{"id":22216,"date":"2024-07-09T11:14:46","date_gmt":"2024-07-09T09:14:46","guid":{"rendered":"https:\/\/infotel-software.com\/nicht-kategorisiert\/optimization-of-mainframe-data-integration-into-data-lakes-strategies-and-solutions\/"},"modified":"2025-07-10T15:37:36","modified_gmt":"2025-07-10T13:37:36","slug":"optimierung-der-integration-von-mainframe-daten-in-data-lakes-strategien-und-loesungen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/infotel-software.com\/de\/user-case-de\/optimierung-der-integration-von-mainframe-daten-in-data-lakes-strategien-und-loesungen\/","title":{"rendered":"Optimierung der Integration von Mainframe-Daten in Data Lakes: Strategien und L\u00f6sungen"},"content":{"rendered":"

[et_pb_section fb_built=“1″ _builder_version=“4.24.3″ custom_padding=“0px||||false|false“ da_disable_devices=“off|off|off“ global_colors_info=“{}“ da_is_popup=“off“ da_exit_intent=“off“ da_has_close=“on“ da_alt_close=“off“ da_dark_close=“off“ da_not_modal=“on“ da_is_singular=“off“ da_with_loader=“off“ da_has_shadow=“on“][et_pb_row _builder_version=“4.24.3″ background_size=“initial“ background_position=“top_left“ background_repeat=“repeat“ custom_padding=“0px||||false|false“ collapsed=“off“ global_colors_info=“{}“][et_pb_column type=“4_4″ _builder_version=“4.16″ custom_padding=“|||“ global_colors_info=“{}“ custom_padding__hover=“|||“][et_pb_image src=“https:\/\/infotel-software.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/datalake-1.jpg“ alt=“Data Lakes“ title_text=“Data Lakes“ _builder_version=“4.27.0″ _module_preset=“default“ hover_enabled=“0″ global_colors_info=“{}“ sticky_enabled=“0″][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=“4.27.4″ _module_preset=“default“ hover_enabled=“0″ global_colors_info=“{}“ sticky_enabled=“0″]<\/p>\n

Optimierung der Integration von Mainframe-Daten in Data Lakes: Strategien und L\u00f6sungen<\/h1>\n

 <\/p>\n

Die Nutzung von Daten in Data Lakes ist f\u00fcr gro\u00dfe Unternehmen, die ihren Wert voll aussch\u00f6pfen m\u00f6chten, von entscheidender Bedeutung geworden. Die Integration von Daten aus Mainframe-Systemen stellt jedoch mehrere Herausforderungen dar, insbesondere in Bezug auf das Volumenmanagement, die Konsistenz und die Sicherheit.<\/p>\n

[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row column_structure=“2_5,3_5″ _builder_version=“4.24.3″ _module_preset=“default“ collapsed=“off“ global_colors_info=“{}“][et_pb_column type=“2_5″ _builder_version=“4.24.3″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“][et_pb_image src=“https:\/\/infotel-software.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/shutterstock_2104685492-1-1.jpg“ alt=“Data Lakes“ title_text=“Data Lakes“ _builder_version=“4.27.0″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“][\/et_pb_image][et_pb_button button_url=“#ancre-cible“ button_text=“Fordern Sie Ihre Demo an“ button_alignment=“center“ _builder_version=“4.27.4″ _module_preset=“default“ hover_enabled=“0″ global_colors_info=“{}“ sticky_enabled=“0″][\/et_pb_button][\/et_pb_column][et_pb_column type=“3_5″ _builder_version=“4.24.3″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“][et_pb_text _builder_version=“4.27.4″ _module_preset=“default“ hover_enabled=“0″ global_colors_info=“{}“ sticky_enabled=“0″]<\/p>\n

Datenladeverfahren in Data Lakes<\/strong><\/h2>\n

Gro\u00dfe Unternehmen verwenden h\u00e4ufig Mainframes zur Verwaltung kritischer Transaktionen. Um ihre Infrastruktur zu modernisieren, \u00fcbernehmen sie Data Lakes, um die Analyse von Kundendaten zu erleichtern. Eine typische Architektur umfasst Mainframes f\u00fcr kritische Transaktionen, Java-Anwendungen f\u00fcr Middleware-Dienste und einen Data Lake zur Speicherung und Analyse gro\u00dfer Datenmengen.<\/p>\n

Data Lakes beherbergen verschiedene Datentypen, wie Transaktionen, Protokolle, Sensordaten und Kundeninformationen. Diese Daten stammen haupts\u00e4chlich aus Mainframe-Systemen, relationalen Datenbanken wie DB2 und Dateisystemen. Sie sind unerl\u00e4sslich f\u00fcr pr\u00e4diktive Analysen, Reporting und Business-Intelligence (BI)-Anwendungen.<\/p>\n

[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row column_structure=“3_5,2_5″ _builder_version=“4.24.3″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“][et_pb_column type=“3_5″ _builder_version=“4.24.3″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“][et_pb_text _builder_version=“4.27.4″ _module_preset=“default“ hover_enabled=“0″ global_colors_info=“{}“ sticky_enabled=“0″]<\/p>\n

Einschr\u00e4nkungen bei der Datenintegration<\/strong><\/h2>\n

Die Integration von Daten aus Mainframes in Data Lakes umfasst die Verwaltung massiver Volumina. Die wichtigsten Herausforderungen bestehen darin, die Auswirkungen auf die Quellsysteme zu minimieren und eine konsistente und schnelle Entladung zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n

Um die Konsistenz und Sicherheit der Daten zu gew\u00e4hrleisten, ist es notwendig, nicht-invasive Entladungstechniken, Verschl\u00fcsselungsprotokolle und sichere Netzwerkverbindungen zu verwenden. Die Datenqualit\u00e4t wird durch Aktualisierungstechniken w\u00e4hrend der \u00dcbertragung und strenge Validierungsprozesse vor dem Laden in den Data Lake aufrechterhalten.<\/p>\n

[\/et_pb_text][\/et_pb_column][et_pb_column type=“2_5″ _builder_version=“4.24.3″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“][et_pb_image src=“https:\/\/infotel-software.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/shutterstock_2344903033-1-1.jpg“ alt=“Data Lakes“ title_text=“Data Lakes“ _builder_version=“4.27.0″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“][\/et_pb_image][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row column_structure=“2_5,3_5″ _builder_version=“4.24.3″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“][et_pb_column type=“2_5″ _builder_version=“4.24.3″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“][et_pb_image src=“https:\/\/infotel-software.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/shutterstock_2284812253-1-1.jpg“ alt=“Data Lakes“ title_text=“Data Lakes“ admin_label=“Image“ _builder_version=“4.27.0″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“][\/et_pb_image][et_pb_button button_url=“#ancre-cible“ button_text=“Fordern Sie Ihre Demo an“ button_alignment=“center“ _builder_version=“4.27.4″ _module_preset=“default“ hover_enabled=“0″ global_colors_info=“{}“ sticky_enabled=“0″][\/et_pb_button][\/et_pb_column][et_pb_column type=“3_5″ _builder_version=“4.24.3″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“][et_pb_text _builder_version=“4.27.4″ _module_preset=“default“ hover_enabled=“0″ global_colors_info=“{}“ sticky_enabled=“0″]<\/p>\n

L\u00f6sungen und Best Practices f\u00fcr die Datenintegration<\/strong><\/h2>\n

ETL-Tools (Extract, Transform, Load) sind entscheidend f\u00fcr das Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten. Die Automatisierung von Prozessen reduziert manuelle Eingriffe und beschleunigt den Datenfluss.<\/p>\n

InfoUnload zeichnet sich durch seine F\u00e4higkeit aus, gro\u00dfe Volumina schnell zu entladen, ohne den Betrieb zu st\u00f6ren. Seine Geschwindigkeit und der geringe CPU-Verbrauch senken die Kosten und den Ressourcenbedarf, w\u00e4hrend die Datenintegrit\u00e4t gew\u00e4hrleistet bleibt.<\/p>\n

Ein bemerkenswertes Beispiel ist eine gro\u00dfe Bank, die InfoUnload verwendet, um Daten von Kundenkonten aus dem Mainframe zu extrahieren, sie zu transformieren und in einen Data Lake zu laden. Dieses Projekt hat die Kosten gesenkt und die Marketinganalysen beschleunigt.<\/p>\n

Best Practices umfassen die Verwendung schneller Entladungstools wie InfoUnload, die Einrichtung automatisierter ETL-Pipelines, die Validierung der Datenkonsistenz vor dem Laden und die Nutzung sicherer \u00dcbertragungsprotokolle.<\/p>\n

[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row column_structure=“3_5,2_5″ _builder_version=“4.24.3″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“][et_pb_column type=“3_5″ _builder_version=“4.24.3″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“][et_pb_text _builder_version=“4.27.4″ _module_preset=“default“ hover_enabled=“0″ global_colors_info=“{}“ sticky_enabled=“0″]<\/p>\n

Mehrwert von InfoUnload<\/strong><\/h2>\n

InfoUnload bietet eine au\u00dfergew\u00f6hnliche Leistung, indem es gro\u00dfe Datenmengen schnell entl\u00e4dt, ohne signifikante Auswirkungen zu haben. Es gew\u00e4hrleistet eine konsistente Datenentladung und sichert deren Integrit\u00e4t f\u00fcr eine effektive Integration in Data Lakes.<\/p>\n

Dank seines geringen CPU-Verbrauchs hilft InfoUnload, Kosten zu senken und den Ressourcenbedarf zu optimieren. Die Aktualisierungsfrequenz der Daten kann an spezifische gesch\u00e4ftliche Anforderungen angepasst werden, wie z. B. quartalsweise Marketinganalysen oder t\u00e4gliche Verkaufsanalysen.<\/p>\n

InfoUnload bietet eine effiziente L\u00f6sung zur Integration von Mainframe-Daten in Data Lakes und kombiniert Geschwindigkeit, Leistung und geringe Auswirkungen auf die Quellsysteme. Dieser Ansatz erm\u00f6glicht es Unternehmen, ihren Bedarf an fortschrittlichen Analysen zu decken und gleichzeitig eine zuverl\u00e4ssige Datenextraktion und -\u00fcbertragung zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n

[\/et_pb_text][\/et_pb_column][et_pb_column type=“2_5″ _builder_version=“4.24.3″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“][et_pb_image src=“https:\/\/infotel-software.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/shutterstock_1793021125-1-1.jpg“ alt=“Data Lakes“ title_text=“Data Lakes“ _builder_version=“4.27.0″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“][\/et_pb_image][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row admin_label=“D\u00e9mo“ module_id=“ancre-cible“ _builder_version=“4.24.3″ _module_preset=“default“ background_color=“#112f6b“ custom_padding=“30px||||false|false“ global_colors_info=“{}“][et_pb_column type=“4_4″ _builder_version=“4.24.3″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“][et_pb_code _builder_version=“4.27.4″ _module_preset=“default“ custom_padding=“0%|2%|0%|2%|false|false“ hover_enabled=“0″ global_colors_info=“{}“ sticky_enabled=“0″]