Den Erfolg mit vertrauenswürdigen Daten sichern bei der Umstellung in die Cloud

Laut McKinsey “können Unternehmen, die den Vorreitern bei der Cloud-Migration folgen, einen Wert von etwa 1 Billion Dollar freisetzen”. Gartner schätzt, dass 85 % der Unternehmen planen, bis 2025 eine Cloud-first-Strategie zu verfolgen. Diese Aussagen spiegeln wider, was die meisten Führungskräfte in der Versicherungsbranche bereits wissen. Die Innovatoren in der Branche wissen, dass Spitzentechnologien wie KI und maschinelles Lernen bei der Umstellung auf die Cloud ein entscheidender Faktor auf der Suche nach Wettbewerbsvorteilen sein werden.

Viele Versicherungsträger stehen vor einer großen Herausforderung in Bezug auf alte Mainframe-Systeme, obwohl diese Organisationen auf Mainframes angewiesen sind, um ihre geschäftskritischsten Anwendungen auszuführen. Um jedoch mit Strategien zur digitalen Transformation voranzukommen, müssen sie die Barrieren überwinden, die zwischen ihren Mainframe-Daten und dem Wechsel in die Cloud stehen.

Modernisierungsprojekte werden zunehmend durch eskalierende Mainframe-Betriebskosten sowie durch einen akuten Mangel an Mitarbeitern mit dem richtigen Fachwissen angetrieben. Da eine Welle erfahrener Mainframe-Experten das Rentenalter erreicht, ist es schwieriger denn je geworden, Mitarbeiter mit den erforderlichen Fähigkeiten zu finden und einzustellen.

Die COVID-19-Pandemie führte zu einem weit verbreiteten Bewusstsein, dass Unternehmen flexibler sein müssen. Die Technologie hat dieses Bestreben in hohem Maße unterstützt, und die meisten Unternehmen erkennen den Wert eines Wechsels zu einer Cloud-first-Strategie.

Bei der Modernisierung von Mainframe-Workloads geht es nicht nur um allgemeine Agilität, sondern auch darum, eine solide Grundlage für zukünftige Innovationen zu schaffen. Da Unternehmen bestrebt sind, KI/ML, standortbezogene Intelligenz und Cloud-Analysen in ihr Tool-Portfolio zu integrieren, stehen siloartige Mainframe-Daten oft im Weg.

Herausforderungen der Mainframe-Datenintegration

Unternehmen, die Mainframe-Systeme betreiben, stehen heute mehr denn je vor der Herausforderung, dass ihre Altdaten in Silos gespeichert sind. Die Modernisierung von Legacy-Systemen ist ein hochkomplexes Unterfangen. Sie erfordert einen sorgfältig durchdachten Ansatz zur Datenintegration und Datenintegrität.

Wenn sie nicht richtig durchgeführt werden, können Modernisierungsprojekte mit Risiken behaftet sein. McKinsey schätzt, dass in den nächsten drei Jahren etwa hundert Milliarden Dollar für Cloud-Migrationsprojekte verschwendet werden.

Die Datenintegration ist heute wichtiger als je zuvor, aber auch schwieriger als je zuvor. Die Daten sind über mehrere Systeme verteilt und liegen in unterschiedlichen Formaten vor. Sie stammen aus verschiedenen Quellen und kommen mit unterschiedlicher Geschwindigkeit an. Die Systeme scheinen in ständigem Wandel begriffen zu sein, denn Unternehmen bringen neue Software auf den Markt, stellen ältere Systeme ein und migrieren immer mehr ihrer Arbeitslasten in die Cloud.
Unzureichende Fähigkeiten, begrenzte Budgets und schlechte Datenqualität stellen ebenfalls eine große Herausforderung dar. Die Zugänglichkeit von Daten ist angesichts der zunehmenden Vorschriften zum Schutz der Privatsphäre und der Datenhoheit sowie der allgegenwärtigen Sicherheitsbedenken besonders schwierig.

Gleichzeitig werden Echtzeit-Analysen und der Echtzeit-Zugang der Kunden zu den Daten immer wichtiger. Für die meisten Anwendungen reicht die Integration im Batch-Modus nicht mehr aus.

Wie können Sie die Daten aus einer Vielzahl unterschiedlicher Quellen verarbeiten, ohne Ihre operativen Systeme zu beeinträchtigen? Wie können Sie sicherstellen, dass die Daten, die Ihre zentralen Geschäftsabläufe unterstützen, den Systemen und Benutzern zur Verfügung stehen, die täglich darauf angewiesen sind? Mit diesen Änderungen auf dem Laufenden zu bleiben, kann mühsam und zeitaufwändig sein.

Datenintegrität ist ein geschäftlicher Imperativ

Mit der zunehmenden Anzahl von Datentools und -plattformen wächst auch die Anzahl der Datensilos in Unternehmen. Forbes berichtet, dass 84 % der CEOs sich Sorgen um die Integrität der Daten machen, die sie täglich für wichtige Entscheidungen nutzen.

Diese Situation ist schon entmutigend genug, aber wenn man bedenkt, welche Auswirkungen eine mangelhafte Datenintegrität auf die Durchführbarkeit von Migrations- und Modernisierungsprojekten hat, sieht es ziemlich düster aus.

Native Mainframe-Daten entsprechen nicht denselben Standards wie die Daten, die in den meisten modernen Systemen gespeichert sind. Für Unternehmen, die IBM i (AS400)-Systeme einsetzen, ist die Herausforderung noch größer. Wie können Versicherungsträger die Lücke zwischen diesen alten Arbeitstier-Systemen und modernen Cloud-basierten Plattformen wie Snowflake, Databricks, Amazon Redshift und anderen überbrücken?

Die richtige Datenintegrationstechnologie kann die Dinge erheblich vereinfachen. Zusammen mit anderen Datenintegritätstools können Sie die Genauigkeit, Vollständigkeit und Qualität von Daten über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg sicherstellen. Streaming-Datenpipelines helfen dabei, Daten in Echtzeit verfügbar und zugänglich zu machen. Tools zur Datenermittlung, Katalogisierung und zum Datenqualitätsmanagement ermöglichen es Versicherungsunternehmen, die Kontrolle über ihre Daten zu erlangen. Datenanreicherung und Standortintelligenz fügen wertvollen Kontext hinzu und ermöglichen es Geschäftsanwendern, herausragende Ergebnisse zu erzielen.

Datenintegrität ist eine Reise. Sie erfordert ein klares Bekenntnis des Unternehmens, um sinnvolle und dauerhafte Ergebnisse zu erzielen. Der Weg zur Datenintegrität ist für jedes Unternehmen einzigartig und sollte von den strategischen Prioritäten des Unternehmens bestimmt werden.

Für viele liegt der Schwerpunkt zunächst auf der Datenintegration und der Beseitigung von Informationssilos. Praktisch alle Unternehmen werden davon profitieren, die Qualität ihrer Daten zu messen und zu beobachten, wie sich die Daten im Laufe der Zeit verändern. Location Intelligence fügt wertvollen Kontext hinzu und verbessert die Datenqualität durch Technologien wie Geokodierung, Geoadressierung und räumliche Analysen. Die Anreicherung von Daten mit vertrauenswürdigen Drittquellen fügt eine wertvolle Perspektive hinzu, die zu bahnbrechenden Erkenntnissen führen kann.
Trotz dieser Gemeinsamkeiten wird jedes Unternehmen seinen eigenen Weg finden, um ein hohes Maß an Datenintegrität zu erreichen.

Datenintegration ist grundlegend

Versicherungsunternehmen, die Mainframe-Systeme betreiben, können vom Einsatz der Change Data Capture (CDC)-Technologie stark profitieren. CDC repliziert Daten in Echtzeit, indem es Datenbankprotokolle aufnimmt, die darin enthaltenen Informationen analysiert und parallele Änderungen in einem Zielsystem einleitet. Da CDC lediglich Protokolldaten liest, wird die Leistung des Datenbankservers selbst nicht beeinträchtigt.

Viele Unternehmen nutzen CDC-Technologie, um Daten auf Cloud-Datenplattformen wie Snowflake, Redshift, Databricks und Kafka zu übertragen. Die Daten-Integrationstools von Precisely bieten eine robuste Integrationslösung auf Unternehmensniveau, die einen Ansatz für Streaming-Datenpipelines beinhaltet, der einmal entworfen und überall eingesetzt werden kann. Das bedeutet Effizienz, Einfachheit und Flexibilität.

Echtzeit-CDC- und ETL-Lösungen von Precisely helfen Ihnen, Datensilos aufzubrechen, datengesteuert zu werden und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen, wenn Sie in die Cloud wechseln.  Um mehr zu erfahren, lesen Sie unser Ebook: 5 Tips to Modernize Data Integration for the Cloud.