Superare le sfide principali dello sfruttamento dei dati mainframe nei sistemi moderni

E se potessi potenziare le tue iniziative basate sui dati con il tuo mainframe, sfruttando tutti i suoi dati strutturati e non strutturati per potenziare le tue capacità di analisi predittiva, intelligenza artificiale generativa e altro ancora?

Steven Dickens, vicepresidente e responsabile delle pratiche per cloud ibrido, infrastrutture e operazioni di Futurum Groups, discute le strategie per superare le sfide comuni affrontate dai leader dei dati che cercano di sbloccare il valore dei dati archiviati sul mainframe in Il progetto di Rocket Software per l'eccellenza dei dati: favorire la crescita aziendale attraverso l'analisi dei dati, l'intelligenza artificiale e la conformità.

Le sfide legate all'alfabetizzazione dei dati, all'integrità dei dati, alla sicurezza e alla regolamentazione assumono dimensioni ancora più complesse quando si confrontano con le lacune di competenze e tecnologie che spesso esistono nelle organizzazioni mainframe. Comprendere queste sfumature e adottare un approccio che abbatta le barriere tra i team mainframe e il resto dell'organizzazione è fondamentale per il successo a lungo termine.

Leggi il briefing completo del Futurum Group per accelerare il tuo percorso verso lo sblocco dei dati mainframe.

Comprendere le sfide principali

Bassa alfabetizzazione dei dati

L'alfabetizzazione dei dati si riferisce alla capacità di individui esterni all'organizzazione di comprendere e utilizzare efficacemente i dati nelle loro attività quotidiane e nei processi decisionali. Le organizzazioni affrontano difficoltà nel migliorare l'alfabetizzazione dei dati a causa di lacune conoscitive nei sistemi principali, della dipendenza da un numero limitato di esperti di dati, del rischio di errori derivanti da un'interpretazione errata dei dati e delle opportunità mancate di self-service da parte di utenti non tecnici. Questi problemi ostacolano la scalabilità, rallentano l'accesso e l'analisi dei dati e impediscono un processo decisionale efficace.

Scarsa integrità dei dati

L'integrità dei dati si riferisce all'accuratezza, alla coerenza e all'affidabilità dei dati durante tutto il loro ciclo di vita all'interno di un'organizzazione. La mancanza di integrità porta a processi decisionali imprecisi, erosione della fiducia nei dati, inefficienze di processo e maggiori rischi di conformità. Tali problemi possono comportare opportunità mancate, scetticismo, ritardi operativi, errori, aumento dei costi, sanzioni normative, responsabilità legali e danni alla reputazione.

Requisiti complessi di sicurezza e regolamentazione

Le aziende si trovano ad affrontare sfide sostanziali in termini di sicurezza e regolamentazione, tra cui violazioni dei dati e minacce alla sicurezza informatica, che richiedono solide misure di sicurezza informatica e gestione del rischio. La complessa rete di leggi sulla privacy dei dati, come GDPR, CCPA e HIPAA, richiede rigorose misure di protezione dei dati e audit di routine. Anche l'istituzione di efficaci framework di governance dei dati e la gestione dei rischi per la sicurezza correlati ai fornitori rappresentano importanti preoccupazioni. Tutte queste sfide richiedono un approccio proattivo e completo alla sicurezza dei dati e alla conformità normativa.

Per scoprire l'intera portata delle sfide legate all'alfabetizzazione dei dati, all'integrità dei dati, alla sicurezza e alla regolamentazione, leggi il documento completo.

Strategie per superare le sfide

Migliorare l'alfabetizzazione dei dati

Per sfruttare il valore dei dati mainframe, i clienti necessitano di soluzioni scalabili e di livello enterprise che migliorino la data literacy e siano compatibili con le tecnologie legacy. Inoltre, i modelli self-service consentono agli utenti di analizzare i dati in modo indipendente. Con gli strumenti e i servizi giusti, le organizzazioni possono migliorare la comprensione, estendere l'accessibilità dei dati e prendere decisioni informate, senza i limiti imposti da infrastrutture obsolete.

Risolvere le lacune nell'integrità dei dati

Un approccio completo richiede la copertura della discendenza dei dati, dell'orchestrazione dei processi, del trasferimento e della replica dei dati, nonché del monitoraggio e della convalida continui dei dati. I clienti hanno bisogno della capacità di tracciare, gestire, replicare e monitorare accuratamente i propri dati, migliorando l'efficienza e riducendo gli errori. Garantendo la coerenza e l'affidabilità dei dati, i clienti possono beneficiare di decisioni più consapevoli, continuità aziendale, conformità normativa e maggiore innovazione.

Mantenere la sicurezza e la conformità

Una soluzione olistica affronta le problematiche di sicurezza e normative del mainframe, la gestione del rischio e la risposta agli incidenti. I clienti dovrebbero valutare offerte che migliorino la sicurezza informatica e proteggano le risorse di dati sensibili. Applicando una combinazione di crittografia, controlli di accesso, processi di conformità automatizzati, valutazioni del rischio e monitoraggio continuo, le organizzazioni possono identificare, valutare e mitigare efficacemente le minacce alla sicurezza.

Per favorire la crescita aziendale attraverso l'analisi dei dati, l'intelligenza artificiale e la conformità, leggi il brief completo sul progetto Blueprint for Data Excellence di Rocket Software .