Dark Data: CASE - Dados Antigos vs Big Data: Gestão de Dados e Sistemas Legados


Neste CASE de Dark Data poderemos perceber como outras indústrias tiram proveito do poder intrínseco aos seus dados na Dark Data.



Para a melhor ou pior, o gerenciamento de dados que o mundo está testemunhando, está sob um grande processo de mudança, onde a inteligência está mais perto das pessoas da linha de frente.

Adrian Bridgwater, um dos novos escritores de tecnologia, recentemente postou um gráfico, que gerando um papo refrescante. Os casos de para Big Data geralmente se aplicam aos grandes clientes da Fortune 1000-type. No entanto, dados operacionais e transacionais suportam a arquitetura de Big Data e relatórios, estando muitas vezes presos em Bancos de Dados legados que não se integram com o SQL ServerBancos de Dados Oracle, DB2, ou Hadoop.


Gestão de Dados dos Legados: O que está lá?

Bancos de Dados pré-relacionais do VSAM para o Adabas ou IDMS podem ser um tesouro para os cientistas de dados. Detalhes das interações dos usuários e quão rápido ocorre a cadeia de suprimentos, a frequência, quando, onde e com o que. Está tudo lá. Alguns se referem a isso como Dark Data, informações subutilizadas, bens que foram recolhidos para uma finalidade única e depois arquivados. Mas, dadas as circunstâncias adequadas, os dados podem ser mineirados por outras razões.

Infinity Property & Casualty Corp. percebeu que tinha anos de relatórios que poderiam ser analisados e correlacionados com casos de fraude. A empresa construiu um algoritmo fora desse projeto e usou os dados que permitiu recuperar US$ 12 Milhões de sub-rogação. Aqui veremos um exemplo clássico, que poderá ocorrer com você, de Dados Antigos vs Big Data: Gestão de Dados e Sistemas Legados.


O objeto imóvel vs. a força irresistível

De acordo com a IBM, 92 dos 100 maiores bancos utilizam mainframes e 71% de todas as empresas da Fortune 500 têm seus negócios principais em um mainframe. A maioria, se não todos. Estas entidades suportam Bancos de Dados pré-relacionais. O processo de dados de migração pode ser arriscado, caro e disruptivo. Ao mesmo tempo, a visão granular obtida com os dados presentes é o que vai manter essas empresas vivas, permitindo a eficiência, desenvolvimento de novos produtos, além da relações mais estreitas com seus Clientes.

Estas empresas têm disponíveis os Dados, assim como os maiores desafios em torno do desenvolvimento de Novos Produtos, a Rotatividade de Clientes e Integração. Alguns optam por modernizar aplicações legadas, mantendo-as no mainframe, como um seguro progressivo. O gerenciamento de dados legados foi um aspecto fundamental da estratégia da Desjardins General Insurance Group para o crescimento, estimulando um projeto de US$ 45 Mi que os analistas chamam do maior projeto modernização de dados na história do seguro.

No entanto, muitos coíbem-se de grandes projetos de modernização, com medo de interrupção ou falha. As empresas não podem desligar os sistemas ou simplesmente importar os dados para plataformas Hadoop modernas. Devido às muitas fusões e aquisições no mundo das finanças, bancos, por vezes, têm dezenas de sistemas legados separados. Estes juntos, estão forrados de sistemas legados que podem ser encontrados nos sistemas de pagamentos e de cartão de crédito, caixas eletrônicos e soluções para filiais ou canal. O fato de que esses sistemas legados causam dores de cabeça é ilustrado pelo Deutsche Bank, cujos planos de Big Data estão retidos devido aos sistemas legados.


Então o que fazer?

A boa notícia é que a tecnologia avançou, e existem maneiras de obter dados legados de mainframe sem migração. A Companies House, departamento governamental do Reino Unido responsável pela gravação e armazenamento de dados de relatórios corporativos, usou essa abordagem para o gerenciamento de dados legados, sincronização de bancos de dados pré-relacionais IDMS  para data warehouses da Oracle para uma melhor visibilidade dos relatórios.

A grande mudança agora não é que todo mundo é um gerente de TI ainda existem muitas maneiras de se controlar dispositivos, acesso a computadores e dados, mas todo mundo é um consumidor de uma grande quantidade de dados. Tornando fácil, o avanço da estratégia vencedora de gerenciamento de dados.







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