Rocket^® DataEdge^™

DataEdge es nuestra plataforma flexible de integración de datos empresariales que integra gobernanza, descubrimiento, linaje, virtualización de datos (acceso sin copia) e integración en tiempo real (replicación CDC), para que pueda ofrecer datos confiables, gobernados y en tiempo real para análisis e IA. Conectamos IBM Z e IBM i, sistemas distribuidos y plataformas de datos en la nube, independientemente del proveedor, a escala empresarial.

Mainframe data integration is the process of connecting data from IBM Z, IBM i, Db2, VSAM, and other core systems with distributed databases, cloud platforms, analytics tools, AI systems, and modern applications. It enables organizations use trusted mainframe data across the enterprise faster and more securely without relying only on batch extracts or manual data movement.  

Yes. Rocket DataEdge connects mainframe data with cloud, distributed, and analytics platform data so teams can fully support hybrid cloud modernization, AI initiatives, reporting, and real-time decision-making.

AI and analytics initiatives need trusted, complete, and current enterprise data. Mainframes often contain core transactional data, but that data can be difficult to access and govern. Mainframe data integration makes that information available, consistent, and ready for analytics and AI.

DataEdge puede reemplazar las canalizaciones por lotes heredadas, las integraciones puntuales y las herramientas no diseñadas para datos de mainframe, reduciendo la proliferación de herramientas mediante la replicación en tiempo real, la virtualización y la gobernanza.

Traditional ETL tools focus on moving data, most often as scheduled batch jobs, which are slow and costly. DataEdge integrates, governs, and provides continuous, metadata-driven access to data across environments—combining real-time replication, data virtualization, and governance to reduce duplication and enable faster access to trusted data.

La mayoría de los equipos ven el impacto en semanas, a veces en días. En 90 días, puede lograr resultados concretos, como identificar sus 10 conjuntos de datos principales para su clasificación (propietarios, sensibilidad, políticas), habilitar la telemetría de costos y uso por conjunto de datos y descubrir el linaje y la sensibilidad. Etiquetas de datos en paneles de seguridad. Monitoree KPI como el tiempo de actualización de datos no productivos, defectos de producción asociados a los datos, tiempo medio de reparación (MTTR) para incidentes de datos, costo por conjunto de datos y puntuaciones de confianza/frescura.

Sí, funciona en todo su patrimonio sin forzar copias. Utilice la virtualización de datos para una capa de datos lógica con consultas federadas, vistas semánticas, SQL/REST basado en políticas, pushdown y almacenamiento en caché (acceso sin copia), y replicación de CDC bidireccional en tiempo real cuando necesite copias sincronizadas continuamente. De cualquier manera, puede descargar transformaciones, evitar canalizaciones duplicadas y reutilizar un flujo de CDC para destinos de uno a muchos. Entregue datos más rápido, a la vez que reduce la proliferación de canalizaciones, el coste de MIP y la sobrecarga de transformación al reutilizar un flujo en varios destinos.

DataEdge operacionaliza la gobernanza con descubrimiento y racionalización automatizados, políticas centrales, RBAC y cifrado. Refuerza la calidad de los datos y la fidelidad transaccional, captura el linaje de extremo a extremo a nivel de columna en orígenes y destinos híbridos, y mantiene registros de auditoría. Los controles se aplican tanto en la consulta como en la entrega, con análisis de impacto basado en el linaje y propagación de políticas para que los cambios no se produzcan posteriormente. El resultado es un autoservicio seguro, aprobaciones más rápidas y evidencia lista para auditoría, sin cuellos de botella para los equipos.

DataEdge minimiza el riesgo de cambios con CDC de baja latencia para ejecución en paralelo, de modo que el entorno heredado y el destino en la nube se mantienen sincronizados mientras usted valida la funcionalidad y el rendimiento. El análisis de impacto con reconocimiento de linaje identifica dependencias posteriores, valida asignaciones y ayuda a conciliar la integridad de los datos antes, durante y después de la transición. Las transiciones se controlan (no se producen de forma masiva), con replicación bidireccional para una reversión limpia. Las funciones de integridad (evolución del esquema, reproducción ordenada, punto de control/reinicio) y la monitorización integral protegen los SLA durante la transición.