En el sector financiero, la velocidad ya no es una ventaja competitiva: es un requisito. Las organizaciones que siguen dependiendo de entornos mainframe se enfrentan a un dilema cada vez más urgente: mantener sistemas robustos pero costosos, o evolucionar hacia arquitecturas Open que permitan innovar, escalar y explotar el valor del dato en tiempo real.
Este caso muestra cómo una plataforma internacional líder en distribución de fondos, con presencia en múltiples mercados y más de 1.000 empleados, consiguió transformar su arquitectura tecnológica sin interrumpir su operativa diaria. El resultado: menos dependencia del legacy, mayor rendimiento y datos disponibles en tiempo real para impulsar el negocio.
El punto de partida: un reto común en el sector financiero
Durante décadas, el mainframe ha sido el corazón de muchas organizaciones financieras. Sin embargo, la presión por innovar, integrar nuevos servicios y reducir costes ha puesto de manifiesto sus limitaciones.
La compañía tenía un objetivo claro: ejecutar una migración segura desde sistemas mainframe hacia entornos Open, garantizando la continuidad operativa y reduciendo progresivamente la dependencia del entorno legacy.
Los retos eran ambiciosos:
- Apagar el entorno mainframe de forma progresiva
- Implementar replicación de datos en tiempo real entre sistemas
- Replicar información con rendimientos extremos hacia Confluent Kafka
- Minimizar el consumo del mainframe durante la transición
No se trataba solo de migrar sistemas, sino de sentar las bases de una organización verdaderamente data-driven.
El desafío real: transformar sin interrumpir el negocio
En proyectos de modernización, el mayor riesgo no es tecnológico: es operativo.
La organización necesitaba garantizar que los sistemas siguieran funcionando con normalidad durante toda la transición. Cualquier interrupción podía impactar directamente en procesos críticos del negocio financiero.
Por ello, el enfoque debía cumplir tres premisas clave:
- Cero interrupciones
- Reducción progresiva del mainframe
- Disponibilidad del dato en tiempo real
La solución debía permitir evolucionar sin fricciones.
La estrategia: optimizar costes y maximizar rendimiento
Para cumplir los objetivos, se diseñó una estrategia basada en dos pilares fundamentales: downsizing del mainframe y replicación de datos en tiempo real.
Downsizing inteligente del mainframe
El primer paso fue reducir progresivamente la carga del entorno legacy mediante una herramienta clave de downsizing, capaz de optimizar el uso del mainframe mientras se preparaba la transición hacia sistemas Open.
Esto permitió:
- Reducir costes desde las primeras fases del proyecto
- Liberar recursos del sistema legacy
- Preparar el apagado definitivo del mainframe
Una estrategia que convierte la modernización en una inversión con retorno desde el primer momento.
Replicación en tiempo real con Change Data Capture
El segundo pilar fue la adopción de tecnología Change Data Capture (CDC) para replicar los cambios de datos en tiempo real entre sistemas.
Las tecnologías utilizadas fueron:
- Precisely Connect ETL
- Precisely Connect CDC
Gracias a esta arquitectura, la organización logró mantener sincronizados los entornos legacy y Open sin afectar a la operativa.
El dato dejó de ser un cuello de botella para convertirse en un acelerador del negocio.
El punto de inflexión: datos con latencia inferior a 300 ms
Uno de los hitos más relevantes del proyecto fue alcanzar replicación de datos sin costes adicionales y con latencias inferiores a 300 milisegundos.
Esto permitió habilitar nuevas capacidades clave:
- Integración con plataformas modernas de streaming de datos
- Alimentación de entornos analíticos en tiempo real
- Mejora de la toma de decisiones basada en información actualizada
En un mercado financiero donde cada segundo cuenta, disponer de datos en tiempo real marca la diferencia.
Resultados tangibles: rendimiento, eficiencia y autonomía tecnológica
El impacto del proyecto se reflejó rápidamente en resultados medibles:
Sistemas modernos con mayor rendimiento
Los nuevos entornos Open superaron el rendimiento del mainframe, demostrando que la modernización no solo era viable, sino beneficiosa desde el primer momento.
Replicación de datos sin costes y con alto rendimiento
La organización consiguió replicar datos con rendimientos extremos sin incrementar los costes operativos.
Reducción de la dependencia del legacy
El proyecto sentó las bases para el apagado del mainframe, eliminando una de las principales barreras para la innovación.
Conclusión: modernizar el dato es modernizar el negocio
Este caso demuestra que la transición desde el mainframe hacia arquitecturas Open puede ejecutarse de forma segura, progresiva y orientada a resultados.
La combinación de Change Data Capture, replicación en tiempo real y estrategias de downsizing del mainframe permitió a la organización:
- Reducir costes operativos
- Aumentar el rendimiento de sus sistemas
- Disponer de datos en tiempo real
- Preparar su arquitectura para la innovación futura
Hoy, más que nunca, la modernización de la infraestructura de datos es un habilitador directo del crecimiento empresarial.
La pregunta ya no es si migrar desde el mainframe.
La pregunta es: ¿qué oportunidades está perdiendo tu organización mientras espera?