La proliferación de lo digital ha generado datos en capacidades fenomenales, a la velocidad del rayo. Desde el correo electrónico hasta las redes sociales, desde la banca móvil hasta los dispositivos conectados, se estima que cada día se crean 2,5 quintillones de bytes de datos. Sin embargo, para más del 70 por ciento de las empresas Fortune 500 que aún dependen del mainframe, correlacionar estos datos en toda la empresa se vuelve abrumador y complejo debido al hecho de que la mayoría (si no todas) de estas entidades están luchando con bases de datos no relacionales en estos sistemas heredados.
Lo que algunos pueden no darse cuenta es que la información en bases de datos como VSAM, Adabas e IDMS puede ser un tesoro para los científicos de datos y puede ofrecer detalles valiosos, por ejemplo, sobre qué tan rápido ocurren las interacciones entre el usuario y la cadena de suministro, con qué frecuencia, cuándo, dónde y con quién. Si bien algunas organizaciones pueden denominar a estos "datos oscuros", se pueden extraer y utilizar de diversas formas beneficiosas en las circunstancias adecuadas. En la carrera continua de hoy para mantenerse ágil y optimizar el desarrollo de productos y las relaciones con los clientes, esto puede ser invaluable para la estrategia general.
Pero para muchas empresas, los datos operativos y transaccionales que podrían respaldar la arquitectura y los informes de Big Data a menudo quedan atrapados en esas bases de datos heredadas que no se integran con los sistemas y productos de administración de datos como SQL Server, Oracle Database o incluso Db2. Para empeorar el problema, la migración de mainframe a menudo se considera inicialmente como demasiado costosa y disruptiva, lo que deja a muchas organizaciones en un dilema.
Con esto, es importante reconocer algunas de las formas en que un entorno modernizado puede soportar las arquitecturas de Big Data que necesitan las empresas de hoy.
Análisis en tiempo real para decisiones basadas en datos
La toma de decisiones basada en datos es una herramienta esencial para las organizaciones actuales. Desafortunadamente, esto puede ser difícil para las empresas que dependen de mainframes, en las que las estructuras de datos complejas y con décadas de antigüedad son las reinas. Clasificar cantidades masivas de datos no estructurados o no relacionales de una manera que las herramientas modernas de BI puedan consumir puede ser increíblemente difícil, si no imposible. Como consecuencia, estas empresas dependen de información antigua de algunos de sus sistemas más críticos, lo que se traduce en desventajas competitivas.
Entonces, ¿Cómo encaja la modernización en la recuperación de conocimientos? Al modernizar el mainframe y migrar los datos heredados a un DBMS moderno, los equipos pueden acceder a la información más fácilmente, mejorando la calidad de los datos, al tiempo que brindan acceso a datos en tiempo real a través de múltiples sistemas. Esto permitirá a los usuarios finales navegar mejor y aprovechar el poder de las decisiones basadas en datos, sin las trabas de los sistemas heredados inflexibles.
Integración y reutilización
La mayoría de los mainframes y las aplicaciones heredadas se crearon con la escalabilidad y la confiabilidad como prioridades principales: la integración entre sistemas y la reutilización de datos ocuparon un lugar más bajo en la lista. Sin embargo, el crecimiento sobresaliente de hoy en día en el poder de procesamiento de datos, visualización de datos, almacenamiento de datos y más, junto con la necesidad de que las organizaciones usen plataformas nativas de la nube como CRM y CDP, ha hecho que sea más crítico que nunca que los datos de mainframe de las organizaciones interactúen entre sí.
Al modernizar los sistemas heredados, las organizaciones pueden aliviar cuellos de botella y silos adicionales dentro de los datos, y crear más reutilización con los datos, lo que reduce el tiempo de respuesta a las oportunidades y riesgos emergentes, lo que permite a las organizaciones seguir siendo competitivas.
Seguridad y cumplimiento
Algunos sistemas heredados se crearon en los albores de la era de Internet y, ciertamente, no se diseñaron para mantenerse al día con los estándares de cumplimiento estrictos y en constante evolución de la actualidad, como las auditorías internas, el RGPD y la HIPAA. Muchas organizaciones recurren a la personalización tras la personalización para ayudarse a cumplir, pero estas soluciones son costosas, restrictivas y rara vez están bien documentadas.
El resultado es que las empresas seguirán estando en posiciones de responsabilidad a medida que las regulaciones gubernamentales y los estándares de cumplimiento evolucionen, inevitablemente hacia un mayor rigor. Y, para el departamento de TI, el descubrimiento oportuno y la respuesta rápida a los eventos de seguridad son esenciales y se requiere visibilidad en tiempo real. Con estos factores no negociables en mente, la modernización ha creado más visibilidad y transparencia de los datos en toda la organización.
De cara al futuro: los datos y sistemas heredados limitarán a los equipos
La mayoría de las empresas saben que la modernización del sistema es inevitable: es probable que el 87 % de las organizaciones actuales tenga planes para modernizar al menos un sistema heredado en los próximos 12 a 24 meses. A medida que pasa el tiempo, lidiar con sistemas heredados es cada vez más difícil.
La experiencia se vuelve menos disponible debido al envejecimiento de la fuerza laboral, los retrasos en el desarrollo de aplicaciones aumentan y se desperdicia más dinero que podría gastarse en proyectos para mejorar la eficiencia de TI. No hacer nada o retrasar la modernización también aumentará los costos de las tarifas de licencia recurrentes, el mantenimiento del hardware, las instalaciones y el personal. La modernización heredada es fundamental para desbloquear los datos heredados, crear más agilidad en la organización, ahorrar millones de dólares, mejorar el rendimiento de las aplicaciones y optimizar la cartera.