comerciales ocultos y contrarrestar el fraude.

Para obtener una mayor comprensión de los datos y mejorar la toma de decisiones, los analistas de datos desean aprovechar todos los datos de la empresa en las plataformas de datos en la nube que han seleccionado (por ejemplo, Snowflake, Redshift, BigQuery, Databricks, S3, ADLS2, GCS) y utilizar las herramientas analíticas con las que están más familiarizados (por ejemplo, Tableau, Looker, Power BI, SAS, Sagemaker, Dataiku).

El objetivo es convertir los datos en valor comercial al proporcionar a los consumidores de datos —partes interesadas internas y externas, y clientes— los datos que necesitan, cuando los necesitan. Aquellos que puedan integrar datos de mainframe en sus plataformas de IA y análisis tomarán mejores decisiones más rápido y se mantendrán a la vanguardia de la competencia.

Desafíos de la integración de datos de mainframe

La mayoría de las fuentes de datos de mainframes y sistemas heredados suelen ser no relacionales y propietarias, sin un estándar de integración común, lo que dificulta su acceso e integración. Las viejas formas de compartir datos de mainframes a través de integraciones punto a punto y programación manual ya no funcionarán porque el volumen de datos está creciendo y el ritmo de cambio se está acelerando. Las diferentes prioridades entre quienes mantienen los datos y quienes los necesitan pueden generar conflictos de intereses.

Los datos del mainframe son únicos

Muchos almacenes de datos antiguos y de mainframe, como VSAM, IDMS, IMS y RMS, son propietarios y carecen de acceso SQL nativo, lo que dificulta que las organizaciones accedan e integren estos datos para su uso en plataformas y aplicaciones modernas. Las herramientas y ecosistemas modernos dependen en gran medida del SQL, el lenguaje más utilizado para recuperar y organizar datos de bases de datos relacionales. Es el estándar utilizado por las plataformas de análisis y las herramientas de consulta de escritorio como Excel®. Acceso a datos Las interfaces de programación de aplicaciones (API) también se basan en SQL. Las aplicaciones acceden a los datos usando SQL a través de JDBC, ODBC, OLE DB, Microsoft .NET y más. Y dado que las API son una de las formas más potentes, ágiles y ligeras de innovar en la web y la movilidad, deben ser una prioridad.

La mayoría de los almacenes de datos de mainframe tampoco son relacionales, lo que significa que los datos no están organizados en un formato tabular común de columnas y filas. Irónicamente, la flexibilidad y los beneficios de almacenar información en un formato no relacional están siendo adoptados nuevamente por bases de datos más nuevas como MongoDB. Pero por ahora, para su uso con aplicaciones y herramientas modernas, las bases de datos no relacionales aún deben traducirse a un formato de tabla que sea fácilmente comprendido por SQL.

Los datos de mainframe también son únicos en el sentido de que están protegidos por altos niveles de seguridad porque, como se indicó anteriormente, las transacciones gestionadas por las aplicaciones de mainframe son de alto valor y esenciales para el negocio.

Los enfoques tradicionales no son escalables

Para satisfacer las demandas de integración de datos de mainframe, el personal de TI solía utilizar FTP para transferir archivos manualmente a los almacenes de datos, escribir scripts para alimentar a las aplicaciones con los datos requeridos o depender de integraciones punto a punto que requerían actualizaciones frecuentes. Con tiempo y recursos limitados, agravados por la jubilación de expertos en mainframe, las organizaciones también pueden recurrir a múltiples proveedores para abordar la diversidad de casos de uso de integración, lo que solo añade complejidad y costo a un proceso ya agotador. Estos enfoques no son escalables para satisfacer la demanda de integración de fuentes de datos cada vez más diversas.

Las prioridades de los equipos de negocios y tecnología difieren

Existen claras diferencias en las prioridades entre quienes poseen los datos y quienes los necesitan. Las personas que quieren usar los datos se centran en el impacto empresarial y la agilidad. Típicamente trabajan con sistemas abiertos, dependen de SQL y tienen financiación para obtener información, innovar y crecer. Las líneas de negocio sienten la urgencia de moverse rápido y hacer que los datos lleguen a donde deben estar para innovar rápidamente y vencer a la competencia.

Por otro lado, quienes gestionan sistemas mainframe se centran en la continuidad del negocio y la seguridad. Conocen bien los sistemas y formatos mainframe, pero suelen tener poco personal y presupuestos estancados o en declive.

Una solución que pueda superar estas diferencias para que cada uno pueda trabajar en conjunto evitará el aumento de las "TI en la sombra", donde las aplicaciones se adquieren fuera de los canales de TI, y también reducirá carga de trabajo sobre el personal de TI de los mainframes, que ya está al límite.  

Prepárate para el éxito de la integración de datos con un cambio de mentalidad

Por desgracia, la antigua estrategia de crear integraciones puntuales a medida para cada nuevo requisito está abocada al fracaso. Consume demasiados recursos y lleva demasiado tiempo. Aunque la consolidación de la información dispersa en un almacén de datos puede funcionar bien para algunos análisis, no satisfará la necesidad de disponer de datos en tiempo real en cualquier momento del día.

Si los equipos de TI no hacen nada para abordar las demandas de la empresa de datos empresariales o no entregan lo suficientemente rápido, los consumidores de datos encontrarán formas de sortearlos. Esto solo agravará los desafíos de integración, causando aún más trabajo para departamentos que ya están sobrecargados.

En el peor de los casos, alguien con influencia puede empezar a abogar por desechar y reemplazar su sistema empresarial de larga duración. Este proceso puede llevar rápidamente a su organización a una madriguera de conejo increíblemente costosa.

Un cambio de mentalidad puede ayudarte a incluir más datos valiosos del mainframe, y más rápidamente, en tus iniciativas de transformación digital y análisis en la nube.

Acepta que existen silos de datos

Los silos de datos son una consecuencia inevitable de la innovación constante. El mundo empresarial avanza demasiado rápido como para ajustarse a un único estándar y, por mucho que lo intente el departamento de TI, siempre hay adquisiciones tecnológicas que se escapan del control por parte de las líneas de negocio que disponen de presupuesto suficiente. Una vez que se acepta que no todos los datos tienen que ajustarse a un único estándar, resulta más fácil evitar las presiones para eliminar y sustituir las soluciones existentes y, en su lugar, centrarse en soluciones de integración de datos que ofrezcan la flexibilidad necesaria para adaptarse al cambio.  

Adopta arquitecturas de datos híbridas

Las plataformas locales existentes, especialmente el mainframe IBM zSystem, ofrecen fiabilidad y rendimiento para la continuidad del negocio. Los servicios en la nube ofrecen una propuesta de valor convincente para aplicaciones innovadoras e infraestructura elástica bajo demanda. Para la mayoría de las organizaciones, lograr la transformación digital implica una combinación de sistemas locales y la nube. Es hora de aceptar que necesitas ambas. 

Busca la simplicidad

Encuentre una solución única, confiable y rentable que pueda conectar datos en entornos de nube y locales, y que sea fácil de implementar y actualizar. La mejor solución le ofrece opciones para satisfacer sus diversas necesidades, lo que le permite acceder, virtualizar o mover datos fácilmente entre la infraestructura local y la nube, para que pueda aprovechar al máximo sus datos dondequiera que residan, sin importar qué aplicación o herramienta los necesite. No necesita una solución sobreingenierizada, solo una que se instale rápidamente y sea fácil de usar. Una que no requiera un conocimiento profundo de la base de datos mainframe y pueda ejecutarse con una simple interfaz de apuntar y hacer clic o arrastrar y soltar.

3 claves para maximizar el valor de los datos del mainframe

¿Y si tuviera opciones de integración no invasivas que no requieren experiencia adicional y pudieran conectar rápidamente sus datos empresariales con nuevas aplicaciones y herramientas, dentro y fuera de su organización, en las instalaciones o en la nube?

¿Qué pasaría si pudieras adoptar rápidamente nuevas tecnologías y modernizar tu negocio mientras mantienes la continuidad del negocio al no interrumpir lo que funciona?

Si aceptas que los silos de datos son una consecuencia inevitable de la innovación constante, pero tienes herramientas para unificar las diferentes fuentes, formatos y semánticas en un lenguaje común, puedes romper las barreras para aprovechar eficazmente los datos para tomar mejores decisiones y servir a los clientes.

Lo que necesitas es una solución que proporcione:

Acceso seguro a datos de mainframe en tiempo real

En teoría, tener todos tus datos en un solo lugar es un gran concepto. Simplemente no es realista a medida que los volúmenes de datos continúan creciendo. Dependiendo del tipo y la cantidad de datos, se almacenan en la nube, lagos de datos, bases de datos SQL y no SQL, y en sistemas locales distribuidos y mainframe. No importa dónde se almacenen tus datos o en qué formato se encuentren, para maximizar su valor, tus analistas, responsables de la toma de decisiones y usuarios deben poder acceder a ellos.

Busque una solución de acceso a datos que proporcione la amplitud y profundidad de conectividad de datos para sistemas mainframe, mid-range, de escritorio y las últimas plataformas de datos en la nube.

Para datos empresariales de difícil acceso, encuentre una solución que:

  •  Transforma los datos del mainframe para que puedan consultarse y gestionarse mediante SQL
  •  No impacta las aplicaciones existentes
  • Utiliza recursos mínimos de mainframe
  • Se adapta a las políticas de seguridad del mainframe existentes
  • Ofrece funciones de lectura y escritura para conectar el mainframe con la nube y viceversa

Minimizar el impacto del mainframe

El acceso a los datos no debe interrumpir las velocidades de procesamiento y el rendimiento de sus aplicaciones o plataforma. Cuando esto sucede, los sistemas no pueden escalar con la carga, los costos se disparan y los usuarios huyen. Los clientes que tienen que esperar, o peor aún, no pueden acceder a los servicios durante los períodos de carga máxima, recurrirán a sus competidores sin dudarlo.

Las consultas de datos deben ejecutarse fuera del mainframe. Esto ahorra recursos computacionales y costes. Además, permite que el mainframe se mantenga fresco y funcione de manera eficiente.  

Virtualización de datos de baja latencia

La magia poderosa ocurre cuando puedes acceder a datos de varias bases de datos y presentarlos en una sola vista virtual como si todos vivieran en una única base de datos. Esa es la esencia de los datos virtualizaciónEs un matador de silos. De repente, todos tus datos de mainframe, sin importar el proveedor, sistema o estructura, están a tu alcance. Y como puedes visualizar los datos en una sola aplicación o interfaz sin moverlos, tomas decisiones más rápidas sin afectar tus sistemas principales.

La virtualización de datos es clave para superar los silos de datos y la latencia, el lapso de tiempo entre que ocurre un evento y los datos que lo describen están disponibles para su consulta. La virtualización de datos reúne datos aislados de múltiples bases de datos a través de varias plataformas en una estructura única y comprensible sin alterar las estructuras de origen. Como resultado, las fuentes de datos dispares pueden tratarse como una única base de datos relacional federada, lo que permite el acceso en tiempo real con una vista única. Esto es ideal para potenciar paneles, herramientas de análisis y aplicaciones basadas en datos que necesitan datos en tiempo real.

Las tablas y columnas uniformes son lo que hace que trabajar con bases de datos SQL resulte tan sencillo, coherente y fiable. Por eso necesitas una forma clara y universal de convertir cualquier fuente de datos, independientemente del proveedor de la base de datos, en tablas y columnas uniformes que te ayuden a sacar el máximo partido a tus datos. A metadatos El repositorio es clave para traducir datos diversos a un lenguaje común.

Una solución de virtualización de datos todo incluido también debería incluir las fuentes de datos heredadas, a menudo pasadas por alto, de mainframes y no relacionales. Las aplicaciones COBOL y múltiples bases de datos heredadas necesitan sus propias traducciones de copybook para trabajar con SQL. Las mejores soluciones de integración de datos pueden recuperar nombres significativos y descripciones de formato de estos copybooks de mainframe y poblarlos en el repositorio de metadatos.

Busque soluciones que:

  • Proporcione una vista virtual única de múltiples fuentes de datos, sin mover datos
  • Crear un entendimiento común a través de los silos mediante metadatos unificados en un catálogo de datos
  • Transferir las definiciones de seguridad y ampliarlas a varios niveles de acceso
  • Permitir a los usuarios explorar datos sin comprometerse a mover datos

Opciones de movimiento de datos con transformación y CDC

Una vez que haya superado el desafío de acceder a los datos del mainframe en un formato comprensible, es posible que también desee una solución que le ayude a mover datos a cualquier destino. Tener opciones sobre cómo mover sus datos puede ayudarle a aprovechar su valor para análisis avanzados, ciencia de datos de autoservicio, IA y aprendizaje automático, o modernizar almacenes de datos para aplicaciones, almacenes de datos o plataformas.

Mientras que la mayoría de las soluciones de integración de datos ofrecen soporte por lotes, Extracción, Transformación, Carga (ETL), y capacidades de Extracción, Carga y Transformación (ELT), considere buscar una solución que también ofrezca Captura de Datos de Cambio (CDC). El CDC es vital para mantener un movimiento de datos eficiente, actualizando incrementalmente solo los registros que han cambiado, reduciendo así la carga en el rendimiento de sus sistemas mainframe.

Es muy recomendable transformar los datos sobre la marcha, más allá de los simples procesos de extracción, transformación y carga (ETL), tanto para modificar los metadatos como para garantizar la compatibilidad entre los almacenes de datos en la nube, los sistemas heredados y las fuentes de datos no relacionales.

Las funciones de transformación de datos, ocasionalmente denominadas procesadores, deben soportar transformaciones complejas, incluyendo filtrado, ordenación, uniones, uniones (uniones de tablas), resumen, enriquecimiento, anonimización y agregación.

Por ejemplo, es probable que se necesite una solución que pueda enmascarar elementos de datos del mainframe para garantizar la privacidad de los datos a medida que se mueven a un almacén de datos para su análisis, cuando se trata de la naturaleza sensible de los datos del mainframe.

Sincronice eficientemente con configuraciones de transformación que brindan control total sobre la programación de movimientos de datos incrementales o completos, el lanzamiento de tareas previas o posteriores a la sincronización y la configuración de notificaciones automáticas de eventos por correo electrónico. Debería poder escalar sus tareas de sincronización según la demanda, como programar actualizaciones para períodos de bajo uso, o con una frecuencia de hasta un minuto cuando su negocio requiere información más actualizada.

Busque una solución de integración de datos de mainframe que:

  • Proporciona una selección de opciones de movimiento de datos para adaptarse a una variedad de casos de uso.
  • Captura cambios de una o varias fuentes de datos (captura de datos de cambios)
  • Incluye un amplio conjunto de funciones de transformación y procesamiento predefinidas
  • Proporciona una experiencia de diseño única

Sé el héroe: Innova mientras mantienes la continuidad del negocio

Es natural tener el deseo de abordar proyectos de una manera limpia y lineal para garantizar que todo funcione en conjunto a la perfección. Quizás incluso pienses que es más sencillo consolidar todos tus datos y aplicaciones en la misma plataforma y estandarizarte en una única pila tecnológica. Pero muy a menudo, el mundo no funciona de esa manera, especialmente para las empresas establecidas que necesitan continuidad operativa y al mismo tiempo innovar para mantenerse a la vanguardia de la competencia. Afortunadamente, con la solución de integración de datos adecuada, puedes hacer ambas cosas: innovar y mantener la continuidad del negocio.

La integración de datos de mainframe potencia la innovación digital

Conoce a Software AG CONNX solución de integración de datos de mainframe. Con CONNX, puedes acceder, virtualizar y fácilmente mover tus datos — dondequiera que estén, sin importar su estructura — sin cambiar tus sistemas centrales.

CONNX ofrece conectores para las fuentes de datos y plataformas más complejas y de difícil acceso —incluidos mainframe, OpenVMS, IBM i (AS/400), UNIX®, Linux®, Windows® y la nube— mediante mecanismos de conectividad habituales como ODBC, JDBC, .NET, J2EE y OLE DB. Esto le permite traducir todas sus fuentes de datos, incluidas las bases de datos no relacionales, a estándares SQL, al tiempo que mantiene sus medidas de seguridad existentes.

¿Por qué importa esto? Ahora puede aprovechar rápidamente aplicaciones modernas creadas en Java, Python, Visual Basic, C, C++, PHP, .NET u otras herramientas web y proporcionar un acceso fácil a VSAM, IMS, Adabas, Db2, Datacom y otros datos heredados y no relacionales a través del Adaptadores CONNX DB. Esto te permite impulsar la innovación digital mientras conservas tus datos originales y mantienes las operaciones existentes sin interrupciones.

Gracias a la potente tecnología de captura de datos modificados (CDC) de CONNX, los datos basados en eventos pueden capturarse, transformarse y transferirse de forma incremental. Al actualizar únicamente los registros que han cambiado, podrá mantener sus datos actualizados sin afectar al rendimiento del mainframe, garantizando así la continuidad del negocio.

Satisfacer la demanda de conectar datos de mainframe, rápida y fácilmente a:

  • Soporte para transformación digital y en la nube
  • Aplicaciones web, móviles, en la nube y SaaS basadas en datos
  • Habilite interacciones multicanal en la web, la nube, dispositivos móviles, dispositivos inteligentes y APIs
  • Modernizar aplicaciones o almacenes de datos

Integración de datos de mainframe para análisis en la nube

Si estás listo para aprovechar los valiosos datos de tu mainframe en tus plataformas de análisis en la nube, CONNX es la solución que necesitas. CONNX se encarga de recopilar, proteger y facilitar el acceso a los datos de mainframe y sistemas heredados; a continuación, tiende un puente entre esos datos y la nube, y los prepara para su análisis.

Con CONNX, los analistas pueden acceder fácilmente a las fuentes de datos existentes mediante el Lenguaje de Consulta Estructurado (SQL), la lengua franca de las herramientas de análisis e inteligencia empresarial. Gracias al modelo de metadatos integrado de CONNX, es posible preparar adecuadamente los datos para que resulten útiles para el análisis o el uso en aplicaciones. Al aplicar un modelo relacional a los datos heredados, los datos de origen se abstraen en un marco común que resulta fácilmente comprensible para analistas, desarrolladores y aplicaciones y herramientas habituales. Este potente modelo de metadatos también abre la puerta a la virtualización de datos, lo que le permite acceder a datos de múltiples bases de datos diferentes y presentarlos en una única vista virtual, como si todos residieran en una sola base de datos.

A veces solo acceder a los datos esPero eso no es todo; es posible que desee exportar los datos a bases de datos de terceros, lagos de datos en la nube, servicios de transmisión de datos o sistemas de mensajería. Las opciones de transformación de CONNX ofrecen un control total sobre la programación de transferencias de datos incrementales o completas, la ejecución de tareas previas o posteriores a la sincronización y la configuración de notificaciones automáticas de eventos por correo electrónico. Puede escalar sus tareas de sincronización en función de la demanda, por ejemplo, programando actualizaciones para periodos de bajo uso, o con una frecuencia de hasta cada minuto cuando su negocio requiera información más actualizada.

Gracias a la integración de datos CONNX, ahora puedes incluir datos de mainframe en tus iniciativas de análisis en la nube y crear flujos de datos hacia tus datos más valiosos. La profundidad de los conocimientos que se obtienen al incluir datos de mainframe puede suponer un cambio radical:

  • Mejorar las interacciones con los clientes y ofrecer nuevos servicios
  • Identificar patrones para mejorar marketing y ventas y aumentar los ingresos
  • Mejorar la planificación operativa y la gestión de recursos para ahorrar dinero
  • Descubra riesgos empresariales ocultos y contrarreste el fraude

Aprovecha el valor de tus datos de mainframe

Las aplicaciones principales de su mainframe, su lógica de negocio personalizada y sus datos ya lo diferencian de sus competidores y actúan como una columna vertebral confiable para la operación de su negocio. Al hacer que estos datos "conocidos" sean más accesibles y más fáciles de integrar con otras aplicaciones y plataformas, usted puede satisfacer rápidamente las demandas de la empresa digital hoy, mañana y en el futuro.

¿Estás listo para cruzar el abismo entre lo nuevo y lo viejo? Demos el salto juntos.

Explora la integración de datos de mainframe en acción

Ganándole a las startups en su propio juego

Acceso a mainframe desde aplicaciones web y móviles con un clic

Una de las compañías de propiedad vacacional e intercambio más grandes del mundo ayuda a las familias a encontrar el resort, alquiler o experiencia perfecta en más de 110 países. Su equipo de 15,000 asociados ayuda a los huéspedes a crear recuerdos en más de 200 clubes vacacionales y 4,200 propiedades de intercambio afiliadas en todo el mundo. Ese éxito depende de una costumbre IBM z Solución de sistemas que ofrece una confiabilidad y tiempo de actividad inigualables, pero que hace que sea realmente difícil dar a los clientes acceso multicanal a propiedades vacacionales.

El desafío

Los clientes esperaban un acceso rápido a las propiedades vacacionales a través de interfaces web y móviles. No iban a esperar a un centro de llamadas cuando los competidores nativos digitales ponían todo al alcance de su mano. La empresa necesitaba ofrecer servicios de atención al cliente multicanal instantáneos sin perder tiempo y recursos reemplazando su sólida aplicación mainframe.

Habilitar una experiencia multicanal con integración de datos

Los objetivos principales de la empresa de viajes consistían en conservar las ventajas de su sistema mainframe y, al mismo tiempo, ampliarse para ofrecer un acceso web y móvil instantáneo y escalable. Su sistema de reservas y ventas de alojamientos se había desarrollado inicialmente sobre un sistema backend VSAM, que nunca fallaba. El paquete de integración de datos que eligieron, CONNX, era la única solución capaz de conectar los datos del mainframe con las aplicaciones web.

Al convertir los datos VSAM existentes de la empresa relativos a las reservas a SQL y presentarlos en un formato relacional, CONNX permitió que las aplicaciones web y móviles pudieran consultar los datos de las reservas y ofrecer respuestas en tiempo real a los usuarios. SQL es el estándar que utilizan las aplicaciones web y móviles para comunicarse directamente con las bases de datos, lo que simplifica el acceso.

Con acceso directo a la base de datos, su elección de integración de datos ayuda a mantener a los clientes de la compañía de vacaciones en línea durante todo el proceso de reserva.

Nuevos ingresos, capacidad ilimitada y cualquier tecnología futura

Desatar el poder del mainframe para la web, el móvil y más allá ha dado frutos para el negocio. La medida ha generado nuevos ingresos, y la capacidad de escalar la capacidad para satisfacer conexiones significa que la empresa nunca se ve sorprendida.  

Reconstrucción de ciudades: Llevando la aplicación al mainframe para interacciones modernas  

Servicios e-Gobierno

Una de las ciudades más grandes del mundo ofrece acceso a todos los servicios e información gubernamentales a través de un servicio centralizado. Es rápido, gratuito y sencillo, y está disponible en más de 100 idiomas traducibles, tanto en línea como a través de aplicaciones móviles, así como por teléfono las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Sin embargo, para gestionar decenas de millones de interacciones al año, el servicio debe integrar datos de más de 120 organismos, funcionarios y organizaciones de toda la ciudad.

El desafío

La única manera en que la ciudad podría llevar sus servicios de gobierno electrónico a la web y a dispositivos móviles sin tecnología de acceso a mainframe era completar una reescritura a una nueva plataforma. Basándose en proyectos similares, la ciudad se dio cuenta de que el camino habría costado cientos de millones de dólares y corría el riesgo de no alcanzar los objetivos. Históricamente, las reescrituras municipales de este tipo tienen una tasa de fracaso superior al 50 por ciento.

Acceso a los servicios públicos con un solo clic

Los responsables del proyecto se dieron cuenta de que podían conservar todas las ventajas de un mainframe robusto. Al mismo tiempo, su solución de integración de datos, CONNX, permitía acceder a los servicios digitalizados desde cualquier plataforma, desde la web hasta tabletas y dispositivos móviles. Esto supuso un camino a seguir más seguro, rápido, económico y fiable. Lo mejor de todo es que se prometió que la configuración y la implementación serían rápidas, económicas y exitosas. Ahora, la metrópoli sigue utilizando Adabas y VSAM en el backend, junto con sus otras potentes aplicaciones personalizadas, para prestar servicios en toda la ciudad. Mientras estos sistemas siguen en funcionamiento, la ciudad puede ofrecer modernas aplicaciones para iOS y Android que proporcionan a los residentes un acceso individual a los servicios municipales basado en el código postal y la dirección.

Listo para IoT (y cualquier otra cosa) en un día

El sistema ya ha ahorrado a la ciudad millones de dólares tanto en costos de instalación como en operaciones continuas. La automatización del pago de facturas y otros servicios agrega multiplicadores de fuerza como una entrega de servicios más oportuna, menos errores y tiempos de respuesta más rápidos. Elimina la monotonía de la entrada de datos de rutina para los empleados de la ciudad. Si la ciudad desea implementar un nuevo servicio, puede escribir una consulta simple de aproximadamente una docena de líneas y completar las pruebas en menos de un día. Eso significa que la ciudad puede pasar de la idea a la implementación en tan solo un mes, limitada solo por el proceso de estudio del impacto del nuevo servicio.

Superar un problema «insoluble» de migración de datos para hacer posible un acuerdo de mil millones de dólares  

Desinversión bancaria: uno de los bancos más grandes del mundo, con más de 9 millones de clientes y cerca de 1.000 sucursales. Recientemente, la empresa decidió vender una participación mayoritaria en su división de seguros, lo que requirió la creación de un almacén de datos para compartir con la empresa compradora.

El desafío

La segregación y el traslado de datos de las partes de su negocio que estaba vendiendo parecían un problema irresoluble. Un análisis de Accenture encontró que el uso de scripts de extracción personalizados para separar los datos causaría transacción plazo que se incumpliría en años. Los factores que complicaron la venta incluyeron la diversidad de los 11 sistemas heredados de la empresa a los que se tuvo que acceder, la profundidad y complejidad de los datos involucrados, y los objetivos de transformación.

Una rapidez sin igual para crear un almacén de datos

El banco se quedó sorprendido al descubrir que CONNX podía hacer todo lo que necesitaba y mucho más. Casi desde el principio, CONNX demostró su valía. El proyecto de migración de datos arrancó con gran éxito, entrando en producción y avanzando para salvar el proyecto del fracaso. Y con Software AG a su lado, el banco trabajó de forma eficiente, rápida y a bajo coste, sin comprometer la seguridad. El banco contaba con sistemas de hasta 35 años de antigüedad, con datos que se remontaban incluso más atrás, y graves consideraciones en materia de cumplimiento de la seguridad y de datos de clientes que no podía ignorar. Por eso, cuando intentó escribir scripts de extracción personalizados —para todo, desde VSAM, QSAM, Adabas e IMS hasta Siebel e incluso SUPRA— el fracaso parecía inevitable. CONNX se adaptó perfectamente a las necesidades del banco, permitiéndole crear un almacén de datos que respaldara el proyecto de migración de datos y futuras iniciativas internas. CONNX se conecta con 40 sistemas, que contienen información sobre pólizas, clientes, procesos y asesores. Al trabajar tanto con datos estructurados como no estructurados, CONNX se utiliza no solo para el acceso, sino también para la extracción, transformación y carga (ETL) en el destino Microsoft SQL ServidorSi bien el banco se sorprendió de que existiera alguna solución, quedó completamente asombrado por la velocidad de extracción y los tiempos de ejecución, completando algunas de las migraciones necesarias en tan solo un fin de semana.

Ven por el data warehouse, quédate por la nube

Una vez completada la venta, el banco se dio cuenta de que CONNX aporta un valor que va mucho más allá de este proyecto concreto. La solución podría abrir nuevas oportunidades de beneficios, funciones de seguridad mejoradas y tecnologías innovadoras. Una de estas tecnologías es la nube. Aunque el banco cuenta con suficiente hardware local como para que la potencia de procesamiento no sea un problema, le interesa saber cómo los lagos de datos basados en la nube, como Snowflake, pueden preparar su negocio para el futuro mejorando la accesibilidad, la redundancia y la seguridad de los datos. La empresa tiene previsto implementar CONNX para facilitar un intercambio de datos más seguro con terceros y mejorar las capas de cortafuegos. Apostar por CONNX ayudará a este banco a prosperar durante los próximos 150 años, y más allá.  

Conquistar clientes de gestión patrimonial mediante una mayor confianza

Banco Global

Uno de los bancos más grandes del mundo cuenta con más de 80.000 empleados que atienden a 17 millones de clientes en 34 países. Se especializa en individuos y familias de alto patrimonio, instituciones y organizaciones benéficas. Este sector del mundo financiero vive o muere por la autoridad de la información, un análisis exclusivo y actualizado de las tendencias y movimientos del mercado, y, sobre todo, la confianza del cliente en la experiencia de los asesores. Sin embargo, con demasiada frecuencia, el almacén de datos tradicional del banco proporcionaba información desactualizada durante las llamadas planificadas y no planificadas a los clientes, lo que resultaba en la pérdida de autoridad y confianza.

El desafío

A medida que el mercado de gestión de patrimonios se ha acelerado, los datos se han multiplicado. Los clientes esperan que su asesor tenga acceso instantáneo y confiable a su información, lo que significa datos extraídos de numerosas fuentes, presentados en una vista virtualizada y accesible. Sin esta capacidad, los asesores del banco podrían consultar un informe desactualizado o tardar demasiado en obtener datos, lo que provocaría que el cliente llevara su negocio a otra parte. No hacer nada no era una opción. Sin embargo, las soluciones ofrecidas por Oracle, TIBCO e iWay tenían inconvenientes significativos, incluida la necesidad de numerosos componentes, un requisito constante de reescritura y re-vinculación de datos, y el bloqueo de proveedores.

El acceso a datos en tiempo real y la virtualización proporcionan una vista 360 grados del cliente

CONNX ofreció al banco un acceso fluido, potente y rápido para virtualizar datos en múltiples sistemas heredados. Los asesores del banco obtuvieron una visión completa de todo lo que el cliente quería saber, en tiempo real y a través de sencillos paneles de control. Y dado que el banco ya utilizaba Adabas, la incorporación de CONNX supuso disponer de una solución completa de un único proveedor. El banco creó un almacén de datos virtual capaz de acceder, virtualizar y, a menudo, incluso transformar datos de sistemas heredados dispares, incluidos Adabas, Sybase, AS400, Oracle y otros, todo ello en tiempo real. Esta capacidad ofrece una ventaja competitiva, incluida la capacidad de extraer la información adecuada, recopilar datos y realizar transformaciones de datos para corregir errores sobre la marcha. Por ejemplo, si la fecha de una operación bursátil de un cliente concreto aparece en diferentes formatos en las distintas fuentes de datos, CONNX puede extraer la fecha independientemente del formato.

Las decisiones basadas en datos impulsan la satisfacción del cliente y el crecimiento

Para el banco y sus clientes, el almacén de datos virtual ha supuesto un cambio radical. Ahora que los gestores disponían de una visión completa de la cartera de cada cliente al alcance de la mano y en tiempo real, la confianza de los clientes se disparó. Y a medida que se corrió la voz, la marea ascendente impulsó tanto al banco como al patrimonio que gestionaba para particulares, instituciones y organizaciones benéficas sin ánimo de lucro por igual. Datos actualizados, clientes satisfechos y un panel de control directo y tremendamente eficaz para los gestores de patrimonios significan que CONNX ayudó a elevar la reputación del cliente a un nivel superior. Con la capacidad de realizar análisis de patrones y previsiones en tiempo real, tomar medidas coherentes para decisiones basadas en datos y ofrecer una seguridad líder en el sector, el banco está preparado para el éxito en los próximos años.

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