Die wichtigsten Herausforderungen bei der Nutzung von Mainframe-Daten in modernen Systemen

Mainframes speichern riesige Datenmengen, die oft nicht ausreichend genutzt werden, obwohl sie eine Schlüsselrolle bei fortgeschrittenen Analysen, generativer KI und strategischen Entscheidungen spielen könnten. Laut einer globalen Studie des IBM Institute for Business Value halten 79 % der IT-Führungskräfte diese Systeme für unerlässlich, um Innovationen voranzutreiben und durch KI-Werte zu schaffen.

Die Herausforderungen im Zusammenhang mit Datenkompetenz, Datenintegrität, Sicherheit und Regulierung nehmen neue Ausmaße an in Betracht der Qualifikations- und Technologielücken, die in Mainframe-Unternehmen häufig bestehen. Für den langfristigen Erfolg ist es entscheidend, solche Nuancen zu verstehen und einen Ansatz zu verfolgen, der die Barrieren zwischen den Mainframe-Teams und dem Rest des Unternehmens abbaut.

Verbesserung der Datenkompetenz für eine bessere Entscheidungsfindung

Datenkompetenz bezieht sich auf die Fähigkeit von Personen außerhalb der Organisation, Daten in ihren täglichen Aufgaben und Entscheidungsprozessen zu verstehen und effektiv zu nutzen. Unternehmen stehen bei der Verbesserung der Datenkompetenz vor Herausforderungen, die auf Wissenslücken in Kernsystemen, die Abhängigkeit von wenigen Datenexperten, das Risiko von Fehlern durch falsche Dateninterpretation und verpasste Möglichkeiten für nicht-technische Benutzer-Self-Services zurückzuführen sind. Diese Probleme behindern die Skalierbarkeit, verlangsamen den Datenzugriff sowie die Datenanalyse und erschweren eine effektive Entscheidungsfindung.

Um den Wert von Mainframe-Daten zu erschließen, benötigen Unternehmen skalierbare, unternehmensgerechte Lösungen, die die Datenkompetenz verbessern und mit älteren Datentechnologien kompatibel sind. Darüber hinaus ermöglichen Self-Service-Modelle den Benutzern eine unabhängige Datenanalyse. Mit den richtigen Tools und Dienstleistungen können Unternehmen das Verständnis verbessern, den Datenzugriff erweitern und fundierte Entscheidungen treffen, ohne Einschränkungen durch eine veraltete Infrastruktur.

Gewährleistung der Datenintegrität für Vertrauen, Compliance und Effizienz

Datenintegrität ist eine weitere große Herausforderung, die sich auf die Genauigkeit, Konsistenz und Zuverlässigkeit von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus innerhalb einer Organisation bezieht. Mangelnde Integrität führt zu ungenauen Entscheidungen, Vertrauensverlust in Daten, Prozessineffizienzen und erhöhten Compliance-Risiken. Solche Probleme können zu verpassten Chancen, Skepsis, betrieblichen Verzögerungen, Fehlern, erhöhten Kosten, Bußgeldern, rechtlichen Verpflichtungen und Reputationsschäden führen.

Ein umfassender Ansatz erfordert die Abdeckung von Datenherkunft, Prozessorchestrierung, Datenübertragung und -replikation sowie kontinuierliche Datenüberwachung und -validierung. Unternehmen müssen in der Lage sein, ihre Daten genau zu verfolgen, zu verwalten, zu replizieren und zu überwachen, um die Effizienz zu steigern und Fehler zu reduzieren. Durch die Gewährleistung von Datenkonsistenz und -zuverlässigkeit profitieren Unternehmen von fundierteren Entscheidungen, Geschäftskontinuität, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und mehr Innovation.

Stärkung von Sicherheit und Compliance in einem komplexen regulatorischen Umfeld

Unternehmen stehen vor erheblichen Herausforderungen in Bezug auf Sicherheit und Regulierung, einschließlich Datenschutzverletzungen und Cybersicherheitsbedrohungen. Um diese Risiken zu minimieren, sind strenge Maßnahmen zur Cybersicherheit und zum Risikomanagement erforderlich. Das komplexe Geflecht von Datenschutzgesetzen, wie z. B. die DSGVO, erfordert strenge Datenschutzmaßnahmen und regelmäßige Audits. Effektive Data-Governance-Rahmenwerke und anbieterbezogene Sicherheitsrisiken sind erhebliche Bedenken. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, ist ein proaktiver und umfassender Ansatz für Datensicherheit und die Einhaltung von Vorschriften erforderlich.

Organisationen sollten Angebote prüfen, die die Cybersicherheit verbessern und sensible Datenbestände schützen. Durch eine Kombination aus Verschlüsselung, Zugriffskontrollen, automatisierten Compliance-Prozessen, Risikobewertungen und kontinuierlicher Überwachung können Organisationen Sicherheitsbedrohungen effektiv identifizieren, bewerten und mindern.

Fazit

Um die Herausforderungen im Zusammenhang mit Mainframe-Daten zu bewältigen, müssen Unternehmen eine ganzheitliche Lösung implementieren. In Zukunft werden Daten eine immer wichtigere Rolle spielen, was sowohl Chancen als auch Herausforderungen für Unternehmen mit sich bringt. Da sich die Technologie ständig weiterentwickelt und neue Datenquellen erschlossen werden, müssen Unternehmen flexibel bleiben, indem sie ihre Datenstrategien und -fähigkeiten kontinuierlich anpassen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Unternehmen, die die richtigen Tools einsetzen, um Mainframe-Daten sicher und in großem Umfang zu nutzen, werden sich in dieser stetig veränderten Umgebung besser zurechtfinden.

Von Michael Curry, President of Data Modernisation bei #RocketSoftware