Datenanalyse und Reporting sind ein notwendiger Faktor im alltäglichen Geschäft eines Unternehmens. Von der Wirtschaft bis zu Finanz- und Handelsaktivitäten. Die Datenberichterstattung geht Hand in Hand mit der Datenanalyse und ist in jedem Fachbereich unerlässlich.
Ziel der Analyse ist, Fakten und Zahlen aus Daten zu gewinnen, welches mittels der Sammlung, Untersuchung, Verarbeitung und Datenmodellierung der Daten erreicht werden. Diese Statistiken können zur Fehlervermeidung führen und Entscheidungsfindungen beeinflussen.
Die Nutzung von Business-Intelligence (BI) & Analyse Tools ist in der offenen Welt mit keinen Hürden verbunden. Wie sieht dies mit den Daten auf dem Mainframe aus und können auch Sicherungskopien und archivierte Daten nützlich sein?
Datenanalyse aus dem Mainframe
Der Mainframe bleibt in modernen Unternehmen von zentraler Bedeutung. Doch die Umwandlung von proprietären Mainframe-Datentypen in gängige Datenformate, die von verteilten Systemen und Cloud-Anwendungen verwendet werden und zugänglich sind, könnte das Potenzial für die Datenintegration erhöhen, was für Unternehmen einen erheblichen Vorteil darstellt. Wie ist ein solcher Nutzen schnell zu erreichen?
Klassisch muss die Transformation auf dem Mainframe in unmittelbarer Nähe zu den Daten erfolgen. Die Daten im Mainframe System werden formatiert, gefiltert und sortiert. Darauffolgend werden diese an einem beliebigen Business-Intelligence-Tool, wie Splunk, übertragen. Dieses Extract, Transform, Load (ETL) Verfahren erfordert umfangreiche Mainframe-Kenntnisse und erhöht den MIPS-Verbrauch.
Wissensschätze in den vergessenen Daten
Unternehmen sind manchmal versucht, einige ihrer Datenarchive von Analysen außen vorzulassen, entweder durch einfaches Schreddern von Bändern, die aufgrund gesetzlicher Vorschriften nicht mehr aufbewahrt werden müssen, oder durch deren simple Einlagerung. Dies gilt insbesondere für ältere und im Allgemeinen weniger zugängliche Elemente.
Eine Cloud-Migration ist eine zukunftsorientierte Maßnahme, bei der die bisherige Infrastruktur und bestehende Arbeitsweisen über Bord geworfen werden. Die Daten verbergen Wissensschätze zu allen Aspekten des Unternehmens, die oftmals vergessen wurden. Unter anderem die Leistung und Funktion von Geschäftseinheiten, dem Betrieb und der Demografie der Belegschaft bis hin zu Erkenntnissen über Marktsektoren und sogar das Verbraucherverhalten.
Cloud-Speicheroptionen bieten aussichtsreiche Alternativen für alte Daten, als nur zu verstauben oder in den Schredder zu wandern. Innovative Unternehmen erkennen diese Gegebenheit und planen eine Datenmigrationsstrategie, die die Grundlage für ihre Bemühungen zur Modernisierung der Infrastruktur bildet. Daten, die sich in der Mainframe-Welt verbargen, sind wahrhaftig eine ungenutzte Ressource, die jetzt durch Cloud-basierte Dienste unmittelbar genutzt werden kann.
Schneller, einfacher und günstiger mit Model9
Neben dem Vorteil der Wertschöpfung von Mainframe-Daten durch Integration mit Cloud-basierten BI- und Analysefunktionen ist die Senkung der Mainframe-MIPS-Kosten mit modernen ELT-Methoden (extract, load, transform) und Verbesserung der Change-Data-Capture (CDC) -Tools zu betrachten.
ETL VS. ELT – MODERNE INTEGRATION DER MAINFRAME-DATEN IN DER CLOUD
Model9 überträgt Mainframe-Daten auf einen Objektspeicher und wandelt, bei Bedarf, diese Daten zunächst in Standardformate zur Verwendung in (u.a.) Cloud-Anwendungen um. Es ist die einzige Lösung, die proprietäre Datensilos zu beseitigen, ohne Mainframe-CPUs zu belasten und erfordert keine Änderungen an den Mainframe-Anwendungen.
Klicken Sie hier, um alle bisherigen Blogs über Model9 zu finden.
Traditionelle ETL Prozesse erforderten die Auswahl von Datensätzen, einer nach dem anderen etappenweise. Mit Model9 erfolgt die Verlagerung in die Cloud wie im Flug, die Transformation in der Cloud ist einfach und der Prozess ist hoch skalierbar.
Erzielen Sie enorme Leistungssteigerungen gegenüber Change-Data-Capture-Tools
CDC-Tools konzentrieren sich, in erster Linie, auf die Replikation von Updates in Datenbanken. Model9 transformiert sowohl Live-Daten von der Festplatte als auch historische Daten auf Bändern direkt in der Cloud. Alle Kunden profitieren von den beschleunigten Batch-Fenstern.
Moderne Analytik durchforstet kontinuierlich Datensätze, um das Verständnis von Kunden, Märkten und anderen Geschäftsproblemen zu verbessern. Der Zugriff auf tiefere historische Daten sowie auf aktuelle Mainframe-Transaktionsdaten kann zu deutlich verbesserten Ergebnissen führen, die zu besseren Geschäftsentscheidungen führen können.
Fazit
Die Entscheidung Model9 einzusetzen bedeutet nicht nur eine innovative Lösung für Ihren Mainframe einzusetzen, sondern zudem, dass Datensilos weitgehend der Vergangenheit angehören können. Es bedeutet, dass ein Unternehmen endlich auf alle seine Daten zugreifen und diese Daten zu Geld machen kann. Es bedeutet, dass sich die Tür zu neuen Geschäftseinblicken, neuen Geschäftsideen und neuen Geschäftsanwendungen öffnet.
Eine weitere Auswirkung ist, dass die Aufbewahrung von Daten in der Cloud in Speicherressourcen, die von Natur aus flexibel sind, zu großen Kosteneinsparungen führen kann, anstatt sie vor Ort zu speichern. Die Daten können von einem Langzeit-Archiv zu einem hochgradig zugänglichen Speicher umziehen. Es fallen natürlich keine Kapitalkosten an, sondern nur Betriebskosten. Vor allem aber bietet dies Freiheit. Keine langen Verträge mehr, keine obligatorischen Upgrades, Dienstleistungen, Mitarbeiter usw. Kurz gesagt, es ist eine viel modernere Art, Mainframe-Speicher zu betrachten.
