Wo Führungskräfte mit Mainframe-Datenherausforderungen zu kämpfen haben

Überblick

Mainframe-Daten bergen das Potenzial, KI-Initiativen und fortschrittliche Datenanalyseprojekte erheblich zu verbessern. Insbesondere viele größere Unternehmen speichern jahrzehntelang zentrale Transaktions-, Bestands- und Kundendaten auf veralteten Mainframes. Der Zugriff auf diese Daten in großem Umfang bietet modernen Unternehmen enorme Chancen. Immer mehr Führungskräfte erkennen dies für ihre eigenen KI- und Analyseprojekte.

Laut einer aktuellen Umfrage von Rocket Software und Foundry unter über 200 Führungskräften und Entscheidungsträgern sind 46 % der Befragten der Ansicht, dass Mainframe-Daten die Datenqualität, -genauigkeit und -vollständigkeit bestehender Datensätze verbessern können. Darüber hinaus stimmen 44 % der Befragten zu, dass Mainframe-Daten einen umfassenderen Überblick über die Geschäftsprozesse ermöglichen. Diese Transparenz versetzt Teams in die Lage, bessere Entscheidungen zu treffen und zuvor unentdeckte Chancen zu erkennen. Weiterhin gaben 42 % der Befragten an, dass Mainframe-Daten bestehende KI-Initiativen stärken und neue Erkenntnisse liefern können.

Mainframe-Daten liefern nicht nur ein umfassenderes Bild der Vorgänge im gesamten Unternehmen, sondern ermöglichen auch Innovationen. Enterprise Intelligenz und Datenanalysefähigkeiten sind heute ein echter Wettbewerbsvorteil, und die Nutzung von Mainframe-Daten verschafft Unternehmen einen zusätzlichen Vorsprung.

Klingt alles super, oder? Die Realität sieht jedoch anders aus. 28 Prozent der Befragten gaben an, Mainframe-Daten intensiv in datengetriebenen Projekten zu nutzen. Und vier von zehn Führungskräften (42 %) haben Schwierigkeiten, Mainframe-Daten mit bestehenden Cloud-Datenquellen zu integrieren.

Warum also beginnen viele Unternehmensleiter erst jetzt, Mainframe-Daten in ihre KI- und Analyseinitiativen einzubeziehen? Die Antwort liegt in einer Kombination aus sehr realen Herausforderungen und Hindernissen sowie einer Reihe von Überlegungen, die eher der Wahrnehmung als der Realität entsprechen.

Lasst uns das weiter erforschen.

Die Nutzung von Mainframe-Daten bringt besondere Herausforderungen mit sich.

Das Potenzial von Mainframe-Daten ist offensichtlich, doch vielen Unternehmen fehlt die Orientierung, wie sie diese Daten optimal nutzen können. Die Befragten nannten mehrere Bereiche, in denen IT-Betriebe weiterhin vor großen Herausforderungen stehen. Die größte Hürde für die Nutzung von Mainframe-Daten ist derzeit die Komplexität des Datenabrufs und der Datenextraktion. 59 Prozent der Befragten nannten dies als Hauptproblem, knapp vor Bedenken hinsichtlich Sicherheit, Datenschutz und Compliance (56 Prozent).

Neben diesen zentralen Herausforderungen nannte ein erheblicher Anteil der Befragten auch interne Kompetenzlücken (31 %) und mangelnde Skalierbarkeit (31 %) als Hindernisse für die Nutzung von Mainframe-Daten. Da Unternehmen die KI-Nutzung nicht nur einführen, sondern auch unternehmensweit ausbauen wollen, sind skalierbare und zugängliche Mainframe-Modernisierungslösungen entscheidend für optimale Ergebnisse.

Die Umfrageergebnisse zeigen außerdem, dass Führungskräfte möchten, dass Mainframe-Daten sowohl von technischen als auch von nicht-technischen Fachkräften genutzt werden können. Fast zwei Drittel der Befragten (64 %) gaben an, dass ihr Unternehmen Schwierigkeiten hatte, Mainframe-Daten unternehmensweit zugänglich zu machen, und 36 % bezeichneten dies als ein sehr komplexes Problem. Anders ausgedrückt: Unternehmen wissen um das ungenutzte Potenzial ihrer Mainframe-Daten, sind sich aber nicht sicher, wie sie dieses Potenzial in der Praxis nutzen können.

Hinzu kommt das Problem der Wahrnehmung. Fast drei Viertel (76 %) der befragten Führungskräfte gaben an, den Zugriff auf Mainframe-Daten und Kontextmetadaten als sehr oder eher schwierig zu empfinden. Fast die Hälfte (42 %) der Unternehmensleiter hielt die Integration von Mainframe-Daten mit Cloud-Datenquellen für sehr schwierig. Aufgrund dieser weit verbreiteten Wahrnehmung, dass Zugriff und Integration schwierig sind, zögern Unternehmen möglicherweise, ihre Mainframe-Daten in KI- und Analysemodellen zu nutzen.

Die Bewältigung von Mainframe-Datenherausforderungen erfordert maßgeschneiderte Lösungen

Um die Herausforderungen im Umgang mit Mainframe-Daten zu meistern, müssen Unternehmen eine ganzheitliche Lösung implementieren. Viele dieser Unternehmen befinden sich bereits in einem Modernisierungsprozess. Dieser Prozess erfordert flexible, skalierbare Lösungen, die sich an die jeweiligen Anforderungen anpassen. Lösungen wie die Hybrid Cloud Data Suite von Rocket Software bieten Führungskräften die Werkzeuge, um die Integration von Cloud- und Mainframe-Daten zu vereinfachen und zugänglicher zu gestalten. Diese Lösung bietet zudem entscheidende Skalierbarkeit und ermöglicht eine vereinfachte Darstellung der Unternehmensdaten, die sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten umfasst.

Unternehmen müssen Datenintegrität und -genauigkeit gewährleisten, ohne dabei Kompromisse bei der Geschwindigkeit einzugehen. Dies erfordert effiziente Datenpipelines und Modelltrainingsfunktionen, die Mainframe-Daten mit Cloud-Daten zusammenführen, ohne die operative Komplexität erheblich zu erhöhen. Tools wie Rocket^® Data Replicate and Sync ermöglichen IT-Teams die nahtlose und sichere Replikation und Synchronisierung von Live-Daten in eine Cloud-Umgebung oder an jeden anderen gewünschten Ort. So erhalten Führungskräfte die richtigen Werkzeuge, um die Komplexität der Aufrechterhaltung von Datenintegrität und -geschwindigkeit zu reduzieren und eine leistungsstarke Datenreplikation und -synchronisierung in Echtzeit über verschiedene Plattformen hinweg zu ermöglichen – von On-Premise-Mainframes bis hin zur Cloud.

Die Umfrage von Rocket Software und Foundry ergab, dass 42 % der Entscheidungsträger eine vorgefertigte Lösung bevorzugen würden, um diese Ziele zu erreichen. 28 % gaben an, eine individuelle Lösung intern entwickeln zu wollen, und 30 % ziehen beide Optionen in Betracht. Die richtige Entscheidung hängt vom jeweiligen Unternehmen und Anwendungsfall ab. Doch unabhängig vom gewählten Weg ermöglicht die Zusammenarbeit mit einem vertrauenswürdigen Partner wie Rocket Software Führungskräften den Zugriff auf ein umfassendes Portfolio an Lösungen und Services. Dieses Portfolio trägt dazu bei, Systeme zu modernisieren und Mainframe-Daten langfristig für KI- und Analyseprojekte besser zugänglich zu machen.

Am wichtigsten ist, dass jeder Versuch, Mainframe-Daten in KI- und Analyseinitiativen im Unternehmen zu integrieren, sicher und skalierbar ist und Endnutzer im gesamten Unternehmen unterstützt. Die Einbindung von Mainframe-Daten in fortschrittliche Datenprojekte stellt eine Verschmelzung von Tradition und Innovation dar und ist daher eine so spannende Herausforderung. Diese Herausforderungen sind jedoch nicht unüberwindbar. Unternehmen, die die richtigen Werkzeuge einsetzen, um Mainframe-Daten sicher und in großem Umfang zu nutzen, werden einen entscheidenden Vorteil gegenüber jenen haben, die sich ausschließlich auf Echtzeitdaten verlassen.

Erfahren Sie mehr darüber, wie Rocket Software Ihrem Unternehmen helfen kann, die größten Herausforderungen im Bereich Mainframe-Daten zu meistern und das Potenzial von KI-Initiativen optimal auszuschöpfen.