Überwindung zentraler Herausforderungen bei der Nutzung von Mainframe-Daten in modernen Systemen

Was wäre, wenn Sie Ihre datengetriebenen Initiativen mit Ihrem Mainframe optimieren könnten, indem Sie alle seine strukturierten und unstrukturierten Daten nutzen, um Ihre Fähigkeiten in den Bereichen Predictive Analytics, generative KI und mehr zu stärken?

Steven Dickens, Vizepräsident und Leiter des Bereichs Hybrid Cloud, Infrastruktur und Betrieb der Futurum Group, erörtert Strategien zur Bewältigung häufiger Herausforderungen, mit denen sich Datenverantwortliche konfrontiert sehen, die den Wert von auf dem Mainframe gespeicherten Daten erschließen wollen. Rocket Softwares Blaupause für Datenexzellenz: Geschäftswachstum durch Datenanalyse, KI und Compliance erschließen.

Die Herausforderungen im Bereich Datenkompetenz, Datenintegrität, Sicherheit und Regulierung erreichen neue Dimensionen angesichts der häufig bestehenden Kompetenz- und Technologielücken in Mainframe-Organisationen. Das Verständnis dieser Nuancen und die Entwicklung eines Ansatzes, der die Barrieren zwischen Ihren Mainframe-Teams und dem Rest Ihrer Organisation abbaut, sind entscheidend für den langfristigen Erfolg.

Lesen Sie das vollständige Briefing der Futurum Group, um Ihren Weg zur Erschließung von Mainframe-Daten zu beschleunigen.

Die zentralen Herausforderungen verstehen

Geringe Datenkompetenz

Datenkompetenz bezeichnet die Fähigkeit von Personen außerhalb der Datenorganisation, Daten zu verstehen und effektiv in ihren täglichen Aufgaben und Entscheidungsprozessen zu nutzen. Organisationen stehen vor Herausforderungen bei der Verbesserung der Datenkompetenz. Diese ergeben sich aus Wissenslücken in Kernsystemen, der Abhängigkeit von wenigen Datenexperten, dem Risiko von Fehlern durch falsche Dateninterpretation und verpassten Möglichkeiten zur Selbsthilfe für nicht-technische Nutzer. Diese Probleme beeinträchtigen die Skalierbarkeit, verlangsamen den Datenzugriff und die Datenanalyse und behindern eine effektive Entscheidungsfindung.

Mangelhafte Datenintegrität

Datenintegrität bezeichnet die Genauigkeit, Konsistenz und Zuverlässigkeit von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus innerhalb einer Organisation. Fehlende Integrität führt zu fehlerhaften Entscheidungen, einem Verlust des Vertrauens in die Daten, ineffizienten Prozessen und erhöhten Compliance-Risiken. Solche Probleme können verpasste Chancen, Skepsis, operative Verzögerungen, Fehler, erhöhte Kosten, Bußgelder, rechtliche Haftung und Reputationsschäden zur Folge haben.

Komplexe Sicherheits- und Regulierungsanforderungen

Unternehmen stehen vor erheblichen Herausforderungen im Bereich Sicherheit und Regulierung, darunter Datenschutzverletzungen und Cyberbedrohungen, die strenge Cybersicherheits- und Risikomanagementmaßnahmen erfordern. Das komplexe Geflecht an Datenschutzgesetzen wie DSGVO, CCPA und HIPAA macht strenge Datenschutzmaßnahmen und regelmäßige Audits notwendig. Auch die Etablierung effektiver Data-Governance-Frameworks und das Management von sicherheitsrelevanten Risiken im Zusammenhang mit Anbietern sind wichtige Anliegen. All diese Herausforderungen erfordern einen proaktiven und umfassenden Ansatz für Datensicherheit und die Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen.

Um das gesamte Spektrum der Herausforderungen in Bezug auf Datenkompetenz, Datenintegrität sowie Sicherheit und Regulierung zu erfassen, lesen Sie bitte den vollständigen Bericht.

Strategien zur Bewältigung von Herausforderungen

Datenkompetenz verbessern

Um den Wert von Mainframe-Daten voll auszuschöpfen, benötigen Kunden skalierbare Lösungen der Enterprise-Klasse, die die Datenkompetenz fördern und mit bestehenden Datentechnologien kompatibel sind. Darüber hinaus ermöglichen Self-Service-Modelle den Nutzern die eigenständige Datenanalyse. Mit den richtigen Tools und Services können Unternehmen ihr Datenverständnis verbessern, den Datenzugriff erweitern und fundierte Entscheidungen treffen – unabhängig von veralteter Infrastruktur.

Datenintegritätslücken schließen

Ein umfassender Ansatz erfordert die Berücksichtigung von Datenherkunft, Prozesssteuerung, Datentransfer und -replikation sowie kontinuierlicher Datenüberwachung und -validierung. Kunden benötigen die Möglichkeit, ihre Daten präzise nachzuverfolgen, zu verwalten, zu replizieren und zu überwachen, um die Effizienz zu steigern und Fehler zu reduzieren. Durch die Gewährleistung von Datenkonsistenz und -zuverlässigkeit profitieren Kunden von fundierteren Entscheidungen, Geschäftskontinuität, Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen und mehr Innovation.

Aufrechterhaltung des Sicherheits- und Compliance-Status

Eine ganzheitliche Lösung berücksichtigt die Sicherheit von Mainframe-Systemen , regulatorische Anforderungen, das Risikomanagement und die Reaktion auf Sicherheitsvorfälle. Kunden sollten Angebote bewerten, die ihre Cybersicherheit verbessern und sensible Datenbestände schützen. Durch die Kombination von Verschlüsselung, Zugriffskontrollen, automatisierten Compliance-Prozessen, Risikobewertungen und kontinuierlicher Überwachung können Unternehmen Sicherheitsbedrohungen effektiv erkennen, bewerten und abwehren.

Um das Geschäftswachstum durch Datenanalyse, KI und Compliance zu erschließen, lesen Sie den vollständigen Bericht über Rocket Softwares Blueprint for Data Excellence .