Superando os principais desafios da utilização de dados de mainframe em sistemas modernos

E se você pudesse aprimorar suas iniciativas orientadas por dados com seu mainframe, aproveitando todos os seus dados estruturados e não estruturados para potencializar suas capacidades em análises preditivas, IA generativa e muito mais?

Steven Dickens, vice-presidente e líder de prática para Nuvem Híbrida, Infraestrutura e Operações do Futurum Group, discute estratégias para superar os desafios comuns enfrentados por líderes de dados que buscam desbloquear o valor dos dados armazenados no mainframe. Plano da Rocket Software para a Excelência em Dados: Desbloqueando o Crescimento dos Negócios por meio de Análise de Dados, IA e Conformidade.

Os desafios relacionados à alfabetização de dados, integridade de dados, segurança e regulamentação ganham novas proporções quando confrontados com as lacunas de habilidades e tecnologia que frequentemente existem em organizações que utilizam mainframes. Compreender essas nuances e adotar uma abordagem que elimine as barreiras entre suas equipes de mainframe e o restante da organização é fundamental para o sucesso a longo prazo.

Leia o relatório completo do Futurum Group para acelerar sua jornada rumo ao desvendamento dos dados do mainframe.

Compreender os principais desafios

Baixa alfabetização em dados

A alfabetização em dados refere-se à capacidade de indivíduos fora da organização de dados compreenderem e utilizarem dados de forma eficaz em suas tarefas diárias e processos de tomada de decisão. As organizações enfrentam desafios para melhorar a alfabetização em dados devido a lacunas de conhecimento em sistemas essenciais, dependência de um número limitado de especialistas em dados, risco de erros decorrentes da interpretação incorreta de dados e oportunidades perdidas para o autoatendimento de usuários não técnicos. Esses problemas dificultam a escalabilidade, tornam o acesso e a análise de dados mais lentos e impedem a tomada de decisões eficazes.

Integridade de dados deficiente

A integridade dos dados refere-se à precisão, consistência e confiabilidade dos dados ao longo de todo o seu ciclo de vida dentro de uma organização. A falta de integridade leva a decisões imprecisas, erosão da confiança nos dados, ineficiências nos processos e aumento dos riscos de não conformidade. Tais problemas podem resultar em oportunidades perdidas, ceticismo, atrasos operacionais, erros, aumento de custos, multas regulatórias, responsabilidades legais e danos à reputação.

Requisitos complexos de segurança e regulamentação

As empresas enfrentam desafios substanciais em segurança e regulamentação, incluindo violações de dados e ameaças cibernéticas que exigem medidas robustas de segurança cibernética e gestão de riscos. A complexa rede de leis de privacidade de dados, como o GDPR, CCPA e HIPAA, exige medidas rigorosas de proteção de dados e auditorias de rotina. O estabelecimento de estruturas eficazes de governança de dados e a gestão de riscos de segurança relacionados a fornecedores também são preocupações importantes. Todos esses desafios demandam uma abordagem proativa e abrangente para a segurança de dados e a conformidade regulatória.

Para compreender a amplitude dos desafios relacionados à alfabetização em dados, integridade de dados, segurança e regulamentação, leia o relatório completo.

Estratégias para superar desafios

Aprimorar a alfabetização em dados

Para desbloquear o valor dos dados de mainframe, os clientes precisam de soluções escaláveis ​​e de nível empresarial que aprimorem a alfabetização de dados e sejam compatíveis com tecnologias de dados legadas. Além disso, os modelos de autoatendimento permitem que os usuários analisem os dados de forma independente. Com as ferramentas e os serviços certos, as organizações podem melhorar a compreensão, ampliar a acessibilidade aos dados e tomar decisões informadas, sem as restrições impostas por infraestruturas obsoletas.

Resolver as lacunas na integridade dos dados.

Uma abordagem abrangente exige cobertura sobre linhagem de dados, orquestração de processos, transferência e replicação de dados, além de monitoramento e validação contínuos de dados. Os clientes precisam da capacidade de rastrear, gerenciar, replicar e monitorar seus dados com precisão, aumentando a eficiência e reduzindo erros. Ao garantir a consistência e a confiabilidade dos dados, os clientes obtêm decisões mais bem fundamentadas, continuidade dos negócios, conformidade regulatória e maior inovação.

Manter uma postura de segurança e conformidade

Uma solução holística aborda a segurança de mainframe e as preocupações regulatórias, o gerenciamento de riscos e a resposta a incidentes. Os clientes devem avaliar ofertas que aprimorem a postura de cibersegurança e protejam ativos de dados sensíveis. Ao aplicar uma combinação de criptografia, controles de acesso, processos automatizados de conformidade, avaliações de risco e monitoramento contínuo, as organizações podem identificar, avaliar e mitigar ameaças à segurança com eficácia.

Para desbloquear o crescimento dos negócios por meio de análise de dados, IA e conformidade, leia o relatório completo sobre o Plano para Excelência em Dados da Rocket Software .