Surmonter les principaux défis liés à l'exploitation des données mainframe dans les systèmes modernes

Et si vous pouviez optimiser vos initiatives axées sur les données grâce à votre mainframe, en exploitant toutes ses données structurées et non structurées pour renforcer vos capacités en matière d'analyse prédictive, d'IA générative et bien plus encore ?

Steven Dickens, vice-président et responsable de la pratique du cloud hybride, de l'infrastructure et des opérations chez Futurum Group, discute des stratégies permettant de surmonter les défis courants rencontrés par les responsables des données qui cherchent à exploiter la valeur des données stockées sur le mainframe. Le plan de Rocket Software pour l'excellence des données: libérer le potentiel de croissance des entreprises grâce à l'analyse des données, l'IA et la conformité.

Les défis liés à la maîtrise des données, à leur intégrité, à leur sécurité et à la réglementation prennent une toute autre dimension face aux lacunes de compétences et de technologies souvent constatées au sein des organisations utilisant des systèmes mainframe. Comprendre ces nuances et adopter une approche qui décloisonne les équipes mainframe avec le reste de l'organisation est essentiel à la réussite à long terme.

Lisez le rapport complet du Futurum Group pour accélérer votre transition vers l'exploitation des données mainframe.

Comprendre les principaux défis

Faible niveau de connaissances en données

La maîtrise des données désigne la capacité des personnes extérieures à l'organisation à comprendre et à utiliser efficacement les données dans leurs tâches quotidiennes et leurs processus décisionnels. Les organisations rencontrent des difficultés pour améliorer cette maîtrise en raison de lacunes dans les systèmes centraux, d'une dépendance à un nombre limité d'experts en données, du risque d'erreurs liées à une mauvaise interprétation des données et du manque d'opportunités pour les utilisateurs non techniques de proposer des services en libre-service. Ces problèmes freinent l'évolutivité, ralentissent l'accès aux données et leur analyse, et entravent la prise de décision efficace.

Intégrité des données médiocre

L'intégrité des données désigne leur exactitude, leur cohérence et leur fiabilité tout au long de leur cycle de vie au sein d'une organisation. Un manque d'intégrité entraîne des décisions erronées, une perte de confiance dans les données, des inefficacités des processus et une augmentation des risques de non-conformité. Ces problèmes peuvent engendrer des opportunités manquées, du scepticisme, des retards opérationnels, des erreurs, une hausse des coûts, des amendes réglementaires, des responsabilités juridiques et une atteinte à la réputation.

Exigences complexes en matière de sécurité et de réglementation

Les entreprises sont confrontées à des défis considérables en matière de sécurité et de réglementation, notamment les violations de données et les cybermenaces, qui exigent des mesures robustes de cybersécurité et de gestion des risques. Le réseau complexe des lois sur la protection des données, telles que le RGPD, le CCPA et l'HIPAA, impose des mesures strictes de protection des données et des audits réguliers. La mise en place de cadres de gouvernance des données efficaces et la gestion des risques de sécurité liés aux fournisseurs constituent également des enjeux majeurs. Tous ces défis requièrent une approche proactive et globale de la sécurité des données et de la conformité réglementaire.

Pour découvrir toute l'étendue des défis liés à la culture des données, à l'intégrité des données, à la sécurité et à la réglementation, consultez le document complet.

Stratégies pour surmonter les défis

Améliorer la culture des données

Pour exploiter pleinement le potentiel des données mainframe, les clients ont besoin de solutions évolutives et adaptées aux entreprises, qui renforcent la maîtrise des données et sont compatibles avec les technologies de données existantes. De plus, les modèles en libre-service permettent aux utilisateurs d'analyser leurs données de manière autonome. Grâce aux outils et services adéquats, les organisations peuvent améliorer leur compréhension des données, étendre leur accessibilité et prendre des décisions éclairées, sans être limitées par une infrastructure obsolète.

Combler les lacunes en matière d'intégrité des données

Une approche globale exige une couverture complète de la traçabilité des données, de l'orchestration des processus, du transfert et de la réplication des données, ainsi que de leur surveillance et validation continues. Les clients doivent pouvoir tracer, gérer, répliquer et surveiller leurs données avec précision, ce qui améliore l'efficacité et réduit les erreurs. En garantissant la cohérence et la fiabilité des données, les clients bénéficient de décisions plus éclairées, d'une continuité d'activité, d'une conformité réglementaire et d'une capacité d'innovation accrue.

Maintenir une posture de sécurité et de conformité

Une solution globale prend en compte la sécurité des systèmes centraux, les enjeux réglementaires, la gestion des risques et la réponse aux incidents. Les clients doivent évaluer les offres qui renforcent leur posture de cybersécurité et sécurisent leurs données sensibles. En combinant chiffrement, contrôles d'accès, processus de conformité automatisés, évaluations des risques et surveillance continue, les organisations peuvent identifier, évaluer et atténuer efficacement les menaces de sécurité.

Pour stimuler la croissance de votre entreprise grâce à l'analyse des données, à l'IA et à la conformité, consultez le rapport complet sur le plan d'excellence en matière de données de Rocket Software .