So erschließen Sie Ihre Mainframe-Daten mit Data-First-Digitalisierung
Aman Gupta
Enterprise Solutions Specialist, Google Cloud
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JETZT TESTENFür viele Unternehmen ist der Mainframe immer noch das Rückgrat der IT. Das bedeutet auch, dass Kunden-, Prozess- und Betriebsdaten vom Mainframe verwaltet werden. Gerne würden sie einen Weg finden, um auf diese Daten zugreifen zu können und sie für Berichte, Big-Data-Analysen oder neue Machine Learning- und KI-Projekte zu nutzen.
Google Cloud unterstützt diese Organisationen dabei, ihre Mainframe-Ressourcen für das Cloud-Zeitalter verfügbar zu machen. Eine Möglichkeit dazu ist, die Mainframe-Anwendungen in die Cloud zu verlegen und so zu modernisieren. In Zusammenarbeit mit Partnern und Kunden haben wir aber einen neuen, agileren Ansatz entwickelt, mit dem sich die Cloud deutlich schneller als bei einer vollständigen Migration für Mainframe-Ressourcen nutzen lässt: Die Data-First-Digitalisierung.
Für ein besseres Verständnis der beiden Ansätze müssen wir zunächst auf den Unterschied zwischen Modernisierung und Digitalisierung eingehen. Bei der Modernisierung wird vom gegenwärtigen Zustand aus in die Zukunft geblickt und dabei Schritte erwogen wie die Migration der Mainframe-Anwendungen durch Rehosting (Emulation), Refaktorierung (automatische Code-Umwandlung), Reengineering – oder gar durch das komplette Ersetzen einer proprietären Anwendung mit einer Standardlösung. Bei der Digitalisierung wird vom angestrebten zukünftigen Zustand ausgegangen und überlegt, welche Schritte nötig sind, um dieses Ziel zu erreichen.
Unser Data-First-Ansatz nutzt ein Mainframe-Digitalisierungs-Framework, bei dem sowohl interne als auch von Partnern bereitgestellte Produkte und Tools zum Einsatz kommen, um die Migration heterogener Datenquellen vom Mainframe in Google Cloud Storage zu ermöglichen. Diese in den Cloud-Speicher bereitgestellten Mainframe-Daten können dann mit Google Cloud-Tools wie BigQuery, KI- und Machine-Learning-Produkten sowie Smart- und Stream-Analyseplattformen integriert und genutzt werden. Das Integrations-Framework deckt sowohl Bulk-Batch-Datenübertragungen als auch die Echtzeit-Datenreplikation (Erfassung von Datenänderungen) ab.
Die Data-First-Digitalisierung basiert auf dem Grundsatz, dass Anwendungen vergänglich, Daten hingegen beständig sind. Anstatt also die Anwendungen selbst zu modernisieren (z. B. mit Ansätzen zur Modernisierung von Legacy-Systemen von Gartner) werden deshalb nur die Daten in die Google Cloud übertragen, sodass Unternehmen direkt neue Geschäftsmodelle, Anwendungsfälle und innovative Möglichkeiten zur Bedienung von Kundinnen und Kunden entwickeln können. Zwei Beispiele dazu:
- Smart- und Stream-Analyseplattformen sowie KI-/ML-Engines: Google ist ein Pionier auf dem Gebiet der Extraktion der von diesen Tools benötigten strukturierten und unstrukturierten Rohdaten und ermöglicht es Ihnen, Mainframe-Daten in BigQuery- und KI-/ML-Modellen zu nutzen.
- Neue Reporting-Anwendungen: Mit dem Zugriff auf Mainframe-Daten können Sie Google Cloud-Produkte wie Looker und Appsheet verwenden, um umfassendere Reporting-Anwendungen zu entwickeln, die Ihre Mainframe-Reporting-Anwendungen ersetzen und Ihre Transformation insgesamt beschleunigen.
Unserer Erfahrung nach bietet ein Data-First-Digitalisierungsansatz für Ihren Mainframe eine Reihe von Vorteilen:
Schnellere Umsetzung: Da die Data-First-Modernisierung auf vorhandenen Produkten aufbaut, ist der Implementierungs Zyklus deutlich kürzer.
Geringerer Kapitalaufwand: Sie investieren Ihre Zeit in die Integration von Produkten, nicht in die Entwicklung von Anwendungen.
Risiko-Minimierung: Data-First baut auf vorhandenen, bewährten und zuverlässigen Google Cloud-Produkten auf.
Insgesamt schnellere Mainframe-Transformation: Wenn Sie sich bei der Modernisierung statt auf die Anwendung auf die Daten selbst konzentrieren, betrachten Sie Mainframe-Anwendungen als geschäftliche Ressourcen und nicht mehr als Bestand, den es zu wahren gilt. Sie modernisieren also nur die wirklich geschäftskritischen Anwendungen und können viele nicht kritische Anwendungen außer Betrieb nehmen. Das beschleunigt Ihre Transformation.
