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FACULTAD DE INGENIERÍA Carrera de Ingeniería Empresarial y de Sistemas EL IMPACTO FINANCIERO DE CLOUD COMPUTING EN UNA EMPRESA GLOBAL DE TELECOMUNICACIONES Tesis para optar el Título Profesional de Ingeniero Empresarial y de Sistemas RUBÉN AGUEDO BLANCO EZEQUIEL OMAR ASTRADA Asesor: Ing. Gener Victor Zambrano Loli Lima Perú 2019

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FACULTAD DE INGENIERÍA

Carrera de Ingeniería Empresarial y de Sistemas

EL IMPACTO FINANCIERO DE CLOUD COMPUTING EN UNA EMPRESA GLOBAL DE

TELECOMUNICACIONES

Tesis para optar el Título Profesional de Ingeniero Empresarial y de

Sistemas

RUBÉN AGUEDO BLANCO

EZEQUIEL OMAR ASTRADA

Asesor:

Ing. Gener Victor Zambrano Loli

Lima – Perú

2019

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Índice de contenidos

1. Introducción ..................................................................................................... 1

1.1 Problema de investigación .......................................................................... 1

1.1.1 Planteamiento del problema. ............................................................... 1

1.1.2 Formulación del problema. .................................................................. 3

1.1.3 Justificación de la investigación. .......................................................... 3

1.2 Marco referencial ........................................................................................ 5

1.2.1 Antecedentes. ...................................................................................... 5

1.2.2 Marco Teórico. ..................................................................................... 7

1.3 Objetivos e hipótesis ................................................................................. 34

1.3.1 Objetivos. .......................................................................................... 34

1.3.2 Hipótesis. ........................................................................................... 35

2. Método ............................................................................................................ 36

2.1 Tipo y diseño de investigación .................................................................. 36

2.1.1 Tipo de investigación. ........................................................................ 36

2.1.2 Diseño de investigación. .................................................................... 36

2.2 Variables .................................................................................................. 37

2.2.1 Variable independiente. ..................................................................... 37

2.2.2 Variable dependiente. ........................................................................ 37

2.2.3 Operacionalización de variables. ....................................................... 39

2.2.4 Descripción de los indicadores .......................................................... 39

2.3 Muestra .................................................................................................... 41

2.3.1 Población. .......................................................................................... 41

2.3.2 Muestra. ............................................................................................ 41

2.3.3 Muestreo. .......................................................................................... 41

2.4 Instrumentos de investigación................................................................... 42

2.5 Procedimiento de recolección de datos .................................................... 44

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2.6 Plan de análisis ........................................................................................ 46

2.6.1 Prueba de Normalidad. ...................................................................... 47

2.6.2 Prueba de Hipótesis. ......................................................................... 47

2 Resultados ..................................................................................................... 49

3.1 Presentación de resultados ...................................................................... 50

3.1.1 Retorno de la Inversión (ROI) ............................................................ 50

3.1.2 Costo Total de Propiedad (TCO) ....................................................... 53

3.1.3 Time-to-market (TTM) en días por proyecto....................................... 56

3.1.4 Time-to-market (TTM) ahorro en dólares. .......................................... 59

3.1.5 Uptime. .............................................................................................. 62

3.1.6 Penalidades. ...................................................................................... 65

3.2 Discusión .................................................................................................. 68

3.3 Conclusiones ............................................................................................ 70

3.4 Recomendaciones .................................................................................... 73

Referencias ........................................................................................................... 74

Anexos ................................................................................................................... 77

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Índice de figuras

Figura 1. Transformación Digital: La tercera plataforma ............................................ 9

Figura 2. Plan Estratégico 2015-2020 ..................................................................... 11

Figura 3. Modelos de Cloud Computing. ................................................................. 14

Figura 4. Cloud Utilization………………………………………………………………...15

Figura 5. Enterprise Cloud Strategy ........................................................................ 15

Figura 6. Modelos de Servicio Cloud Computing .................................................... 16

Figura 7. Cuadrante Mágico Gartner Cloud IaaS .................................................... 17

Figura 8. Enterprise Cloud Adoption ....................................................................... 18

Figura 9. Cloud Computing TCO Iceberg ................................................................ 23

Figura 10. Worldwide Public Cloud Services Revenue Forecast ............................. 24

Figura 11. Cambio en la confianza en la seguridad cloud ....................................... 26

Figura 12. Razones principales para no migrar a la nube ....................................... 27

Figura 13. Factores más importantes para la seguridad en la nube ........................ 28

Figura 14. Cloud Challenges ................................................................................... 29

Figura 15. Cloud Initiatives en 2018 ........................................................................ 30

Figura 16. Industry 4.0 ............................................................................................ 31

Figura 17. Manufacturing Benefits of Industrial IoT ................................................. 32

Figura 18. Managed Services Dashboard. On-Premises. ....................................... 43

Figura 19. Managed Services Dashboard – Cloud Infrastructure ............................ 43

Figura 20. Procedimiento de recolección de datos .................................................. 44

Figura 21. Retorno de la Inversión (ROI) ................................................................ 50

Figura 22. Costo total de Propiedad (TCO) ............................................................. 53

Figura 23. Time-to-Market (TTM) en días por proyecto ........................................... 56

Figura 24. Time-to-Market - Ahorro ......................................................................... 59

Figura 25. Uptime.. ................................................................................................. 62

Figura 26. Penalidades ........................................................................................... 65

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Índice de tablas

Tabla 1. Indicadores financieros (On-Premises) ....................................................... 1

Tabla 2. Beneficios de Cloud computing para empresas ....................................... 20

Tabla 3. Top Growing Cloud Services ..................................................................... 25

Tabla 4. Tendencias en Transformación Digital ..................................................... 31

Tabla 5. Operacionalización de variables ............................................................... 39

Tabla 6. Muestra Retorno de la Inversión (ROI) ...................................................... 51

Tabla 7. Estadística descriptiva Retorno de la Inversión (ROI) .............................. 51

Tabla 8. Prueba de Hipótesis Retorno de la Inversión (ROI) .................................. 52

Tabla 9. Muestra Costo Total de Propiedad (TCO) en millones de dólares ............ 54

Tabla 10. Estadística descriptiva Costo total de Propiedad (TCO) ......................... 54

Tabla 11. Prueba de Hipótesis Costo Total de Propiedad (TCO) ............................ 55

Tabla 12. Muestra Time-to-Market (TTM) en días por proyecto ............................. 57

Tabla 13. Estadística descriptiva Time-to-Market (TTM) en días por proyecto ........ 57

Tabla 14. Prueba de Hipótesis Time-to-market (TTM) en días por proyecto .......... 58

Tabla 15. Muestra Time-to-Market (TTM) ahorro en miles de dólares .................... 60

Tabla 16. Estadística descriptiva Time-to-Market (TTM) ahorro .............................. 60

Tabla 17. Prueba de Hipótesis Time-to-market (TTM) ahorro ................................ 61

Tabla 18. Muestra Uptime ...................................................................................... 63

Tabla 19. Estadística descriptiva Uptime ............................................................... 63

Tabla 20. Prueba de Hipótesis Uptime ................................................................... 64

Tabla 21. Muestra Penalidades en millones de dólares ......................................... 66

Tabla 22. Estadística descriptiva Penalidades en millones de dólares ................... 66

Tabla 23. Prueba de Hipótesis Penalidades .......................................................... 67

Tabla 24. Resultado de las pruebas de hipótesis .................................................... 70

Tabla 25. Indicadores financieros (Cloud Computing) ............................................. 71

Tabla 26. Comparación de indicadores entre On-Premises y Cloud Computing ..... 72

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Índice de anexos

Anexo 1. Global Process Landscape ...................................................................... 77

Anexo 2. Client Support Services. ........................................................................... 77

Anexo 3. Detalle de subproceso de Soporte Proactivo. .......................................... 78

Anexo 4. Diagrama de Ishikawa.............................................................................. 78

Anexo 5. Análisis FODA – Año 2014. ..................................................................... 79

Anexo 6. Cantidad de nodos administrados. ........................................................... 79

Anexo 7. Indicadores On-Premises. ........................................................................ 80

Anexo 8. Porcentaje de uptime por día (On-Premises). .......................................... 80

Anexo 9. Porcentaje de uptime por día (Cloud Computing)..................................... 81

Anexo 10. Penalidades para On-Premises por año. ................................................ 81

Anexo 11. Penalidades para Cloud Computing por año .......................................... 82

Anexo 12. Reporte de disponibilidad On-Premises. ................................................ 82

Anexo 13. Reporte de disponibilidad Cloud Computing. ......................................... 83

Anexo 14. Matriz de consistencia de la investigación .............................................. 80

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1. Introducción

1.1 Problema de investigación

1.1.1 Planteamiento del problema.

La investigación se ha desarrollado en una empresa global de

telecomunicaciones con presencia en más de 150 países. La empresa se

encuentra posicionada como líder mundial en soluciones empresariales de

Comunicación y Colaboración. Una de sus principales unidades de negocio

es la de Servicios Profesionales, dentro de estos, se incluye el servicio de

Soporte Proactivo para sus clientes a escala global. Para la gestión de este

servicio, la empresa contaba con una infraestructura On-Premises (data

center propio), la cual servía como infraestructura tecnológica para la atención

de incidentes de más de 300 clientes. En los primeros años, la demanda del

servicio se pudo controlar sin dificultad con los recursos tecnológicos que se

tenían a disposición, sin embargo, a raíz de una demanda mayor a la

pronosticada, la infraestructura no pudo soportar adecuadamente el

crecimiento del negocio. En consecuencia, se vieron afectados los Niveles de

Acuerdo de Servicio (SLA) y la Satisfacción del Cliente (CSAT), esto impactó

directamente en la rentabilidad del negocio debido al aumento de pagos de

penalidades y la cancelación de contratos, entre otros problemas que

permitieron determinar que la infraestructura era ineficiente para el servicio de

soporte proactivo y los objetivos del negocio (véase Tabla 1)

Tabla 1. Indicadores financieros (On-Premises)

Indicador 2011 2012

2013

2014 Total

Ingresos $15.63 $47.88 $84.29 $57.48 $205.28 Infraestructura $6.60 $18.84 $21.96 $13.20 $60.60 Penalidades $1.43 $4.92 $6.24 $6.19 $18.81 Personal + Otros gastos $6.72 $20.59 $36.24 $24.72 $88.27 ROI (Promedio) 6% 8% 30% 31% - Costo Total de Propiedad (TCO) $14.78 $44.35 $64.45 $44.11 $167.69 Uptime (Promedio) 99.07% 99.00% 99.18% 99.18% -

Nota: Datos obtenidos de SAP ERP (julio 2011 a junio 2014) Expresado en millones de dólares americanos

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La empresa decidió entonces adoptar rápidamente un nuevo modelo de

servicio para resolver los problemas y desafíos que se habían presentado, lo

que llevó a realizar un estudio situacional para realizar cambios en su

estrategia y el modelo de negocio. Para afrontar los nuevos requerimientos

del servicio de soporte proactivo, se decidió migrar la infraestructura On-

Premises a Cloud Computing, utilizando servicios de nube pública de

Microsoft Azure y Amazon Web Services. El cambio tuvo como premisa

mejorar la disponibilidad, la flexibilidad, la escalabilidad, la agilidad del

negocio y obtener un mayor rendimiento, aspectos claves para afrontar los

nuevos desafíos del negocio y las expectativas de los clientes.

La investigación está motivada debido a que la información relacionada a

Cloud Computing se ha centrado en cuestiones técnicas y teóricas, tales

como los requisitos de implementación, los recursos, el rendimiento y las

diversas tecnologías y proveedores, sin embargo, los estudios nacionales

sobre el impacto financiero de la nube en las empresas son escasos, por lo

tanto, se busca medir los diversos beneficios financieros que la nube brinda a

las empresas. Por otra parte, Cloud Computing no es una nueva tecnología,

sino un cambio de paradigma en las organizaciones que ha abierto el camino

y se ha transformado en el pilar fundamental de la Transformación Digital.

Por último, la investigación tiene la importancia de aportar mayor

conocimiento sobre otros beneficios, además de los financieros, que pueden

ser medibles y cuantificables, es importante destacar que Cloud Computing

es una iniciativa estratégica que da lugar a cambios en el negocio y en la

cultura organizacional

La presente investigación busca medir el impacto financiero que Cloud

Computing ha tenido en la organización, además de validar y extender las

teorías en base a los beneficios y los alcances de este nuevo paradigma que

es clave para la Transformación Digital.

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1.1.2 Formulación del problema.

Problema General:

¿Cuál es el impacto financiero al utilizar Cloud Computing en una empresa

global de telecomunicaciones?

• Problema específico 1 ¿Cloud Computing aumenta el retorno de la inversión (ROI)?

• Problema específico 2

¿Cloud Computing disminuye el Time-to-market (TTM)?

• Problema específico 3

¿Cloud Computing incrementa la disponibilidad de la infraestructura

tecnológica?

1.1.3 Justificación de la investigación.

Actualmente, las organizaciones se enfrentan a un mercado cada vez más

dinámico y competitivo, ergo, estas se han visto forzadas a replantear sus

modelos de negocio y a reestructurar sus productos o servicios haciendo foco

en la innovación. Esta coyuntura ha llevado a colocar a las Tecnologías de la

Información y Comunicación como una piedra angular en este proceso

disruptivo. Las empresas se encuentran en una batalla por la sobrevivencia,

donde es imperioso adaptarse rápidamente para no fracasar y en

consecuencia desaparecer, la velocidad de adaptación a los cambios y la

agilidad requerida en el mercado actual no tienen precedentes.

Los nuevos desafíos derivados de la globalización, los grandes volúmenes de

datos y las cambiantes demandas de los clientes, las empresas están

realizando grandes cambios organizacionales en camino hacia la

Transformación Digital, esto se debe en gran medida a que los avances

tecnológicos han propiciado la necesidad de repensar en cómo generar valor

para los clientes y en como extender esa premisa hacia todo el negocio, hoy

es necesaria una visión digital clara y convincente, que permita acelerar la

innovación y tomar las decisiones adecuadas. La adopción de las nuevas

tecnologías requiere de una mirada enfocada hacia las necesidades del

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negocio y en soluciones innovadoras que integren a toda la organización en

todos los niveles. La Transformación Digital hoy en día es necesaria para la

supervivencia empresarial, ya que permite acelerar la innovación y mejorar la

calidad de los productos y servicios. Las compañías que ignoren el cambiante

ambiente de negocios perderán su cuota de mercado a mano de

competidores con mayor innovación y con un enfoque en las nuevas

tecnologías digitales.

Cloud Computing (la nube) representa un nuevo paradigma, clave en la

Transformación Digital, que tiene una gran influencia en la manera en cómo

las áreas de Tecnologías de la Información (TI) diseñan e implementan la

infraestructura tecnológica necesaria para apoyar estratégicamente al

negocio. La nube tiene la capacidad de proveer diversos recursos

informáticos a demanda que son accesibles a través de Internet, estos

recursos en línea permiten procesar, almacenar y gestionar grandes

volúmenes de información, al mismo tiempo que simplifican la complejidad,

aumentan la productividad y brindan mayor agilidad a las organizaciones para

adoptar nuevas tecnologías.

En la actualidad, existe mucha información teórica acerca de este nuevo

paradigma; sus beneficios y bondades, sin embargo, hay escasez de

investigaciones con respecto a los beneficios financieros y al impacto real que

Cloud Computing tiene en las organizaciones, por lo tanto, es un campo que

debe ser explorado con mayor profundidad.

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1.2 Marco referencial

1.2.1 Antecedentes.

1.2.1.1 Nacionales.

• Guerrero Reátegui, Jose L. (2016). Gestionar con eficacia y eficiencia operativa a través del uso de un portal de infraestructura como servicio En esta tesis el autor describe las fases y tareas desarrolladas para la

implantación de una solución de portal de Cloud computing

Infrastructure as a Service (IaaS) en GMD. Donde destaca la

importancia de gestionar con eficacia y eficiencia los servicios

basados en Cloud Computing para un mejor aprovechamiento de

estos.

• López, Carlos A. (2012). Cloud computing: solución tecnológica que aún no aprovechamos El autor sostiene que Cloud Computing brinda una serie de beneficios

y ventajas para las organizaciones, pero que estos no están siendo

aprovechados debido al desconocimiento que existe sobre este nuevo

paradigma de TI.

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1.2.1.2 Internacionales.

• Chen, Chuan y Nakatani. (2016). The Perceived Business Benefit of Cloud Computing: An Exploratory Study. Los autores de esta investigación se han enfocado en realizar un

estudio exploratorio de los beneficios de Cloud Computing que son

percibidos por aquellas personas o empresas que han adoptado esta

nueva tendencia, además de examinar el impacto de diversos factores

en la relación entre los diferentes tipos de Cloud Computing y su

beneficio percibido.

• Alijani, Fulk, Omar y Tulsi. (2014). Cloud Computing effects on

Small business.

Este proyecto de investigación se centra en Cloud Computing y sus

efectos en pequeñas empresas en términos de costo, confiabilidad y

seguridad. Los autores sostienen que la computación en nube es uno

de los nuevos paradigmas de Tecnologías de la información y la

comunicación que brindan oportunidades para entregar servicios de

nuevas formas. Este estudio se realizó en base a una gama limitada

de participantes de pequeñas empresas.

• Qian y Palvia. (2013). Towards understanding of Cloud Computing’s impact on organizational IT Strategy. Los autores sostienen que Cloud Computing se ha convertido en una

tendencia de TI dominante en los últimos años por su potencial para

cambiar notablemente la tecnología y el panorama empresarial.

Aunque se ha discutido mucho sobre sus beneficios y riesgos, y la

estrategia de la nube en sí misma ha sido ampliamente estudiada en

el mundo de los negocios, sin embargo, sus impactos estratégicos aún

no han sido completamente analizados.

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1.2.2 Marco Teórico.

Los avances tecnológicos han definido gran parte de la historia de la

humanidad, el mundo de hoy es un ambiente dinámico para las empresas,

donde los productos se venden de formas diferentes en mercados totalmente

nuevos; los clientes no se ajustan a los perfiles habituales y los productos o

servicios se utilizan de maneras inesperadas, estos cambios ocurren a un

paso cada vez más acelerado y tienen mayor influencia en el éxito

empresarial. En este entorno cada vez más competitivo y que se transforma

constantemente, la tecnología ha tomado un rol preponderante en las

estrategias empresariales, para poder competir es mandatorio el uso de

nuevas tecnologías que aceleren la innovación y así poder evolucionar. Esta

disrupción tecnológica trae tanto oportunidades como desafíos, por lo que

esta transición debe realizarse de una manera adecuada e inteligente. Según

Chan y Mauborgne. (2014). “La verdadera oportunidad es crear océanos

azules de espacio de mercado no disputado. Los océanos azules no

provienen solamente de innovaciones tecnológicas, sino de vincular la

tecnología con lo que los compradores desean.” Las nuevas tecnologías

deben utilizarse de manera estratégica, integrándolas adecuadamente con los

procesos, las personas y los clientes; para generar valor agregado. En este

sentido, las empresas están acelerando el paso en estrategias hacia la

Transformación Digital.

1.2.2.1 Transformación Digital

La Transformación Digital es uno de los cambios más relevantes de este siglo

que afecta a las organizaciones de todos los tamaños como así también a los

países y sus entidades gubernamentales. Según IDC (2013), “La

Transformación Digital se apoya en cuatro pilares fundamentales”:

• Movilidad

• Big Data / Analytics

• Social Media

• Cloud Computing

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“La Transformación Digital es un proceso complejo que cambia la forma en

que las empresas operan e ingresan al mercado, lo que crea oportunidades a

largo plazo para las organizaciones equipadas para llevar a los clientes en

este viaje digital continuo” (IDC, 2017). La Transformación Digital como tal,

implica un gran cambio cultural, donde se requiere que las empresas desafíen

continuamente su statu quo. Este proceso disruptivo integra diferentes

tecnologías en todas las áreas de las organizaciones generando cambios

trascendentales en las operaciones y en la manera en la que se entrega valor

a los clientes. El cambio debe partir desde el liderazgo de la alta gerencia y

luego abarcar a toda la empresa con el objetivo de generar un punto de

inflexión en la mentalidad de los colaboradores en todos los niveles

organizacionales. Gartner (2018a) sostiene, “A medida que las

organizaciones continúan adoptando la transformación digital, descubren que

no es tan simple como comprar la última tecnología; requiere cambios

significativos en la cultura organizacional y en los sistemas”.

La alta gerencia debe asegurar la obtención de los recursos necesarios,

colocando a la Transformación Digital como una piedra angular del

planeamiento estratégico. En este contexto, es trascendental contar con una

alta colaboración y comunicación entre todas las áreas, Gestionar el

Conocimiento y el Talento, pero por sobre todas las cosas realizar una

eficiente Gestión del Cambio. Según Gartner (2018a), “La innovación digital

solo puede tener éxito en una cultura de colaboración. Las personas tienen

que poder trabajar más allá de las fronteras y explorar nuevas ideas. En

realidad, la mayoría de las organizaciones están atrapadas en una cultura de

silos y jerarquías resistentes al cambio”

La Transformación Digital está generando cambios trascendentales en las

operaciones de banca, salud, seguridad pública, hospitalidad, servicios

financieros, educación y en cualquier otro tipo de industria, la tecnología está

afectando todos los aspectos de la sociedad, cambiando la experiencia del

cliente a través de servicios digitales móviles con interacciones automatizadas

e impulsando un cambio en las operaciones y modelos de negocio de las

empresas. (véase Figura 1)

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Figura 1. Transformación Digital: La tercera plataforma (Fuente: IDC, 2013)

1.2.2.1.1 Transformación Digital en el mundo

La Disrupción Digital tiene también un alto impacto en los diferentes países y

regiones del mundo, según un artículo de Financial Times (2018) PwC indica,

“El cambio contribuirá hasta en un 14% en el incremento del PBI mundial para

el año 2030. En el caso de Europa, la adopción de la Transformación Digital

está avanzando a un ritmo lento: solo el 5% de las fábricas en Europa, Oriente

Medio y África (EMEA) son “Campeones digitales”, frente al 11% en América

y el 19% en Asia-Pacífico”. Los números expuestos respaldan el liderazgo

que han tomado las empresas asiáticas en diferentes industrias,

principalmente destacándose en el rubro de tecnología y en el sector

automotriz. Estas compañías han construido fábricas con los estándares más

recientes, tienen una mentalidad abierta al cambio y una adopción rápida de

nuevas tecnologías. Según Oppenheimer A. (2014) “Estamos en la era del

conocimiento, en la que los países que desarrollen productos con alto valor

agregado serán cada vez más ricos, y los que siguen produciendo materias

primas o manufacturas básicas se quedarán cada vez más atrás”.

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1.2.2.1.2 Transformación Digital en el Perú

Según un estudio realizado por ESAN (2018), “El Perú se encuentra en un

punto de partida, ya que la Transformación Digital se encuentra en fases

iniciales” Según el último Encuentro Iberoamérica Empresarial, “El 76% de

empresas peruanas solo usan internet para comunicarse por correo o chat y

el 24%, para ventas. Además, la mayoría de las empresas, en especial las

pymes, no tienen página web y solo un tercio usa redes para promocionarse”.

Reforzando lo dicho anteriormente, lograr un cambio en la mentalidad es algo

primordial, la tecnología debe comenzar a verse como un aliado estratégico.

En ese sentido, uno de los mayores beneficios de la transformación es aportar

mayor agilidad, esto implica, brindar mayor velocidad de adaptación a los

cambios del mercado y acelerar la innovación. Según Fuente, O. (2017). “El

cambio no es sólo tecnológico, sino que lleva consigo nuevas aptitudes tanto

en las personas, así como en la reinvención de organizaciones que afectan al

mercado global tradicional. No está enfocado a la tecnología utilizada (Big

Data, Cloud, Internet de las cosas, Movilidad, Social Business) sino en

utilizarla para lograr los objetivos marcados. La transformación digital irá

ligada con los objetivos y estrategias empresariales”.

1.2.2.1.3 Transformación Digital en la empresa de telecomunicaciones

Como se ha mencionado, la empresa global de telecomunicaciones donde se

ha desarrollado esta investigación ha rediseñado sus productos y servicios.

Para lograrlo ha realizado una transición hacia un nuevo modelo de negocio

que contiene como puntos relevantes a la Transformación Digital y Cloud

Computing, como puede observarse en su Plan Estratégico para el período

2015 – 2020 (véase Figura 2)

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Figura 2. Plan Estratégico 2015-2020 (Fuente: Intranet corporativa)

Dentro de los cuatro pilares de la Transformación Digital (véase Figura 1),

Cloud Computing se ha convertido en el pilar más preponderante de todos,

ya que la nube además de brindar diversos recursos informáticos también

acelera la adopción de nuevas tecnologías, tales como Big Data, Internet de

las Cosas (IoT), Analytics, entre otras. Según un artículo de Cloud Industry

Forum (2016), Hilton A. sostiene que “Cloud Computing es el agente de la

disrupción digital, y se puede ver que hay beneficios significativos para las

empresas que persiguen tanto la Transformación Digital como las estrategias

de la nube en conjunto.”

1.2.2.1.4 Transformación de Tecnologías de la Información (TI)

Las organizaciones deben tomar acciones rápidas para seguir el ritmo del

mercado digital, no solo optimizando sus sistemas heredados, sino también

creando o adquiriendo nuevas aplicaciones y servicios que provean mayor

agilidad al negocio. La transformación de TI tiene como objetivo hacer que el

departamento de TI sea proactivo y flexible para poder responder

rápidamente a los cambiantes requisitos del negocio y ayude a tomar mejores

decisiones. Según Microsoft (2016), los departamentos modernos de TI

deben cumplir con los siguientes puntos:

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12

• Es un socio del negocio

• Compromiso con los productos y servicios

• Innovación con enfoque en la experiencia del cliente

• El éxito se basa en experiencias e indicadores (KPIs)

• Toma de decisiones basada en los datos

• Diseñado para proporcionar agilidad

El objetivo final de estos esfuerzos es reinventar el desarrollo de aplicaciones,

la entrega de servicios y los modelos operativos de TI para mejorar la

capacidad de colaboración de manera efectiva dentro de la empresa y más

allá de los límites tradicionales. Los departamentos de TI deben estar

alineados con los objetivos estratégicos de la organización y enfocarse en

generar mayor valor para el negocio, en consecuencia, los líderes de TI se

apoyan en las nuevas tecnologías y tendencias, siendo Cloud Computing el

agente principal de la Transformación Digital. El departamento de TI de la

empresa de telecomunicaciones se ha alineado con el plan estratégico de la

organización (véase Figura 2) enfocándose en los siguientes puntos:

• Digital Enterprise: aprovechar las nuevas oportunidades creadas por

las tecnologías emergentes tales como Cloud Computing, Mobile, Big

Data y Social Media.

• Cloud Enablement: Promover la adopción de soluciones en la nube

y la implementación de soluciones virtualizadas, estableciendo nuevos

procesos y despliegue de capacidades para impulsar el crecimiento

del negocio en el segmento de Cloud Computing.

1.2.2.2 Cloud Computing

Tradicionalmente las organizaciones les dan soporte a sus actividades con un

data center propio, esta infraestructura se llama comúnmente On-Premises,

donde el hardware y el software se encuentran dentro de los límites físicos de

la empresa, en lugar de ejecutarse de forma remota en servidores alojados

en Cloud Computing (la nube).

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13

Cloud Computing es una manera de prestar servicios empresariales y

tecnológicos accesibles a través de Internet, donde se dispone de una amplia

gama de soluciones que pueden alinearse con las necesidades del negocio.

Estos recursos informáticos tienen mayor flexibilidad y rapidez de

implementación, con la ventaja de pagar únicamente por el tiempo de uso de

cada uno de estos recursos. Según Rao, N. (2015) “Cloud Computing es un

paradigma emergente, que reemplaza a la informática como un servicio

personal mediante la informática como una utilidad pública. Cloud Computing

a menudo se compara en su naturaleza con los servicios públicos, como el

gas o la electricidad.”

Cloud Computing permite a las empresas almacenar y procesar datos (entre

otras tareas informáticas) fuera del propio hardware físico y en una red de

servidores remotos, popularmente conocida como la “nube”. Según Microsoft

(2017) “Cloud Computing es la entrega de servicios informáticos (servidores,

almacenamiento, bases de datos, redes, software, análisis de datos, entre

otros) a través de Internet (‘la nube)”.

1.2.2.2.1 Modelos de implementación

Existen diferentes modelos de implementación de Cloud Computing, cada uno

de estos puede adaptarse según los requerimientos puntuales de cada

organización (véase Figura 3):

• Public Cloud: esta nube es de acceso público donde toda la

infraestructura subyacente es propiedad de un proveedor de

servicios, pero es compartida por múltiples clientes. El proveedor

se encarga de su administración y ofrece diferentes recursos

informáticos a través de Internet. Los clientes gestionan los

recursos a través de un navegador o aplicaciones móviles.

• Private Cloud: Una nube privada hace referencia a una serie de

recursos informáticos e infraestructura que son utilizados

exclusivamente por una sola empresa. La nube privada puede

estar en un data center propio (On-Premises), o en su defecto, un

proveedor se encarga de hospedar la nube privada.

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14

• Hybrid Cloud: Las nubes híbridas combinan nubes públicas y

privadas, enlazadas mediante diferentes tecnologías que permiten

compartir datos y aplicaciones entre ambas. Al permitir el

movimiento de datos y aplicaciones entre nubes públicas y

privadas, la nube híbrida aporta a las empresas una flexibilidad

mayor. Este modelo es el más utilizado en la actualidad.

Empresa

Private CloudHybrid CloudPublic Cloud

Figura 3. Modelos de Cloud Computing. (Elaboración propia)

La nube pública es un elemento clave para la transformación de procesos y

en algunos casos en la transformación de los modelos de negocio.

1.2.2.2.2 Cloud Computing en la actualidad

Actualmente, diversos usuarios y clientes a nivel mundial utilizan diferentes

servicios de empresas que han basado su estrategia de negocio en una

infraestructura de Cloud Computing, servicios como Netflix, Spotify, Uber,

Airbnb, entre otros, son un gran ejemplo de esto. Estas compañías no

hubiesen logrado el éxito que tienen en la actualidad sin la utilización de Cloud

Computing, ya que la infraestructura necesaria para desplegar estos servicios

a escala mundial sería inviable desde un punto de vista de costos, de

disponibilidad y de velocidad. Esto implica que al aprovechar al máximo las

oportunidades que representa Cloud Computing, las organizaciones pueden

enfocarse en la mejora de procesos al eliminar las ineficiencias, brindar

agilidad e innovar en productos o servicios con mayor velocidad. Según un

reporte realizado por RightScale (2018), el 96% de las empresas encuestadas

utilizan servicios de Cloud Computing. (véase Figura 4)

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15

4% Private

71%Hybrid

21%Public

Public= 92% Private=75%

Figura 4. Cloud Utilization (Fuente: RightScale 2018 State of the Cloud Report). Empresas encuestadas: 997

La utilización de diferentes proveedores de servicios en una misma

arquitectura empresarial se denomina Multi-Cloud. Según un estudio de

RightScale “El 82% de las empresas tienen una estrategia Multi-Cloud y

dentro de estas, el 51% están utilizando nubes híbridas.” (véase Figura 5)

Figura 5. Enterprise Cloud Strategy (Fuente: RightScale 2018 State of the Cloud Report). Empresas encuestadas: 997

1.2.2.2.3 Modelos de Servicio

Existen diferentes modelos de servicio (véase Figura 6), cada uno de ellos

puede implementarse de manera individual o combinando cada uno de estos

según las necesidades de las organizaciones, los principales modelos son:

9%

5%

4%

10%

21%

51%

82%

Multi-Public

Multi-Private

Hybrid Cloud

Public

None

PrivateMulti-Cloud

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• Infrastructure as a Service (IaaS): permite acceder a una

infraestructura que contiene, servidores, máquinas virtuales,

almacenamiento y redes; estos son los mismos recursos que se

encuentran en un data center propio; en este caso se utiliza la

infraestructura de un proveedor mediante un modelo de pago por uso.

Los principales proveedores de IaaS son: Microsoft Azure, Amazon

Web Services y Google Compute Engine

• Platform as a Service (PaaS): está diseñado para dar acceso a los

componentes y herramientas necesarias para el desarrollo y

despliegue de aplicaciones, la infraestructura subyacente para el

desarrollo de software es administrada por el proveedor de servicios.

Como ejemplo de esto se puede mencionar a Microsoft Azure, Google

App Engine, y Amazon Elastic Beanstalk.

• Software as a Service (SaaS): Es un método de entrega de una

solución de software completa a través de Internet, donde los

proveedores de servicio alojan y administran el software, esto facilita

tener la misma aplicación en múltiples dispositivos. Ejemplo de

servicios SaaS son Office 365, Salesforce, Gmail, entre otros.

Aplicaciones

Datos

Runtime

Middleware

S.O.

Virtualización

Servidores

Almacenamiento

Red

Aplicaciones

Datos

Runtime

Middleware

S.O.

Virtualización

Servidores

Almacenamiento

Red

Aplicaciones

Datos

Runtime

Middleware

S.O.

Virtualización

Servidores

Almacenamiento

Red

Aplicaciones

Datos

Runtime

Middleware

S.O.

Virtualización

Servidores

Almacenamiento

Red

Data Center(On-premises)

Infrastructure as a Service (IaaS) Platform as a Service (PaaS) Software as a Service (Saas)

Gestión propia

Gestionado por proveedor

Figura 6. Modelos de Servicio Cloud Computing (Fuente: Microsoft, 2010)

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17

Los recursos informáticos provistos por la nube están disponibles a través de

Internet, siendo accesibles de manera instantánea y segura, los proveedores

de Cloud Computing líderes del mercado ofrecen una mayor automatización

y control, lo que implica, que las organizaciones pueden adaptarse con mayor

velocidad a los cambios en el mercado y obtener mayor flexibilidad en costos.

1.2.2.2.4 Proveedores líderes de Cloud Computing

Gartner (2018b) ha calificado a los siguientes proveedores de Infraestructure

as a Service (IaaS) como líderes del mercado: Amazon Web Services (AWS),

Microsoft Azure y Google Cloud (véase Figura 7). Gartner sostiene que “La

importancia de optar por alguna de las empresas líderes, es contar con un

servicio de alta calidad, con excelente disponibilidad, buen rendimiento, altos

estándares de seguridad y buen soporte al cliente”

Figura 7. Cuadrante Mágico Gartner Cloud IaaS (Fuente: Gartner, 2018b)

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La encuesta realizada por RightScale (2018) también muestra a Amazon Web

Services como el líder del mercado, sin embargo, el proveedor de mayor

crecimiento en el último año ha sido Microsoft Azure con un 11% (véase

Figura 8). Esto se debe a que Microsoft además de los servicios de

Infraestructura como Servicios (IaaS) ofrece un ecosistema de soluciones

empresariales tales como Office 365, PowerBI, Azure Data Lake, entre otros,

esta integración permite a las organizaciones obtener mejores costos y

disminuir los tiempos de implementación.

Figura 8. Enterprise Cloud Adoption (Fuente: RightScale 2018 State of the Cloud Report). Empresas encuestadas: 997

Según Gartner (2018b), los servicios de Cloud Computing deben cumplir con

lo siguiente: “Debe ser una solución estandarizada y altamente automatizada,

donde los recursos informáticos son propiedad del proveedor de servicios y

son ofrecidos al cliente bajo demanda. Los recursos son escalables y elásticos

casi en tiempo real y se miden según el uso. Las interfaces de autoservicio

están disponibles directamente al cliente, incluida una interfaz de usuario

basada en web y una API. Los recursos pueden ser para una sola empresa o

compartido por varias y pueden ser alojados por el proveedor de servicios o

localmente en el centro de datos del cliente”. El cumplimiento de estos

requisitos permite a las empresas obtener los recursos informáticos a través

del proveedor, en lugar de mantener su propio hardware y software. Estos

recursos se aprovisionan dinámicamente y se pagan en función a su

utilización (pago por uso). La nube es un servicio basado en suscripción, que

permite a las organizaciones desplegar diferentes arquitecturas y plataformas

según sus necesidades específicas.

15%

34%

57%

18%

45%

64%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70%

Google

Microsoft

Amazon

2018

2017

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1.2.2.2.5 Beneficios de Cloud Computing

Según Microsoft (2018a) estas son los principales beneficios de la nube:

• Costo: Al eliminar la inversión de capital (CAPEX) que supone la

adquisición de hardware, software, la configuración y ejecución de un data

center propio (energía y refrigeración, administradores, entre otros), se

disminuyen considerablemente los costos. Permitiendo pasar a un modelo

de gastos operativos (OPEX) debido al pago por uso de los servicios en

la nube, permitiendo un aumento del Retorno de la Inversión (ROI).

• Velocidad: Los servicios cloud se proporcionan a demanda y se

autogestionan de tal manera que una gran cantidad de recursos

informáticos se pueden aprovisionar en cuestión de minutos. Lo que

aporta a las empresas flexibilidad y velocidad para adaptarse a los

cambios del mercado. Esto se relaciona con el Time-to-market (TTM)

• Escalabilidad global: Esto implica la capacidad de agregar recursos de

manera elástica. La nube ofrece la cantidad adecuada de recursos, según

lo que sea necesario, en el momento justo y desde la ubicación geográfica

de preferencia.

• Productividad: Cloud Computing elimina tareas de administración de TI

que requieren mucho tiempo de forma que el personal de TI puede

dedicarse en mayor medida a aportar valor para el negocio.

• Rendimiento: Los servicios informáticos en la nube se ejecutan en una

red mundial de centros de datos seguros, que se actualizan

periódicamente con hardware de última generación. Los principales

proveedores ofrecen Acuerdos de Nivel de Servicio (SLA) del 99.99%, lo

que mejora considerablemente el uptime de la infraestructura.

• Seguridad: Muchos proveedores ofrecen un conjunto completo de

directivas, tecnologías y controles que refuerzan la situación general de la

seguridad informática, ayudando a proteger los datos, las aplicaciones y

la infraestructura frente a posibles amenazas.

Las ventajas mencionadas tienen un fuerte impacto en las organizaciones, ya

que la nube no solo beneficia al área de TI, sino también brinda beneficios

reales para el negocio, a continuación, se detallan los hallazgos de un estudio

realizado por Deloitte (2016) en Europa (véase Tabla 2)

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20

Tabla 2. Beneficios de Cloud computing para empresas

Beneficio Descripción Estimación cuantitativa

Ahorro de costos

El beneficio económico más grande e

identificable de Cloud Computing es el

ahorro de los costos directos de los cambios

dentro de la organización (como la

reducción de la inversión en infraestructura

de TI y el mantenimiento)

Reducción de costos de TI

entre 20% y 50%. Ahorro

global en costos de TI de 140

millones de euros entre 2010 y

2015 en UK, Alemania,

Francia, Italia y España.

Gastos de operación

Los costos de Cloud Computing reducen los

gastos operativos de las empresas (OPEX).

Esto permite a las empresas tener más

capital disponible para otras inversiones

(CAPEX) que fomentan la productividad y el

crecimiento.

Ahorros OPEX de más de 130

millones de euros entre 2010 y

2015 en todo el Reino Unido,

Alemania, Francia, Italia y

España. Ahorros CAPEX de

155 millones de euros entre

2010-2015 en UK.

Escalabilidad y

adaptabilidad

Cloud computing proporciona una

escalabilidad elástica, es decir, la

capacidad de agregar y eliminar capacidad

de cómputo a demanda.

Esto tiene una ventaja significativa en

aplicaciones con una carga de trabajo

altamente variable (con picos estacionales)

o un crecimiento impredecible, o para

aplicaciones temporales. Además, minimiza

o elimina el tiempo de inactividad

planificado y no planificado, mejorando los

SLA y la continuidad del negocio.

NA

Time to market

El despliegue de aplicaciones se acelera en

gran medida, ya que la nube acorta el ciclo

de desarrollo del producto, mejora la calidad

y disponibilidad de las aplicaciones y

maximiza los recursos. Las empresas

pueden confiar en una infraestructura lista

para usar, fácilmente personalizable. Esto

reduce el tiempo necesario para lanzar un

nuevo producto / servicio en el mercado.

NA

Tiempo de Gestión

Simplificación de procesos y administración

TI, los gerentes pueden redefinir el uso de

su tiempo y enfocarse en la estrategia y la

innovación.

NA

Nota: Deloitte. (2016). Measuring the economic impact of cloud computing in Europe

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21

Tomando de referencia el estudio de Deloitte (véase Tabla 2) en base a los

beneficios económicos de Cloud Computing, esta investigación busca

cuantificar el impacto financiero que ha tenido la nube en la empresa global

de telecomunicaciones según los siguientes conceptos:

Retorno de la Inversión (ROI): es un concepto financiero que

compara el beneficio obtenido en base a la inversión realizada. Por lo

tanto, se analizará el beneficio obtenido al invertir en Cloud Computing

comparándolo con la inversión que se había realizado en la

infraestructura propia. Según IBM (2017). “El ROI se utiliza

ampliamente en todo el proceso de adopción de la nube, es una

entrada clave para el proceso de toma de decisiones para futuras

iniciativas Cloud”

𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 = (𝑅𝑅𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 − 𝐶𝐶𝐼𝐼𝐼𝐼𝐶𝐶𝐼𝐼𝐼𝐼)

(𝐶𝐶𝐼𝐼𝐼𝐼𝐶𝐶𝐼𝐼𝐼𝐼)∗ 100

• Time-to-market (TTM): es el tiempo que tarda un producto/servicio

desde su fase conceptual hasta su salida al mercado. Esto indicador

es importante para competir en un entorno cada vez más dinámico,

teniendo un impacto financiero en los ingresos y en consecuencia en

el Retorno de la Inversión (ROI)

• Disponibilidad: es el tiempo que un servidor o infraestructura

permanece activo. La teoría indica que Cloud Computing minimiza la

inactividad de los sistemas debido a que provee recursos escalables

y mejores niveles de servicio (SLA). Los estándares actuales indican

que un sistema debe permanecer activo el 99.99% del tiempo. Si se

encuentra fuera de línea, implica que se genera una pérdida

monetaria, afectando los indicadores financieros. • Disminución del TCO: Según Gartner (2018c), “El Costo Total de

Propiedad (TCO) es una evaluación integral de los costos directos e

indirectos a lo largo del tiempo. Para TI, incluye adquisición,

administración y soporte de hardware y software, comunicaciones,

gastos del usuario final y el costo de oportunidad del tiempo de

inactividad, capacitación y otras pérdidas de productividad”. Disminuir

el TCO es una de las principales iniciativas de las organizaciones para

optimizar el costo de sus operaciones e incrementar el Retorno de la

Inversión (ROI)

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Según Groom, F y Jones, Stephan (2018) “Existen diferentes factores que

contribuyen a la rentabilidad al utilizar Cloud Computing. Los servicios de

Cloud Computing que permiten tener un data center en la nube son rentables

debido a que se combinan diversos componentes de bajo costo que permite

a los proveedores reducir significativamente el costo de la prestación del

servicio y al mismo tiempo mejorar el rendimiento y la confiabilidad que los

clientes no podrían lograr por sí mismos. Las organizaciones ahora pueden

disminuir los costos en base al pago por uso de los servicios”.

Por lo tanto, las ventajas financieras que se obtienen deberían estar en el plan

estratégico de las empresas:

• Reducción de gastos de capital de TI (CAPEX)

• Personal de TI reducido o redistribuido

• Mejora de la escalabilidad empresarial en respuesta a las demandas

de los clientes a través de la escalabilidad elástico de recursos

• Aumento del time-to-market en nuevos bienes y servicios.

• Pagar únicamente por los recursos que se necesitan y usan

• Menores obstáculos para ingresar a los mercados debido a la

reducción de los costos de inversión inicial

• Mejoras en los ingresos y el Retorno de la Inversión (ROI)

Según Gartner (2015), “existen tres aspectos financieros positivos al utilizar

cloud computing:

• Mayor agilidad de costos con Infraestructura as a Service (IaaS): los servicios en la nube tienen un alto grado de variabilidad de costos,

por lo que los gastos pueden disminuir rápidamente si se reduce la

demanda de servicios.

• Aumento del efectivo retenido: al utilizar los servicios en la nube /

bajo demanda, las organizaciones no tienen que invertir por

adelantado para comprar una infraestructura on-premises con ciclos

de actualización regulares.

• Costos de oportunidad reducidos: los costos de oportunidad se

definen como el valor perdido al perseguir un determinado curso de

acción. Al elegir utilizar la nube / bajo demanda, una empresa puede

liberar efectivo para invertir en otras partes del negocio”.

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La gestión de la capacidad puede ser muy complicada, sin embargo, la nube

ofrece un esquema que puede ayudar a dimensionar correctamente los

recursos necesarios, lo que ayuda a predecir los costos con mayor exactitud,

esto se debe a que la nube disminuye el Costo Total de Propiedad (TCO).

Esto se asemeja a un iceberg (véase Figura 9) ya que Cloud Computing tiene

menores costos ocultos comparados con las infraestructuras On-Premises.

Figura 9. Cloud Computing TCO (Fuente: Cisco)

On-Premises Cloud Computing

32%

Implementación

Capacitación

91%

Implementación (43%)

Hardware (26%)

Personal de TI (14%)

Mantenimiento (7%)

Capacitación (1%)

9%Licencias de Software

68%Suscripción

TCO

TCO

Figura 9. Cloud Computing TCO Iceberg (Fuente: Cisco, 2016)

1.2.2.2.6 Proyecciones de Cloud Computing

Según un artículo de Forbes (2017), el mercado de Cloud Computing crecerá

a nivel mundial para el año 2020 conforme a lo pronosticado por Gartner.

(véase Figura 10)

• Se prevé que los ingresos del mercado de servicios de nube pública

en todo el mundo crezcan un 22% en 2019 y 47% para el año 2020

• Se espera que los ingresos de SaaS crezcan un 20% en 2019

alcanzando $85 billones de dólares.

• Se proyecta que IaaS crecerá un 57% en 2020, alcanzando los $72

billones, lo que hace de esta área el que tendrá mayor crecimiento de

todos los servicios cloud.

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Figura 10. Worldwide Public Cloud Services Revenue Forecast (Fuente: Forbes, 2017) En billones de dólares estadounidenses.

Según un informe de IDC (2018):

• El gasto en SaaS se compone de aplicaciones y software de

infraestructura, está dominado por la compra de aplicaciones, que

representará más de la mitad de todos los gastos de servicios de nube

pública hasta 2019. Las aplicaciones de gestión de recursos

empresariales (ERP) y las de gestión de relaciones con clientes (CRM)

serán las que más gastarán en 2018, seguidas de las aplicaciones

colaborativas y las aplicaciones de contenido”

• Infrastructure as a Service (IaaS) ocupa el segundo lugar dentro del

gasto en Public cloud, seguida de Platform as a Service (PaaS).

• El gasto de IaaS se mantendrá bastante equilibrado a lo largo del

pronóstico, con la tendencia del gasto de servidores ligeramente por

encima del gasto de almacenamiento.

• El gasto de PaaS estará liderado por el software de gestión de datos.

Las plataformas de aplicaciones, el middleware de integración y

orquestación y las aplicaciones de acceso, análisis y entrega de datos

también verán niveles de gasto creciente de gastos para el año 2018

y años posteriores.

$14 $17 $21

$71 $85

$100

$46

$58

$72

$-

$20

$40

$60

$80

$100

$120

$140

$160

$180

$200

2018 2019 2020

PaaS SaaS IaaS

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La transformación digital está impulsando entornos híbridos y multi-cloud para

que las empresas creen un entorno de TI más ágil y rentable. Incluso las

industrias altamente reguladas como la banca y las finanzas están utilizando

(SaaS) para ciertas actividades de negocio, (PaaS) para el desarrollo y prueba

de aplicaciones e (IaaS) para las pruebas de carga de trabajo y las pruebas

de nuevas ofertas de servicios. Los impulsores del crecimiento incluyen la

creciente demanda de una infraestructura de procesamiento más rápida, un

mejor backup y recuperación ante desastres.

Cloud Computing facilita a las empresas la adopción de nuevos servicios y

tecnologías basados en la nube, dentro de estos, los de mayor crecimiento en

el 2018 han sido los siguientes (véase Tabla 3):

Tabla 3. Top Growing Cloud Services

Posición Servicio Tasa de incremento 2018 2017

1 Serverless 75% 21% 12% 2 Container-as-a-Service 36% 19% 14% 3 DBaaS SQL 26% 44% 35% 4 DBaaS NoSQL 22% 28% 23% 5 DRaaS 21% 17% 15%

Nota: RightScale. (2018). State of the Cloud Report. Empresas encuestadas: 997

• Serverless: se refiere a una arquitectura sin servidores, es decir, los

servidores (físicos o cloud) ya no están presentes para los

desarrolladores, el código corre en “ambientes de ejecución” provistos por

los proveedores de servicios.

• Container-as-a-Service: Los contenedores de software son paquetes

que incluyen todo lo necesario para ejecutar una aplicación en cualquier

sistema operativo.

• DBaaS SQL o no SQL: Esto hace referencia a Base de Datos como

Servicio, los proveedores gestionan el hardware, el sistema operativo y el

motor de la base de datos, el cliente solo debe subir su información y

conectar sus aplicaciones a la base de datos.

• DRaaS: La Recuperación de Desastres como Servicio, asegura la

continuidad del negocio ante un desastre natural o humano al establecer

replicación de los datos y servidores en la nube.

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1.2.2.2.7 Seguridad en Cloud Computing

Como se ha mencionado, uno de los beneficios de Cloud Computing es la

seguridad, sin embargo, este punto siempre ha sido objeto de discusión entre

los más escépticos. A pesar de ello, la tendencia ha ido cambiando en los

últimos años, como muestra una encuesta realizada por el MIT para Google

(2017) (véase Figura 11) “Tres de cada cuatro encuestados tienen más

confianza en la seguridad de la nube”. Esto implica que la confianza en la

seguridad de la nube ha mejorado considerablemente e incluso está siendo

un factor de decisión para migrar a Cloud Computing debido a los requisitos

de regulaciones y cumplimiento de las empresas.

Figura 11. Cambio en la confianza en la seguridad cloud en los últimos dos años (Fuente: MIT SMR Custom Studio/Google, Cloud Security Survey, 2017). Encuesta a 509 ejecutivos.

Las razones del aumento en la confianza de la seguridad en la nube se dan

porque los proveedores líderes del mercado cumplen con normas y

estándares internacionales de seguridad, algo que muchas veces no está

presente en las infraestructuras propias, debido a la falta de recursos y/o

también al desconocimiento en buenas prácticas. Según Microsoft (2018b)

estos son algunos de los estándares internacionales de cumplimiento que se

pueden encontrar en los servicios de Cloud Computing:

25%

1%

74%

Es más o menos igual

Tengo menos confianza

Tengo más confianza

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• Cloud Security Alliance (CSA) - STAR

• Reglamento General de Protección de Datos (GDPR)

• HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act)

• ISO/IEC 20000 – Gestión de Servicios de TI

• ISO/IEC 22301 – Gestión de la Continuidad del Negocio

• ISO/IEC 27001 – Seguridad de la Información

• ISO/IEC 27017 – Controles de seguridad para servicios en la nube

• ISO/IEC 27018 – Protección Información personal en la nube

• ISO 9001 – Sistema de Gestión de la Calidad

• SOC 1, SOC 2 y SOC 3

• Department of Defense (DoD)

• NIST CyberSecurity Framework

• SOX

A pesar de los normas y estándares internacionales, el tema de la seguridad

sigue retrasando muchas veces la migración a la nube. Un informe de McAfee

(2018) destaca que “existe una brecha en las habilidades del personal de TI

cuando se trata de temas de seguridad en la nube”. Los problemas de

seguridad se deben principalmente a la falta de talento que coloca a las

empresas ante un mayor riesgo de violaciones de datos”. Entre las principales

razones para no migrar a la nube sigue estando la seguridad. (véase Figura

12)

Figura 12. Razones principales para no migrar a la nube (Fuente: MIT SMR Custom Studio/Google, Cloud Security Survey, 2017). Encuesta a 509 ejecutivos.

41%

29%

22%

22%

20%

63%

19%

24%

12%

19%

Preocupaciones de seguridad

Falta de experiencia interna

Falta de adaptación interna

Preocupaciones presupuestarias

Poco o ningún interés

DatosTareas

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La ciberseguridad sigue estando en el centro de la discusión y las compañías

que buscan la Transformación Digital deben saber cómo lidiar con este tema

tan importante. La seguridad es un componente esencial de la transformación,

debe implementarse una capa ágil y proactiva que respalde los requisitos del

negocio. Para ello, es indispensable establecer una cultura de seguridad, que

abarque a la organización en su totalidad. Los colaboradores de todas las

áreas deben ser capacitados periódicamente y el área de TI debe contar con

las personas idóneas para la seguridad en la nube para minimizar el riesgo y

aprovechar la fiabilidad que ofrece la misma. A continuación, se muestran los

factores más importantes que buscan las empresas en cuestiones de

seguridad según un estudio del MIT para Google (2017) (véase Figura 13)

Figura 13. Factores más importantes para la seguridad en la nube. (Fuente: MIT SMR Custom Studio/Google, Cloud Security Survey, 2017). Encuesta a 509 ejecutivos.

La demanda de habilidades de seguridad en la nube seguirá en aumento.

Según Forrester (2017), “El gasto global en herramientas de seguridad en la

nube alcanzará los 3.500 millones de dólares para 2021, una tasa de

crecimiento anual compuesta del 28% en los próximos cinco años. Las

empresas deben reclutar personal con un profundo conocimiento de las

herramientas de seguridad nativas de la nube”. Las áreas clave a cubrir

incluyen: protección contra incidentes, detección de incidentes y respuesta a

incidentes.

38%

34%

31%

31%

26%

17%

41%

52%

52%

54%

59%

71%

Gestionar el proceso deencripción yo mismo

Fines de cumplimiento,regulación o auditoría

Dispositivos que limitan elacceso del proveedor cloud a

mis sistemas o datos

Informes que detallan brechasde seguridad y cómo respondió

el proveedor cloud

Proteger aplicaciones o sitiosweb

Proteger los datos del accesono autorizado

Muy importante

Algo importante

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29

Según un reporte de RightScale (2018), los desafíos en la nube en el 2018

son los siguientes (véase Figura 14):

• En 2018, la seguridad y el gasto son los principales desafíos.

• La seguridad es un reto para el 77% de los encuestados, mientras que

el 29% lo ve como un desafío importante.

• Gestionar el gasto en la nube es un desafío para el 76% de los

encuestados, mientras que un 21% lo ve como un desafío significativo.

Figura 14. Cloud Challenges (Fuente: RightScale 2018 State of the Cloud Report) Empresas encuestadas: 997

1.2.2.2.8 El futuro de Cloud Computing

En cuanto al futuro, las organizaciones deben aprovechar al máximo las

capacidades habilitadas por la nube como una ventaja competitiva y usar los

diferentes servicios y tecnologías basadas en Cloud Computing para acelerar

la Transformación Digital. Según Soliman, F. (2015), “Cloud Computing se

está convirtiendo en un factor de impulso para todo tipo de empresas. Aunque

el Cloud Computing es ampliamente reconocido como un transformador

tecnológico, su potencial para impulsar la innovación empresarial no se

explota al máximo. Las tecnologías Cloud reducen gastos de capital (CAPEX)

y ofrecen mayores tasas de utilización en el hardware existente, además

aumenta la agilidad empresarial, las organizaciones deben determinar la

20%

14%

22%

21%

25%

27%

21%

29%

33%

41%

41%

47%

46%

46%

55%

48%

Construir una nube privada

Performance

Administrar múltiples nubes

Cumplimiento

Gobernabilidad / control

Falta de recursos y conocimiento

Control del gasto

Seguridad

Significativo

Importante

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30

mejor manera de emplear modelos comerciales basados en Cloud Computing

que promuevan una ventaja competitiva sostenible”

Las empresas están trabajando en ciertas iniciativas, RightScale (2018)

donde la más importante es optimizar el uso de recursos (véase Figura 15)

para bajar costos, esto indica que se pueden generar más ahorros utilizando

la nube.

Figura 15. Cloud Initiatives en 2018 (Fuente: RightScale 2018 State of the Cloud Report). Empresas encuestadas: 997

Las tendencias indican que la automatización es un factor clave para

maximizar los beneficios provistos por Cloud Computing. La automatización

es necesaria para optimizar los siguientes beneficios:

• Acelerar el Time to Market (TTM)

• Apagar instancias cuando no están en uso

• Escalabilidad automática

• Ajustar instancias cuando están subutilizadas

• Expandirse o migrar a otras regiones

• Migrar a otras nubes (proveedores)

• Responder a instancias que mueren

• Evitar o recuperarse ante fallas o cortes de luz

• Abordar las vulnerabilidades de seguridad

32%

34%

34%

38%

39%

41%

42%

44%

58%

Capacitar a TI en cloud

Implementar CI / CD en la nube

Expandir uso de nube pública

Ampliar el uso de contenedores

Implementar una estrategia cloud-first

Mover más cargas de trabajo a la nube

Automatizar políticas para lagobernabilidad

Mejor información financiera

Optimizar el uso de la nube (costos)

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31

Las empresas deben seguir innovando constantemente con el uso de nuevas

tecnologías para competir en el mercado. Las nuevas tendencias en

Transformación Digital se mencionan a continuación (véase Tabla 4):

Tabla 4. Tendencias en Transformación Digital

Tendencias en Transformación Digital Analítica Avanzada Internet de las Cosas (IoT)

Machine Learning Fog Computing

Automatización Edge Computing

Inteligencia Artificial Realidad Aumentada

Blockchain Robótica

Impresión 3D Cyberseguridad

Nota: Tecnologías emergentes aplicadas en la transformación digital

Oppenheimer, A. (2018) sostiene que: “El 47% de los empleos será

reemplazado por robots o computadoras inteligentes”. Este cambio futuro, se

debe en gran parte a la nube, ya que está propiciando una rápida adopción

de nuevas tecnologías. En este contexto, también se crearán nuevas

oportunidades para las empresas alrededor del mundo y nuevos empleos,

pero es importante destacar que aquellas organizaciones que no realicen una

Transformación Digital exitosa tenderán a desaparecer. El mundo en general

y las empresas están entrando en la cuarta revolución industrial, llamada,

Industria 4.0. (véase Figura 16)

Figura 16. Industry 4.0 (Fuente: Aberdeen Group 2017)

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32

Según Gilchrist A. (2016) “La cuarta revolución industrial, se producirá a

través de Internet de las Cosas (IoT) e Internet de los servicios que se

integrarán con el entorno de fabricación. En el futuro, las empresas

industriales construirán redes globales para conectar su maquinaria, fábricas

e instalaciones de almacenamiento para ser sistemas ciber-físicos, que se

conectarán y controlarán entre sí de forma inteligente mediante un

intercambio de información que desencadenará acciones”

Una de las grandes tendencias en Transformación Digital es Internet de las

Cosas (IoT) y está posicionado para revolucionar toda la cadena de valor de

fabricación al proporcionar un nivel de conectividad y funcionalidad sin

precedentes y, además, otorgar beneficios para las empresas. Según un

estudio realizado por la empresa Aberdeen Group (2017), el 35% de los

fabricantes planean lograr la Transformación Digital. Una parte clave de la

transformación es el Internet de las cosas, que está posicionado para

revolucionar toda la cadena de valor de fabricación proporcionando diversos

beneficios al brindar un nivel de conectividad y funcionalidad sin precedentes.

(véase Figura 17)

Figura 17. Manufacturing Benefits of Industrial IoT (Fuente: Aberdeen Group, 2017)

23%

36%

45%

51%

55%

Mejorar la seguridad

Mejorar la calidad del producto.

Aumentar la velocidad de operaciones.

Mayor disponibilidad del equipamientooperativo

Reducir costos

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33

Transformar Digitalmente a una organización la preparará para darle mayor

velocidad de adaptación a los cambios en el futuro. En ese sentido, las

tendencias mencionadas en Transformación Digital se están adoptando a un

paso cada vez más acelerado por diversas empresas en todo el mundo.

Según González L. “El resultado de un sistema de Big Data correctamente

implementado es la generación de valor para la empresa. Esta generación de

valor transforma la información analizada en acciones que permitirán a la

empresa lograr una ventaja respecto de sus competidores que todavía no han

adoptado esta tecnología”.

Lo indicado por González no aplica únicamente para Big Data, sino para todas

las tecnologías disruptivas presentes en el mercado, estas tecnologías están

siendo impulsadas a través de servicios de Cloud Computing que aportan

diversos beneficios para las organizaciones tanto tecnológicos como

financieros, por lo tanto, la nube es y seguirá siendo un factor clave para la

supervivencia empresarial, en un entorno donde la velocidad requerida para

lanzar nuevos productos y servicios es cada vez mayor.

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34

1.3 Objetivos e hipótesis

La investigación busca proporcionar un análisis del posible impacto financiero

(costos y beneficios) que tiene la adopción de Cloud Computing en las empresas.

La importancia de analizar el impacto financiero radica en proporcionar información

de valor para los líderes de las organizaciones que se encuentran en una fase

exploratoria de Cloud Computing. La idea que prevalece en la mayoría de las

personas indica que la utilización de la nube lleva a mayores costos y no aporta

beneficios sustanciales. Por lo tanto, el análisis del impacto financiero ayudará a

tomar mejores decisiones para entrar en un proceso de Transformación Digital y

adoptar a Cloud Computing como un factor estratégico para el negocio.

1.3.1 Objetivos.

Objetivo general

Determinar el impacto financiero al utilizar Cloud Computing en una empresa

global de telecomunicaciones.

• Objetivo específico 1 Determinar si el uso de Cloud Computing aumenta el retorno de la

inversión (ROI) • Objetivo específico 2

Determinar si el uso de Cloud Computing disminuye el time-to-market

(TTM) • Objetivo específico 3

Determinar si el uso de Cloud Computing incrementa la disponibilidad

de la infraestructura tecnológica

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35

1.3.2 Hipótesis.

Hipótesis general

“El uso de Cloud computing tiene un impacto financiero positivo”

• Hipótesis específica 1 El uso de Cloud Computing aumenta el retorno de la inversión (ROI)

• Hipótesis específica 2 El uso de Cloud Computing disminuye el Time-to-market (TTM)

• Hipótesis específica 3: El uso de Cloud Computing aumenta la disponibilidad de la

infraestructura tecnológica

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36

2. Método

2.1 Tipo y diseño de investigación

2.1.1 Tipo de investigación.

No experimental cuantitativa El tipo de investigación será “No experimental cuantitativa”, esto se

debe a que se observará el resultado que ha tenido el uso de Cloud

Computing en una empresa global de telecomunicaciones tal como se

dio en su contexto natural para su análisis cuantitativo principalmente

en términos monetarios.

Según Hernández, R. (2014) “En la investigación No experimental

cuantitativa se trata de estudios en los que no se hace variar en forma

intencional las variables independientes para ver su efecto sobre otras

variables. Lo que se hace en la investigación no experimental es

observar fenómenos tal como se dan en su contexto natural para su

análisis”

2.1.2 Diseño de investigación.

Transeccional exploratorio Debido a la falta de estudios de Cloud Computing desde un punto de

vista cuantitativo, la presente investigación busca abrir el camino para

conocer el impacto financiero que Cloud Computing ha tenido en una

empresa de telecomunicaciones en un momento específico de tiempo.

Según Hernández, R. (2014) “El propósito de los diseños

transeccionales exploratorios es comenzar a conocer una variable o

un conjunto de variables, una comunidad, un contexto, un evento, una

situación. Se trata de una exploración inicial en un momento

específico. Por lo general, se aplican a problemas de investigación

nuevos o poco conocidos”

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2.2 Variables

2.2.1 Variable independiente.

• Cloud Computing: Según Amazon (2018), “Es la entrega bajo

demanda de capacidad informática, almacenamiento de bases de

datos, aplicaciones y otros recursos de TI a través de una plataforma

de servicios en la nube mediante Internet con un sistema de precios

basado en el consumo”. En el marco de esta investigación, la empresa

global de telecomunicaciones ha adoptado Cloud Computing dentro

de su plan estratégico y como parte de sus servicios profesionales de

soporte proactivo, lo que ha generado cambios significativos en las

operaciones y procesos.

2.2.2 Variable dependiente.

• Impacto financiero: Según Cambridge Dictionary. (2019) “El impacto

financiero o también llamado impacto económico, es el efecto en las

finanzas que algo, especialmente algo nuevo, tiene en una situación o

persona”.

El impacto financiero relacionado con los gastos de capital (CAPEX),

los costos operativos, la producción y los ingresos deben evaluarse

para todos los tipos de riesgo identificados para las actividades de una

operación. Las consecuencias pueden ser negativas o positivas y

pueden afectar la rentabilidad y el valor presente neto (VAN) de una

operación.

En el ámbito de esta investigación, se busca medir el impacto

financiero que ha tenido la aplicación y el uso de Cloud Computing en

la organización.

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38

Dimensiones

Retorno de la Inversión (ROI): Según Rist y Pizzica (2015).

“El Retorno de la Inversión mide la eficiencia de una inversión

y también se puede utilizar para comparar un número de

inversiones pasadas o futuras”. En esta investigación se

medirá el ROI del servicio de soporte proactivo con y sin el uso

de Cloud Computing.

Time-to-market (TTM): Según Marín, N. (2014) “Es el

concepto que se usa en marketing para definir el periodo de

tiempo que pasa desde que se lanza un producto hasta que

una actualización de este llega para sustituirlo. En el sector

tecnológico las grandes empresas tienen que buscar el

equilibrio para que esos tiempos se ajusten a las necesidades

del consumidor y, a la vez, cumplan objetivos de ventas.”

La teoría indica que la nube acelera el Time-to-market, por lo

tanto, se medirá el impacto en tiempo y dinero que ha tenido el

uso de Cloud Computing en los proyectos de incorporación de

clientes para el servicio de soporte proactivo.

Disponibilidad: Según Toeroe y Tam (2012) “La

disponibilidad es la probabilidad de obtener un servicio en un

instante de tiempo determinado. Los sistemas informáticos

complejos, como los que se implementan en la infraestructura

de telecomunicaciones de hoy en día, se requiere un alto nivel

de disponibilidad, generalmente el 99,9999%, lo que equivale

a poco más de cinco minutos de inactividad durante un año de

operación continua” La inactividad del sistema o de la infraestructura genera una

pérdida de dinero. Por lo tanto, se medirá en cuanto ha influido

el uso de Cloud Computing en este aspecto, comparando los

tiempos de actividad e inactividad de la infraestructura con y

sin Cloud Computing.

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39

2.2.3 Operacionalización de variables. En este estudio se ha dimensionado únicamente la variable dependiente

“Impacto Financiero”, tomando como indicadores algunos de los señalados

en el estudio de Deloitte (2016) “Measuring the economic impact of cloud

computing in Europe” (véase Tabla 2), ya que los mismos son a su vez

indicadores claves en la empresa de telecomunicaciones (véase Tabla 5)

Tabla 5. Operacionalización de variables

Variable Tipo Dimensiones Indicadores

Cloud Computing

Independiente NA NA

Impacto Financiero

Dependiente

Retorno de la

Inversión (ROI)

Retorno de la Inversión (ROI)

Costo total de Propiedad (TCO)

Time-to-market Días por proyecto

Ahorro en dólares

Disponibilidad Uptime

Penalidades

Nota: Los indicadores tienen como base el estudio de Deloitte. (2016). Measuring the economic impact of cloud computing in Europe

2.2.4 Descripción de los indicadores

• Retorno de la inversión (ROI): es el porcentaje mensual del ROI del

servicio de soporte proactivo para On-Premises y Cloud Computing.

𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 = (𝑅𝑅𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 − 𝐶𝐶𝐼𝐼𝐼𝐼𝐶𝐶𝐼𝐼𝐼𝐼)

(𝐶𝐶𝐼𝐼𝐼𝐼𝐶𝐶𝐼𝐼𝐼𝐼)∗ 100

• Costo total de Propiedad (TCO): Se toma como referencia el Costo

Total de Propiedad (TCO) en millones de dólares compuesto por los

siguientes gastos: Infraestructura + Penalidades + Otros gastos

(Personal, Mantenimiento, Licencias, entre otros.)

• Días por proyecto: corresponde al promedio mensual en días de

cierre anticipado o demora en los proyectos de incorporación de

clientes al servicio de soporte proactivo.

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40

• Ahorro en dólares: ahorro o pérdida producida por la aceleración o

demora de los proyectos de incorporación de clientes al servicio de

soporte proactivo medido en miles de dólares. • Uptime: se toma el porcentaje de tiempo en el que la infraestructura

permanece disponible para atender el servicio de soporte proactivo. • Penalidades: Las penalidades (en millones de dólares) derivan de la

indisponibilidad del servicio y del Nivel de Acuerdo de Servicio (SLA),

siendo 99.50% y 99.99% para On-Premises y Cloud Computing

respectivamente. El Acuerdo de Nivel de Servicio (SLA) es un acuerdo

contractual entre un proveedor y un cliente que fija el nivel acordado

para la calidad de un servicio.

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41

2.3 Muestra

2.3.1 Población.

• Todas las empresas globales que han implementado Cloud

Computing

2.3.2 Muestra.

• Una empresa global que ha implementado Cloud Computing

2.3.3 Muestreo.

• No probabilístico / por conveniencia: Se ha elegido este tipo de

muestreo ya que se tiene acceso a los datos de sola 1 (una) empresa

que ha implementado Cloud Computing. Según Hernández (2014) “En

relación con las muestras no probabilísticas, llamadas también

muestras por conveniencia, los elementos son escogidos con base en

la opinión del investigador y se desconoce la probabilidad que tiene

cada elemento de ser elegido para la muestra. En este tipo de

muestreo existen el accidental (o por comodidad) ya se toman los

casos que estén disponibles en el momento”

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42

2.4 Instrumentos de investigación

En esta investigación se ha utilizado la observación cómo método de recolección de

datos cuantitativos, según Hernández R. (2014) “Esta técnica de recolección de datos

consiste en registrar de manera sistemática, válida y confiable los comportamientos

o conductas que se manifiestan, de acuerdo con un conjunto de reglas y

procedimientos predeterminados derivados del planteamiento del problema de

investigación”. En el caso de este estudio se considera que la observación ha sido

automatizada a través del sistema de Business Intelligence, ya que este que permite

la visualización de datos en tiempo real, dicho sistema al estar conectado a las bases

de datos corporativas asegura la validez y la confiabilidad de los datos que fueron

obtenidos sistemáticamente.

Los datos recolectados corresponden a las operaciones del Servicio de Soporte

Proactivo de la empresa global de Telecomunicaciones, donde se analizaron los

datos pertenecientes a las variables e indicadores que se han definido en la Tabla 5

(p. 38) de esta investigación. Se ha considerado un período de 36 meses para el uso

de la infraestructura On-Premises y el uso de Cloud Computing respectivamente, con

el objetivo de realizar una comparación entre ambos escenarios.

Los instrumentos de recolección de datos utilizados fueron paneles de control

(dashboards) interactivos, creados en Microsoft PowerBI. Los dashboards

interactivos brindan diferentes vistas personalizadas de los Indicadores claves de

rendimiento (Key Performance Indicators) pertenecientes a uno o varios procesos

específicos del negocio (véase Figura 18 y 19).

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43

Figura 18. Managed Services Dashboard. On-Premises Fuente: Microsoft PowerBI. El dashboard de Microsoft PowerBI permite una visualización en tiempo real de los indicadores claves de rendimiento (KPI) para el monitoreo del servicio de soporte proactivo, desde aquí se han exportado los datos maestros para ser utilizados con Microsoft Excel.

Figura 19. Managed Services Dashboard – Cloud Infrastructure. Fuente: Microsoft PowerBI. El dashboard de Microsoft PowerBI permite una visualización en tiempo real de los indicadores claves de rendimiento (KPI) para el monitoreo del servicio de soporte proactivo, desde aquí se han exportado los datos maestros para ser utilizados con Microsoft Excel.

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44

2.5 Procedimiento de recolección de datos

El procedimiento detallado a continuación, muestra los pasos que se han seguido

para la recolección de los datos (véase Figura 20).

Figura 20. Procedimiento de recolección de datos

• Paso 1: Fuente de datos Fueron identificadas las bases de datos y fuentes de información requeridas

para obtener los datos para el análisis de las variables e indicadores.

o Información financiera: SAP ERP

o Información de proyectos: Project Management Office (PMO)

o Información de la infraestructura tecnológica:

Operations Services Portal (On-Premises)

Network Node Manager NNMi (On-Premises)

Portal Microsoft Azure (Cloud)

Remote Monitoring and Management (Cloud)

Fase 7 (Presentación de resultados)Presentación de resultados e informe final

Fase 5 (Análisis estadístico)Comprobación estadistica y de hipótesis con IBM SPSS Statistics 25

Paso 4 (Análisis de datos)Creación de gráficos personalizados y estadística descriptiva con Microsoft Excel

Paso 3 (Validación y verificación)Comprobación de la integridad y veracidad de los datos obtenidos

Paso 2 (Recolección de datos)Creación de dashboards personalizados con Microsoft PowerBI

Paso 1 (Fuente de datos)Identificación de bases de datos corporativas y fuentes de información

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• Paso 2: Recolección de datos A continuación, los datos fueron recopilados electrónicamente con el sistema

de business intelligence, Microsoft PowerBI. Según Microsoft (2018c) “Power

BI es un servicio de análisis de negocios que proporciona información para

permitir decisiones rápidas e informadas”.

o Muestra: operaciones del Servicio de Soporte Proactivo Global de la

empresa de telecomunicaciones

o Período: se estableció en 36 meses para ambos escenarios.

On-Premises: desde julio de 2011 a junio 2014

Cloud Computing: desde enero de 2015 a diciembre 2017

• Paso 3: Verificación y validación Aunque el software de business intelligence optimiza la precisión del conjunto

final de datos, se verificaron y validaron los datos para asegurar que estén

completos y para evitar que ocurran problemas posteriores.

• Paso 4: Análisis de datos Los datos fueron exportados desde Microsoft Power BI a Microsoft Excel 2016

Professional para realizar gráficos y tablas personalizados para

complementar los resultados, también se realizó la estadística descriptiva.

• Paso 5: Análisis Estadístico A continuación, los datos recopilados se importaron y cargaron en el software

IBM SPSS 25 para realizar los procedimientos de análisis estadísticos

necesarios para examinar las relaciones entre las variables investigadas y

responder a las preguntas de investigación. La estadística descriptiva se

realizó con Microsoft Excel 2016 Professional.

• Paso 6: Presentación de resultados Se compilaron los gráficos y las tablas para la presentación del informe final

de la investigación.

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2.6 Plan de análisis

El objetivo es realizar una comparación entre el uso y no uso de Cloud Computing en

la empresa global de telecomunicaciones y determinar si existen diferencias

significativas. Por lo tanto, se realizará una comparación del antes (On-Premises) y

el después (Cloud Computing)

Consideraciones:

• El nivel de confianza para todas las pruebas será de 95% (𝛼𝛼 = 0,05)

• La estadística descriptiva se realizará con Microsoft Excel Professional 2016

• Las pruebas de normalidad se realizarán con IBM SPSS Statistics 25

o Estas pruebas determinarán si la muestra es paramétrica o no

paramétrica, en el primer caso las muestras se ajustan a distribuciones

estadísticas, por ejemplo: una muestra sigue una distribución normal.

En el segundo caso las muestras no se ajustan a ninguna distribución

estadística.

• Las pruebas de hipótesis se realizarán con IBM SPSS Statistics 25

o En las pruebas de hipótesis, según Lock, R. (2017) “El p-value es la

proporción de muestras, cuando la hipótesis nula es cierta, que daría

una estadística tan extrema como (o más extrema que) la muestra

observada. Si la muestra original cae en las colas de la distribución

aleatoria, entonces es poco probable que ocurra un resultado de este

extremo si la hipótesis nula es cierta, y tenemos evidencia contra la

hipótesis nula a favor de la alternativa” Por lo tanto, el p-value es una

medida de significación estadística.

o En base al resultado de las pruebas de normalidad, se aplicarán las

siguientes pruebas de hipótesis.

Paramétricas: Prueba T (muestras relacionadas)

No paramétricas: Prueba de los rangos de Wilcoxon

• En la prueba de hipótesis de la Disponibilidad en la variable Uptime (%), se

utilizará la Prueba T (una muestra), realizando una comparación de cada una

de las medias de On-Premises y Cloud Computing respectivamente,

contrastando cada una de estas con el Nivel de Acuerdo de Servicio (SLA)

correspondiente:

o On-Premises: 99.50% (SLA)

o Cloud Computing: 99.99% (SLA)

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2.6.1 Prueba de Normalidad.

Para determinar si las muestras son paramétricas o no paramétricas, se

aplicará la siguiente prueba:

• Prueba de Shapiro-Wilk: Según la Universidad de Barcelona (2018)

“Cuando la muestra es como máximo de tamaño 50 se puede

contrastar la normalidad con la prueba de Shapiro-Wilk”. En este caso,

se rechazará la hipótesis nula de normalidad si el (p-value) es menor

que alfa (nivel de significancia) se puede concluir que existe una

diferencia significativa entre las dos muestras, por lo tanto, se rechaza

la hipótesis nula.

Estadístico de prueba:

𝑊𝑊 =𝐷𝐷2

𝐼𝐼𝑛𝑛2

2.6.2 Prueba de Hipótesis.

Para la validación de hipótesis se utilizarán las siguientes pruebas:

• Prueba T (muestras relacionadas): Según Pallant, J. (2011) “Se usa

una prueba T de muestras relacionadas cuando solo tiene un grupo

de personas, compañías, o máquinas, etc. y se recopila datos de ellas

en dos ocasiones diferentes o en dos condiciones diferentes. Evalúa

a cada sujeto en alguna medida continua en el Tiempo 1 y luego otra

vez en el Tiempo 2, después de exponerlos a alguna intervención”.

Aplica para muestras paramétricas. En esta prueba si el (p-value) es

menor que alfa (nivel de significancia) se puede concluir que existe

una diferencia significativa entre las dos muestras, por lo tanto, se

rechaza la hipótesis nula.

Estadístico de prueba:

𝑇𝑇 =𝐷𝐷� − 0�̂�𝑛𝐷𝐷�

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• Prueba de rangos con signo de Wilcoxon: Según Pallant J. (2011)

“La prueba de rango con signo de Wilcoxon está diseñada para usarse

con medidas repetidas; es decir, cuando sus participantes se miden

en dos ocasiones o en dos condiciones diferentes. Es la alternativa no

paramétrica a la Prueba T de muestras relacionadas. Esta prueba

convierte los puntajes en rangos y los compara en el Tiempo 1 y en el

Tiempo 2”. Aplica para muestras no paramétricas. Si el (p-value) es

menor que alfa (nivel de significancia), se puede concluir que la

diferencia entre las dos puntuaciones es estadísticamente

significativa, por lo tanto, se rechaza la hipótesis nula.

Estadístico de prueba:

𝑊𝑊+ = � 𝑅𝑅𝑖𝑖𝑍𝑍𝑖𝑖>0

,

• Prueba T (una muestra): Según la Kent State University (2018) “La

prueba T de una muestra determina si la media muestral es

estadísticamente diferente de una media poblacional conocida o

hipotética. La prueba T de una muestra solo puede comparar una

media de muestra única con una constante especificada. En esta

prueba si el (p-value) es menor que alfa (nivel de significancia), se

puede concluir que existe una diferencia significativa entre las dos

muestras, por lo tanto, se rechaza la hipótesis nula

Estadístico de prueba:

𝐶𝐶 =𝑋𝑋� − 𝜇𝜇𝑛𝑛𝑋𝑋�

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49

2 Resultados

El propósito de la investigación ha sido determinar el impacto financiero que ha tenido

Cloud Computing en una empresa global de telecomunicaciones. En este estudio, se

han evaluado los principales indicadores económicos que tienen un impacto

económico en el Servicio de Soporte Proactivo, luego de la adopción de Cloud

Computing en la organización.

En la actualidad, el Retorno de la inversión (ROI) es uno de los indicadores más

importantes en el proceso de toma de decisiones para las futuras iniciativas de Cloud

Computing en las organizaciones, por lo tanto, esta investigación tiene como

propósito proporcionar información relevante a los líderes de las organizaciones para

proporcionar un punto de referencia y de partida para la Transformación Digital y el

consecuente uso de Cloud Computing.

Luego de describir el propósito de la investigación, el diseño y las hipótesis que

conducen al análisis principal de los datos para abordar las preguntas de la

investigación. El estudio proporciona una explicación cuantitativa de los datos de la

muestra con un análisis estadístico que utiliza, principalmente, la Prueba T para

muestras relacionadas y la Prueba de rangos con signo de Wilcoxon para realizar

una comparación significativa entre el uso y no uso de Cloud Computing. Además,

este capítulo brinda una representación visual de tablas y gráficos de los datos

analizados donde se explora la asociación entre la variable independiente (Cloud

Computing) y la variable dependiente (impacto económico) con sus respectivos

indicadores. Finalmente, el capítulo concluye con el resumen de los hallazgos

estadísticos relacionados con este estudio.

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50

3.1 Presentación de resultados

3.1.1 Retorno de la Inversión (ROI)

El porcentaje del Retorno de la Inversión (ROI) se ha analizado mensualmente

durante un período de 36 meses para On-Premises y Cloud Computing

respectivamente, con el fin de hacer una comparación entre ambos

escenarios (véase Figura 21)

• On-Premises: desde 01/07/2011 hasta 30/06/2014

• Cloud: desde 01/01/2015 hasta 31/12/2017

Figura 21. Retorno de la Inversión (ROI) – On-Premises vs Cloud - Mensual. En orden cronológico, desde julio 2011 hasta junio 2014 para On-Premises y desde enero 2015 a diciembre 2017 para Cloud Computing. Realizado en Microsoft Excel Professional 2016

Los datos de la muestra han sido obtenidos a través de Microsoft PowerBI,

que es una herramienta de Business Intelligence. Esta herramienta se

encuentra conectada a las bases de datos del Sistema de Planificación de

Recursos Empresariales (ERP) para el análisis de información y toma de

decisiones (véase Tabla 6)

0%

20%

40%

60%

80%

100%

120%

140%

ROI (On-Premises)

ROI (Cloud)

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51

Tabla 6. Muestra Retorno de la Inversión (ROI)

On-Premises Cloud Computing 1.22% 8.23% 23.64% 72.57% 121.14% 94.26%

3.12% 9.71% 34.11% 85.11% 117.15% 93.68%

4.59% 10.88% 32.04% 106.92% 114.48% 92.07%

8.09% 10.22% 31.93% 114.42% 110.23% 92.52%

7.69% 10.83% 32.91% 114.05% 109.56% 91.94%

9.10% 11.51% 53.94% 114.47% 109.07% 90.58%

2.50% 22.87% 46.29% 123.06% 106.68% 89.63%

4.49% 23.74% 28.38% 122.27% 104.29% 87.89%

5.24% 31.41% 26.82% 127.22% 101.92% 86.17%

5.17% 30.15% 27.50% 124.44% 99.55% 84.45%

6.95% 23.32% 27.59% 123.19% 97.19% 82.74%

6.34% 24.58% 28.77% 123.58% 94.84% 81.03%

Nota: obtenido de Microsoft Power BI. On-Premises N=36. Cloud Computing N=36

En la siguiente tabla se muestra la estadística descriptiva de ambas muestras

con relación al Retorno de la Inversión (ROI), (véase Tabla 7)

Tabla 7. Estadística descriptiva Retorno de la Inversión (ROI)

On-Premises Cloud Media 18.77% 102.90%

Error Estándar 0.0223 0.0249

Mediana 17.19% 103.10%

Moda - -

Desviación Estándar 0.1337 0.1494

Varianza 0.0179 0.0223

Mínimo 1.22% 72.57%

Máximo 53.94% 127.22%

Suma 675.90% 3704.38%

Muestra (N) 36 36

Nota: Calculado en Microsoft Excel Professional 2016

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52

3.1.1.1 Prueba de Hipótesis Retorno de la Inversión (ROI)

El objetivo de la prueba de hipótesis es comparar el antes (On-Premises) y el

después (Cloud Computing) para validar si existen diferencias significativas.

Las muestras obtenidas para Retorno de la Inversión (ROI) son relacionadas,

por lo tanto, para compararlas es necesario realizar en primer lugar un Test

de Normalidad (Shapiro-Wilk) y luego, dependiendo de ese resultado se

aplica la Prueba de los rangos con signo de Wilcoxon (no paramétrica) o

Prueba T para muestras relacionadas (paramétrica), este análisis se ha

realizado con IBM SPSS Statistics 25. (véase Tabla 8)

• Hipótesis

𝑯𝑯𝟎𝟎: 𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 (𝑅𝑅𝐼𝐼 − 𝑃𝑃𝐼𝐼𝐼𝐼𝑃𝑃𝑃𝑃𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼) = 𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 (𝐶𝐶𝐶𝐶𝐼𝐼𝐶𝐶𝐶𝐶 𝐶𝐶𝐼𝐼𝑃𝑃𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝑃𝑃𝐼𝐼𝐼𝐼)

𝑯𝑯𝟏𝟏: 𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 (𝑅𝑅𝐼𝐼 − 𝑃𝑃𝐼𝐼𝐼𝐼𝑃𝑃𝑃𝑃𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼) > 𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 (𝐶𝐶𝐶𝐶𝐼𝐼𝐶𝐶𝐶𝐶 𝐶𝐶𝐼𝐼𝑃𝑃𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝑃𝑃𝐼𝐼𝐼𝐼)

𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵 𝒅𝒅𝑵𝑵 𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝑵𝑵𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄: 95%

Tabla 8. Prueba de Hipótesis Retorno de la Inversión (ROI)

Prueba de Hipótesis Retorno de la Inversión (ROI) Test de Normalidad: Shapiro-Wilk

𝑯𝑯𝟎𝟎: 𝐸𝐸𝐼𝐼 𝐶𝐶𝐼𝐼𝑢𝑢 𝐶𝐶𝑃𝑃𝐼𝐼𝐶𝐶𝐼𝐼𝑃𝑃𝑑𝑑𝐶𝐶𝑑𝑑𝑃𝑃ó𝐼𝐼 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑃𝑃𝑢𝑢𝐶𝐶

𝑯𝑯𝟏𝟏: 𝑁𝑁𝐼𝐼 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝐶𝐶𝐼𝐼𝑢𝑢 𝐶𝐶𝑃𝑃𝐼𝐼𝐶𝐶𝐼𝐼𝑃𝑃𝑑𝑑𝐶𝐶𝑑𝑑𝑃𝑃ó𝐼𝐼 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑃𝑃𝑢𝑢𝐶𝐶 𝜶𝜶 = 0.05

Resultado: 𝑾𝑾 = 0.9246 (𝒑𝒑 − 𝑵𝑵𝒄𝒄𝑵𝑵𝒗𝒗𝑵𝑵) = 0.017 (𝐶𝐶 − 𝑣𝑣𝑢𝑢𝐶𝐶𝐶𝐶𝐼𝐼) < 𝛼𝛼

Conclusión: La muestra no tiene distribución normal, es no paramétrica

Test de Hipótesis: Prueba de rangos con signo de Wilcoxon

𝜶𝜶 = 0.05

Resultado: 𝑾𝑾+ = −5.2316 (𝒑𝒑 − 𝑵𝑵𝒄𝒄𝑵𝑵𝒗𝒗𝑵𝑵) = 0.0000 (𝐶𝐶 − 𝑣𝑣𝑢𝑢𝐶𝐶𝐶𝐶𝐼𝐼) < 𝛼𝛼

Nota: Realizado con IBM SPSS Statistics 25

Conclusión: Se rechaza la hipótesis nula. Cloud Computing tiene un ROI

mayor al ROI en On-Premises.

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53

3.1.2 Costo Total de Propiedad (TCO)

El Costo Total de Propiedad (TCO) se ha analizado mensualmente en

millones de dólares durante un período de 36 meses para On-Premises y

Cloud Computing respectivamente, con el fin de hacer una comparación entre

ambos escenarios (véase Figura 22)

• On-Premises: desde 01/07/2011 hasta 30/06/2014

• Cloud: desde 01/01/2015 hasta 31/12/2017

Figura 22. Costo total de Propiedad (TCO) (en millones de dólares). On-Premises vs Cloud - Mensual. En orden cronológico, desde julio 2011 hasta junio 2014 para On-Premises y desde enero 2015 a diciembre 2017 para Cloud Computing. Realizado en Microsoft Excel Professional 2016

Los datos de la muestra han sido obtenidos a través de Microsoft PowerBI,

que es una herramienta de Business Intelligence. Esta herramienta se

encuentra conectada a las bases de datos del Sistema de Planificación de

Recursos Empresariales (ERP) para el análisis de información y toma de

decisiones (véase Tabla 9)

$-

$1.00

$2.00

$3.00

$4.00

$5.00

$6.00

$7.00

$8.00

$9.00

TCO (On-Premises)

TCO (Cloud)

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54

Tabla 9. Muestra Costo Total de Propiedad (TCO) en millones de dólares

On-Premises Cloud Computing

2.36 3.84 5.75 3.26 3.01 3.70

2.39 3.88 5.78 3.09 3.09 3.78

2.43 3.94 6.01 2.80 3.14 3.89

2.42 4.06 6.17 2.75 3.22 3.96

2.50 4.14 6.28 2.79 3.25 4.05

2.68 4.21 5.56 2.83 3.27 4.16

2.94 3.92 5.99 2.76 3.32 4.22

2.97 3.99 7.00 2.81 3.38 4.31

3.04 4.89 7.54 2.79 3.44 4.39

3.72 5.07 7.69 2.87 3.49 4.47

3.77 5.48 7.88 2.93 3.55 4.56

3.83 5.56 8.00 2.97 3.61 4.65

Nota: obtenido de Microsoft Power BI. On-Premises N=36. Cloud Computing N=36

En la siguiente tabla se muestra la estadística descriptiva de ambas muestras

con relación al Costo Total de Propiedad (TCO), (véase Tabla 10)

Tabla 10. Estadística descriptiva Costo total de Propiedad (TCO)

On-Premises Cloud Media 4.6579 3.4601

Error Estándar 0.2836 0.0980

Mediana 4.0980 3.2961

Moda - -

Desviación Estándar 1.7019 0.5878

Varianza 2.8963 0.3455

Mínimo 2.3631 2.7460

Máximo 8.0022 4.6501

Suma 167.6853 124.5622

Muestra (N) 36 36

Nota: Calculado en Microsoft Excel Professional 2016

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55

3.1.2.1 Prueba de Hipótesis Costo Total de Propiedad (TCO)

El objetivo de la prueba de hipótesis es comparar el antes (On-Premises) y el

después (Cloud Computing) para validar si existen diferencias significativas.

Las muestras obtenidas para Costo Total de Propiedad (TCO) son

relacionadas, por lo tanto, para compararlas es necesario realizar en primer

lugar un Test de Normalidad (Shapiro-Wilk) y luego, dependiendo de ese

resultado se aplica la Prueba de los rangos con signo de Wilcoxon (no

paramétrica) o Prueba T para muestras relacionadas (paramétrica), este

análisis se ha realizado con IBM SPSS Statistics 25. (véase Tabla 11)

• Hipótesis

𝑯𝑯𝟎𝟎: 𝑇𝑇𝐶𝐶𝑅𝑅 (𝑅𝑅𝐼𝐼 − 𝑃𝑃𝐼𝐼𝐼𝐼𝑃𝑃𝑃𝑃𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼) = 𝑇𝑇𝐶𝐶𝑅𝑅 (𝐶𝐶𝐶𝐶𝐼𝐼𝐶𝐶𝐶𝐶 𝐶𝐶𝐼𝐼𝑃𝑃𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝑃𝑃𝐼𝐼𝐼𝐼)

𝑯𝑯𝟏𝟏: 𝑇𝑇𝐶𝐶𝑅𝑅 (𝑅𝑅𝐼𝐼 − 𝑃𝑃𝐼𝐼𝐼𝐼𝑃𝑃𝑃𝑃𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼) > 𝑇𝑇𝐶𝐶𝑅𝑅 (𝐶𝐶𝐶𝐶𝐼𝐼𝐶𝐶𝐶𝐶 𝐶𝐶𝐼𝐼𝑃𝑃𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝑃𝑃𝐼𝐼𝐼𝐼)

𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵 𝒅𝒅𝑵𝑵 𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝑵𝑵𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄: 95%

Tabla 11. Prueba de Hipótesis Costo Total de Propiedad (TCO)

Prueba de Hipótesis Costo Total de Propiedad (TCO) Test de Normalidad: Shapiro-Wilk

𝑯𝑯𝟎𝟎: 𝐸𝐸𝐼𝐼 𝐶𝐶𝐼𝐼𝑢𝑢 𝐶𝐶𝑃𝑃𝐼𝐼𝐶𝐶𝐼𝐼𝑃𝑃𝑑𝑑𝐶𝐶𝑑𝑑𝑃𝑃ó𝐼𝐼 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑃𝑃𝑢𝑢𝐶𝐶

𝑯𝑯𝟏𝟏: 𝑁𝑁𝐼𝐼 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝐶𝐶𝐼𝐼𝑢𝑢 𝐶𝐶𝑃𝑃𝐼𝐼𝐶𝐶𝐼𝐼𝑃𝑃𝑑𝑑𝐶𝐶𝑑𝑑𝑃𝑃ó𝐼𝐼 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑃𝑃𝑢𝑢𝐶𝐶 𝜶𝜶 = 0.05 Resultado: 𝑾𝑾 = 0.9637 (𝒑𝒑 − 𝑵𝑵𝒄𝒄𝑵𝑵𝒗𝒗𝑵𝑵) = 0.2795 (𝐶𝐶 − 𝑣𝑣𝑢𝑢𝐶𝐶𝐶𝐶𝐼𝐼) > 𝛼𝛼

Conclusión: La muestra tiene distribución normal, es paramétrica

Test de Hipótesis: Prueba T (muestras relacionadas)

𝜶𝜶 = 0.05

Resultado: 𝑻𝑻 = 6.2081 (𝒑𝒑 − 𝑵𝑵𝒄𝒄𝑵𝑵𝒗𝒗𝑵𝑵) = 0.0000 (𝐶𝐶 − 𝑣𝑣𝑢𝑢𝐶𝐶𝐶𝐶𝐼𝐼) < 𝛼𝛼

Nota: Realizado con IBM SPSS Statistics 25

Conclusión: Se rechaza la hipótesis nula. Cloud Computing tiene un TCO

menor al ROI en On-Premises.

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56

3.1.3 Time-to-market (TTM) en días por proyecto

El Time-to-market (TTM) se ha analizado mensualmente en días de cierre

anticipado o demora por proyecto, midiendo el tiempo de duración de la

incorporación de los clientes al servicio profesional de soporte proactivo

durante un período de 36 meses para On-Premises y Cloud Computing

respectivamente, con el fin de hacer una comparación entre ambos

escenarios (véase Figura 23)

• On-Premises: desde 01/07/2011 hasta 30/06/2014

• Cloud: desde 01/01/2015 hasta 31/12/2017

Figura 23. Time-to-Market (TTM) en días por proyecto. On-Premises vs Cloud - Mensual. En orden cronológico, desde julio 2011 hasta junio 2014 para On-Premises y desde enero 2015 a diciembre 2017 para Cloud Computing. Realizado en Microsoft Excel Professional 2016

Los datos de la muestra han sido obtenidos a través de Microsoft PowerBI,

que es una herramienta de Business Intelligence. Esta herramienta se

encuentra conectada a las bases de datos del Sistema de Planificación de

Recursos Empresariales (ERP) para el análisis de información y toma de

decisiones (véase Tabla 12)

-7.8000-7.7000-7.6000-7.5000-7.4000-7.3000-7.2000-7.1000-7.0000-6.9000-6.8000-6.7000

-

0.5000

1.0000

1.5000

2.0000

2.5000

3.0000

3.5000

4.0000

4.5000

Días por proyecto (C

loud)

Día

s po

r pro

yect

o (O

n-Pr

emis

es)

TTM (On-Premises)

TTM (Cloud)

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57

Tabla 12. Muestra Time-to-Market (TTM) en días por proyecto

On-Premises Cloud Computing 2.9201 2.4070 2.9255 -7.07 -7.22 -7.25

2.9255 2.4286 2.9308 -7.19 -7.15 -7.23

2.9308 2.4324 2.9992 -7.34 -7.15 -7.30

2.9992 2.4250 3.0004 -7.17 -7.23 -7.41

3.0004 2.4750 3.2027 -7.28 -7.36 -7.38

3.0027 2.4984 3.2901 -7.06 -7.30 -7.41

3.0116 2.4832 3.3417 -7.15 -7.32 -7.49

2.4886 2.4886 3.4291 -7.07 -7.34 -7.45

2.5151 2.9030 3.6326 -7.28 -7.30 -7.56

2.5175 2.9100 3.6802 -7.27 -7.12 -7.59

2.5189 2.9188 3.9859 -7.27 -7.33 -7.62

2.5194 2.9201 4.1709 -7.14 -7.10 -7.66

Nota: obtenido de Microsoft Power BI. On-Premises N=36. Cloud Computing N=36

En la siguiente tabla se muestra la estadística descriptiva de ambas muestras

con relación al Time-to-market (TTM) en días por proyecto (véase Tabla 13)

Tabla 13. Estadística descriptiva Time-to-Market (TTM) en días por proyecto

On-Premises Cloud Media 2.9230 (7.2933)

Error Estándar 0.0748 0.0260

Mediana 2.9228 (7.2791)

Moda 2.9201 (7.2333)

Desviación Estándar 0.4490 0.1558

Varianza 0.2016 0.0243

Mínimo 2.4070 (7.6611)

Máximo 4.1709 (7.0593)

Suma 105.2293 (262.5574)

Muestra (N) 36 36

Nota: Calculado en Microsoft Excel Professional 2016

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58

3.1.3.1 Prueba de Hipótesis Time-to-market (TTM) en días por proyecto

El objetivo de la prueba de hipótesis es comparar el antes (On-Premises) y el

después (Cloud Computing) para validar si existen diferencias significativas.

Las muestras obtenidas para Time-to-market (TTM) en días son relacionadas,

por lo tanto, para compararlas es necesario realizar en primer lugar un Test

de Normalidad (Shapiro-Wilk) y luego, dependiendo de ese resultado se

aplica la Prueba de los rangos con signo de Wilcoxon (no paramétrica) o

Prueba T para muestras relacionadas (paramétrica), este análisis se ha

realizado con IBM SPSS Statistics 25. (véase Tabla 14)

• Hipótesis

𝑯𝑯𝟎𝟎: 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 (𝑅𝑅𝐼𝐼 − 𝑃𝑃𝐼𝐼𝐼𝐼𝑃𝑃𝑃𝑃𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼) = 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 (𝐶𝐶𝐶𝐶𝐼𝐼𝐶𝐶𝐶𝐶 𝐶𝐶𝐼𝐼𝑃𝑃𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝑃𝑃𝐼𝐼𝐼𝐼)

𝑯𝑯𝟏𝟏: 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 (𝑅𝑅𝐼𝐼 − 𝑃𝑃𝐼𝐼𝐼𝐼𝑃𝑃𝑃𝑃𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼) > 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 (𝐶𝐶𝐶𝐶𝐼𝐼𝐶𝐶𝐶𝐶 𝐶𝐶𝐼𝐼𝑃𝑃𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝑃𝑃𝐼𝐼𝐼𝐼)

𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵 𝒅𝒅𝑵𝑵 𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝑵𝑵𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄: 95%

Tabla 14. Prueba de Hipótesis Time-to-market (TTM) en días por proyecto

Prueba de Hipótesis Time-to-market (TTM) en días por proyecto Test de Normalidad: Shapiro-Wilk

𝑯𝑯𝟎𝟎: 𝐸𝐸𝐼𝐼 𝐶𝐶𝐼𝐼𝑢𝑢 𝐶𝐶𝑃𝑃𝐼𝐼𝐶𝐶𝐼𝐼𝑃𝑃𝑑𝑑𝐶𝐶𝑑𝑑𝑃𝑃ó𝐼𝐼 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑃𝑃𝑢𝑢𝐶𝐶

𝑯𝑯𝟏𝟏: 𝑁𝑁𝐼𝐼 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝐶𝐶𝐼𝐼𝑢𝑢 𝐶𝐶𝑃𝑃𝐼𝐼𝐶𝐶𝐼𝐼𝑃𝑃𝑑𝑑𝐶𝐶𝑑𝑑𝑃𝑃ó𝐼𝐼 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑃𝑃𝑢𝑢𝐶𝐶 𝜶𝜶 = 0.05

Resultado: 𝑾𝑾 = 0.8752 (𝒑𝒑 − 𝑵𝑵𝒄𝒄𝑵𝑵𝒗𝒗𝑵𝑵) = 0.0007 (𝐶𝐶 − 𝑣𝑣𝑢𝑢𝐶𝐶𝐶𝐶𝐼𝐼) < 𝛼𝛼

Conclusión: La muestra no tiene distribución normal, es no paramétrica

Test de Hipótesis: Prueba de rangos con signo de Wilcoxon

𝜶𝜶 = 0.05

Resultado: 𝑾𝑾+ = −5.2316 (𝒑𝒑 − 𝑵𝑵𝒄𝒄𝑵𝑵𝒗𝒗𝑵𝑵) = 0.0000 (𝐶𝐶 − 𝑣𝑣𝑢𝑢𝐶𝐶𝐶𝐶𝐼𝐼) < 𝛼𝛼

Nota: Realizado con IBM SPSS Statistics 25

Conclusión: Se rechaza la hipótesis nula. Cloud Computing tiene un TTM (en

días) menor al TTM (en días) que se tenía en On-Premises.

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59

3.1.4 Time-to-market (TTM) ahorro en dólares.

El ahorro producido por el Time-to-Market (TTM) se ha analizado

mensualmente, midiendo el ahorro generado (en dólares) por la disminución

del tiempo de duración de los proyectos de incorporación de los clientes al

servicio profesional de soporte proactivo durante un período de 36 meses para

On-Premises y Cloud Computing respectivamente, con el fin de hacer una

comparación entre ambos escenarios (véase Figura 24)

• On-Premises: desde 01/07/2011 hasta 30/06/2014

• Cloud: desde 01/01/2015 hasta 31/12/2017

Figura 24. Time-to-Market - Ahorro (en miles de dólares). On-Premises vs Cloud - Mensual. En orden cronológico, desde julio 2011 hasta junio 2014 para On-Premises y desde enero 2015 a diciembre 2017 para Cloud Computing. Realizado en Microsoft Excel Professional 2016

Los datos de la muestra han sido obtenidos a través de Microsoft PowerBI,

que es una herramienta de Business Intelligence. Esta herramienta se

encuentra conectada a las bases de datos del Sistema de Planificación de

Recursos Empresariales (ERP) para el análisis de información y toma de

decisiones (véase Tabla 15)

(160.00)

(140.00)

(120.00)

(100.00)

(80.00)

(60.00)

(40.00)

(20.00)

-

-

50.00

100.00

150.00

200.00

250.00

300.00

Ahor

ro e

n m

iles

de $

(On-

Prem

ises

)

Ahorro en miles de $ (C

loud)

TTM (Cloud)

TTM (On-Premises)

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60

Tabla 15. Muestra Time-to-Market (TTM) ahorro en miles de dólares

On-Premises Cloud Computing -87.60 -77.27 -102.68 233.33 238.32 267.82

-96.54 -77.96 -102.87 237.18 264.40 267.34

-96.72 -78.08 -105.27 242.31 264.26 269.98

-98.97 -77.84 -105.31 236.55 267.34 273.75

-99.01 -79.45 -112.42 240.08 272.16 272.63

-99.09 -80.20 -115.48 232.96 269.73 273.87

-99.38 -79.71 -117.30 236.09 270.39 276.74

-82.12 -79.88 -120.36 233.37 271.36 275.21

-83.00 -101.90 -127.51 240.34 269.65 279.49

-83.08 -102.14 -129.17 239.80 263.29 280.57

-83.12 -102.45 -139.90 239.86 270.76 281.45

-83.14 -102.50 -146.40 235.73 262.52 283.15

Nota: obtenido de Microsoft Power BI. On-Premises N=36. Cloud Computing N=36

En la siguiente tabla se muestra la estadística descriptiva de ambas muestras

con relación al Time-to-market (TTM) ahorro en miles de dólares (véase Tabla

16)

Tabla 16. Estadística descriptiva Time-to-Market (TTM) ahorro en miles de dólares

On-Premises Cloud Media (98.7733) 259.2725

Error Estándar 3.0534 2.9016

Mediana (99.0517) 267.3440

Moda - 267.3440

Desviación Estándar 18.3202 17.4097

Varianza 335.6286 303.0985

Mínimo (146.3989) 232.9566

Máximo (77.2653) 283.1547

Suma (3,555.8376) 9,333.8110

Muestra (N) 36 36

Nota: Realizado en Microsoft Excel Professional 2016

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61

3.1.4.1 Prueba de Hipótesis Time-to-Market (TTM) ahorro en dólares

El objetivo de la prueba de hipótesis es comparar el antes (On-Premises) y el

después (Cloud Computing) para validar si existen diferencias significativas.

Las muestras obtenidas para Time-to-market (TTM) ahorro son relacionadas,

por lo tanto, para compararlas es necesario realizar en primer lugar un Test

de Normalidad (Shapiro-Wilk) y luego, dependiendo de ese resultado se

aplica la Prueba de los rangos con signo de Wilcoxon (no paramétrica) o

Prueba T para muestras relacionadas (paramétrica), este análisis se ha

realizado con IBM SPSS Statistics 25. (véase Tabla 17)

• Hipótesis

𝑯𝑯𝟎𝟎: 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 𝐴𝐴ℎ𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 (𝑅𝑅𝐼𝐼 − 𝑃𝑃𝐼𝐼𝐼𝐼𝑃𝑃𝑃𝑃𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼) = 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 𝐴𝐴ℎ𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 (𝐶𝐶𝐶𝐶𝐼𝐼𝐶𝐶𝐶𝐶 𝐶𝐶𝐼𝐼𝑃𝑃𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝑃𝑃𝐼𝐼𝐼𝐼)

𝑯𝑯𝟏𝟏: 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 𝐴𝐴ℎ𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 (𝑅𝑅𝐼𝐼 − 𝑃𝑃𝐼𝐼𝐼𝐼𝑃𝑃𝑃𝑃𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼) < 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 𝐴𝐴ℎ𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 (𝐶𝐶𝐶𝐶𝐼𝐼𝐶𝐶𝐶𝐶 𝐶𝐶𝐼𝐼𝑃𝑃𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝑃𝑃𝐼𝐼𝐼𝐼)

𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵 𝒅𝒅𝑵𝑵 𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝑵𝑵𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄: 95%

Tabla 17. Prueba de Hipótesis Time-to-market (TTM) ahorro en dólares

Prueba de Hipótesis Time-to-market (TTM) ahorro en dólares Test de Normalidad: Shapiro-Wilk

𝑯𝑯𝟎𝟎: 𝐸𝐸𝐼𝐼 𝐶𝐶𝐼𝐼𝑢𝑢 𝐶𝐶𝑃𝑃𝐼𝐼𝐶𝐶𝐼𝐼𝑃𝑃𝑑𝑑𝐶𝐶𝑑𝑑𝑃𝑃ó𝐼𝐼 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑃𝑃𝑢𝑢𝐶𝐶

𝑯𝑯𝟏𝟏: 𝑁𝑁𝐼𝐼 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝐶𝐶𝐼𝐼𝑢𝑢 𝐶𝐶𝑃𝑃𝐼𝐼𝐶𝐶𝐼𝐼𝑃𝑃𝑑𝑑𝐶𝐶𝑑𝑑𝑃𝑃ó𝐼𝐼 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑃𝑃𝑢𝑢𝐶𝐶 𝜶𝜶 = 0.05

Resultado: 𝑾𝑾 = 0.9452 (𝒑𝒑 − 𝑵𝑵𝒄𝒄𝑵𝑵𝒗𝒗𝑵𝑵) = 0.0740 (𝐶𝐶 − 𝑣𝑣𝑢𝑢𝐶𝐶𝐶𝐶𝐼𝐼) > 𝛼𝛼

Conclusión: La muestra tiene una distribución normal, es paramétrica.

Test de Hipótesis: Prueba T (muestras relacionadas)

𝜶𝜶 = 0.05

Resultado: 𝑻𝑻 = −68.6889 (𝒑𝒑 − 𝑵𝑵𝒄𝒄𝑵𝑵𝒗𝒗𝑵𝑵) = 0.0000 (𝐶𝐶 − 𝑣𝑣𝑢𝑢𝐶𝐶𝐶𝐶𝐼𝐼) < 𝛼𝛼

Nota: Realizado con IBM SPSS Statistics 25

Conclusión: Se rechaza la hipótesis nula. Cloud Computing genera más

ahorro que el TTM en On-Premises.

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62

3.1.5 Uptime.

Se ha analizado el porcentaje promedio mensual de uptime, midiendo el

tiempo que la infraestructura estuvo disponible durante un período de 36

meses para On-Premises y Cloud Computing respectivamente, con el fin de

hacer una comparación entre ambos escenarios. El Nivel de Acuerdo de

Servicio (SLA) para On-premises es de 99.50% y el de Cloud Computing es

de 99.99% (véase Figura 25)

• On-Premises: desde 01/07/2011 hasta 30/06/2014

• Cloud: desde 01/01/2015 hasta 31/12/2017

Figura 25. Uptime. On-Premises vs Cloud - Mensual. En orden cronológico, desde julio 2011 hasta junio 2014 para On-Premises y desde enero 2015 a diciembre 2017 para Cloud Computing. Realizado en Microsoft Excel Professional 2016.

Los datos de la muestra han sido obtenidos a través de Microsoft PowerBI,

que es una herramienta de Business Intelligence. Esta herramienta se

encuentra conectada a las bases de datos del Sistema de Planificación de

Recursos Empresariales (ERP) para el análisis de información y toma de

decisiones (véase Tabla 18)

98.00%

98.50%

99.00%

99.50%

100.00%

Uptime (Cloud)

Uptime (On-Premises)

SLA (On-Premises)

SLA (Cloud)

99.99%

99.50%

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63

Tabla 18. Muestra Uptime

On-Premises Cloud Computing 99.09% 98.87% 98.87% 99.50% 100.00% 100.00%

99.08% 98.89% 99.01% 99.77% 99.99% 100.00%

99.09% 98.88% 99.08% 99.82% 99.99% 99.99%

99.12% 98.77% 99.10% 99.87% 99.97% 100.00%

99.11% 98.75% 98.98% 99.88% 99.99% 100.00%

98.93% 98.82% 98.88% 99.89% 100.00% 99.99%

99.61% 99.81% 99.91% 99.96% 100.00% 100.00%

99.57% 99.77% 99.92% 99.97% 100.00% 100.00%

99.62% 99.45% 98.87% 100.00% 100.00% 100.00%

98.78% 99.35% 98.79% 99.99% 100.00% 100.00%

98.77% 98.95% 98.82% 99.99% 100.00% 100.00%

98.67% 98.89% 98.74% 100.00% 100.00% 100.00%

Nota: obtenido de Microsoft Power BI. On-Premises N=36. Cloud Computing N=36

En la siguiente tabla se muestra la estadística descriptiva de ambas muestras

con relación al Uptime (véase Tabla 19)

Tabla 19. Estadística descriptiva Uptime

On-Premises Cloud Media 99.10% 99.96%

Error Estándar 0.0006 0.0002

Mediana 98.97% 100.00%

Moda 98.87% 100.00%

Desviación Estándar 0.0036 0.0010

Varianza 0.0000133 0.0000009

Mínimo 98.67% 99.50%

Máximo 99.92% 100.00%

Suma 3567.61% 3598.56%

Muestra (N) 36 36

Nota: Calculado en Microsoft Excel Professional 2016

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64

3.1.5.1 Prueba de Hipótesis Uptime

El objetivo de la prueba de hipótesis es comparar el antes (On-Premises) y el

después (Cloud Computing) para validar si existen diferencias significativas.

Las medias de las muestras obtenidas para Uptime serán comparadas con el

Nivel de Acuerdo de Servicio (SLA) de cada una de estas, On-premises

(99.50%) y Cloud Computing (99.99%), utilizando la Prueba T para la media

poblacional, este análisis se ha realizado con IBM SPSS Statistics 25. (véase

Tabla 19)

• Hipótesis

On-premises Cloud Computing 𝑯𝑯𝟎𝟎: 𝜇𝜇 ≥ 99.50

𝑯𝑯𝟏𝟏: 𝜇𝜇 < 99.50

𝝁𝝁 = 99.10

𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵 𝒅𝒅𝑵𝑵 𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝑵𝑵𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄: 95%

𝑯𝑯𝟎𝟎: 𝜇𝜇 ≥ 99.99

𝑯𝑯𝟏𝟏: 𝜇𝜇 < 99.99

𝝁𝝁 = 99.96

𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵 𝒅𝒅𝑵𝑵 𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝑵𝑵𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄: 95%

Tabla 20. Prueba de Hipótesis Uptime

Prueba de Hipótesis Uptime Prueba T (una muestra) On-premises 𝜶𝜶 = 0.05 Resultado:

(𝒑𝒑 − 𝑵𝑵𝒄𝒄𝑵𝑵𝒗𝒗𝑵𝑵) = 0.0000

𝑻𝑻 = −6.5819

(𝐶𝐶 − 𝑣𝑣𝑢𝑢𝐶𝐶𝐶𝐶𝐼𝐼) < 𝛼𝛼

Prueba T (una muestra) Cloud Computing 𝜶𝜶 = 0.05 Resultado:

(𝒑𝒑 − 𝑵𝑵𝒄𝒄𝑵𝑵𝒗𝒗𝑵𝑵) = 0.0702

𝑻𝑻 = −1.8674

(𝐶𝐶 − 𝑣𝑣𝑢𝑢𝐶𝐶𝐶𝐶𝐼𝐼) > 𝛼𝛼

Nota: Realizado con IBM SPSS Statistics 25

Conclusión:

• On-Premises: Se rechaza la hipótesis nula. On-premises tiene un

rendimiento menor al SLA (99.50%) lo cual disminuye la disponibilidad

• Cloud Computing: Se acepta la hipótesis nula. Cloud Computing tiene un

rendimiento mayor al SLA (99.99%), lo cual aumenta la disponibilidad

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65

3.1.6 Penalidades.

Las penalidades (en millones de dólares) se han analizado mensualmente,

midiendo las penalidades generadas por el incumplimiento del Nivel de

Acuerdo de Servicio (SLA) con los clientes del servicio de soporte proactivo

por un período de 36 meses para On-Premises y Cloud Computing

respectivamente, con el fin de hacer una comparación entre ambos

escenarios (véase Figura 26)

• On-Premises: desde 01/07/2011 hasta 30/06/2014

• Cloud: desde 01/01/2015 hasta 31/12/2017

Figura 26. Penalidades (en millones de dólares) On-Premises vs Cloud - Mensual. En orden cronológico, desde Julio 2011 hasta junio 2014 para On-Premises y desde enero 2015 a diciembre 2017 para Cloud Computing. Realizado en Microsoft Excel Professional 2016.

Los datos de la muestra han sido obtenidos a través de Microsoft PowerBI,

que es una herramienta de Business Intelligence. Esta herramienta se

encuentra conectada a las bases de datos del Sistema de Planificación de

Recursos Empresariales (ERP) para el análisis de información y toma de

decisiones (véase Tabla 21)

$-

$0.20

$0.40

$0.60

$0.80

$1.00

$1.20

$1.40

Penalidades (On-Premises)

Penalidades (Cloud)

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66

Tabla 21. Muestra Penalidades en millones de dólares

On-Premises Cloud Computing 0.23 0.48 0.86 0.89 0.00 0.00

0.23 0.48 0.62 0.38 0.02 0.00

0.24 0.49 0.77 0.33 0.03 0.02

0.19 0.57 0.84 0.22 0.05 0.00

0.24 0.60 0.86 0.22 0.03 0.00

0.32 0.62 0.05 0.20 0.00 0.02

0.08 0.02 0.02 0.08 0.00 0.00

0.07 0.04 0.93 0.08 0.00 0.00

0.09 0.30 1.23 0.00 0.00 0.00

0.47 0.40 1.28 0.02 0.00 0.00

0.47 0.74 1.36 0.02 0.00 0.00

0.51 0.75 1.37 0.00 0.00 0.00

Nota: obtenido de Microsoft Power BI. On-Premises N=36. Cloud Computing N=36

En la siguiente tabla se muestra la estadística descriptiva de ambas

muestras con relación a las Penalidades (en millones de dólares), (véase

Tabla 22)

Tabla 22. Estadística descriptiva Penalidades en millones de dólares

On-Premises Cloud Media 0.5226 0.0722

Error Estándar 0.0647 0.0282

Mediana 0.4812 0.0000

Moda - 0.0000

Desviación Estándar 0.3883 0.1695

Varianza 0.1508 0.0287

Mínimo 0.0192 0.0000

Máximo 1.3713 0.8867

Suma 18.8143 2.6006

Muestra (N) 36 36

Nota: Realizado en Microsoft Excel Professional 2016

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67

3.1.6.1 Prueba de Hipótesis penalidades

El objetivo de la prueba de hipótesis es comparar el antes (On-Premises) y el

después (Cloud Computing) para validar si existen diferencias significativas.

Las muestras obtenidas para las Penalidades son relacionadas, por lo tanto,

para compararlas es necesario realizar en primer lugar un Test de Normalidad

(Shapiro-Wilk) y luego, dependiendo de ese resultado se aplica la Prueba de

los rangos con signo de Wilcoxon (no paramétrica) o Prueba T para muestras

relacionadas (paramétrica), este análisis se ha realizado con IBM SPSS

Statistics 25. (véase Tabla 23)

• Hipótesis 𝑯𝑯𝟎𝟎 : = 𝑃𝑃𝐼𝐼𝐼𝐼𝑢𝑢𝐶𝐶𝑃𝑃𝐶𝐶𝑢𝑢𝐶𝐶𝐼𝐼𝐼𝐼 (𝑅𝑅𝐼𝐼 − 𝑃𝑃𝐼𝐼𝐼𝐼𝑃𝑃𝑃𝑃𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼) = 𝑃𝑃𝐼𝐼𝐼𝐼𝑢𝑢𝐶𝐶𝑃𝑃𝐶𝐶𝑢𝑢𝐶𝐶𝐼𝐼𝐼𝐼 (𝐶𝐶𝐶𝐶𝐼𝐼𝐶𝐶𝐶𝐶 𝐶𝐶𝐼𝐼𝑃𝑃𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝑃𝑃𝐼𝐼𝐼𝐼)

𝑯𝑯𝟏𝟏 : = 𝑃𝑃𝐼𝐼𝐼𝐼𝑢𝑢𝐶𝐶𝑃𝑃𝐶𝐶𝑢𝑢𝐶𝐶𝐼𝐼𝐼𝐼 (𝑅𝑅𝐼𝐼 − 𝑃𝑃𝐼𝐼𝐼𝐼𝑃𝑃𝑃𝑃𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼) > 𝑃𝑃𝐼𝐼𝐼𝐼𝑢𝑢𝐶𝐶𝑃𝑃𝐶𝐶𝑢𝑢𝐶𝐶𝐼𝐼𝐼𝐼 (𝐶𝐶𝐶𝐶𝐼𝐼𝐶𝐶𝐶𝐶 𝐶𝐶𝐼𝐼𝑃𝑃𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝑃𝑃𝐼𝐼𝐼𝐼)

𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵 𝒅𝒅𝑵𝑵 𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝑵𝑵𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄: 95%

Tabla 23. Prueba de Hipótesis Penalidades

Prueba de Hipótesis Penalidades Test de Normalidad: Shapiro-Wilk

𝑯𝑯𝟎𝟎: 𝐸𝐸𝐼𝐼 𝐶𝐶𝐼𝐼𝑢𝑢 𝐶𝐶𝑃𝑃𝐼𝐼𝐶𝐶𝐼𝐼𝑃𝑃𝑑𝑑𝐶𝐶𝑑𝑑𝑃𝑃ó𝐼𝐼 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑃𝑃𝑢𝑢𝐶𝐶

𝑯𝑯𝟏𝟏: 𝑁𝑁𝐼𝐼 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝐶𝐶𝐼𝐼𝑢𝑢 𝐶𝐶𝑃𝑃𝐼𝐼𝐶𝐶𝐼𝐼𝑃𝑃𝑑𝑑𝐶𝐶𝑑𝑑𝑃𝑃ó𝐼𝐼 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑃𝑃𝑢𝑢𝐶𝐶 𝜶𝜶 = 0.05

Resultado: 𝑾𝑾 = 0.9614 (𝒑𝒑 − 𝑵𝑵𝒄𝒄𝑵𝑵𝒗𝒗𝑵𝑵) = 5.7498 (𝐶𝐶 − 𝑣𝑣𝑢𝑢𝐶𝐶𝐶𝐶𝐼𝐼) > 𝛼𝛼

Conclusión: La muestra tiene una distribución normal, es paramétrica.

Test de Hipótesis: Prueba T (muestras relacionadas)

Resultado: 𝑻𝑻 = 5.7498 (𝒑𝒑 − 𝑵𝑵𝒄𝒄𝑵𝑵𝒗𝒗𝑵𝑵) = 0.0000 (𝐶𝐶 − 𝑣𝑣𝑢𝑢𝐶𝐶𝐶𝐶𝐼𝐼) < 𝛼𝛼

Nota: Realizado con IBM SPSS Statistics 25

Conclusión: Se rechaza la hipótesis nula. Cloud Computing genera menos

penalidades que On-Premises por lo tanto aumenta la disponibilidad de la

infraestructura tecnológica.

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68

3.2 Discusión

En virtud de lo analizado, todos los indicadores que han sido objeto de este estudio

muestran resultados favorables en beneficio de Cloud Computing. Los hallazgos se

encuentran alineados con lo que indican las teorías en base a los beneficios indicados

por Microsoft (2018).

El uso de Cloud Computing, impulsado principalmente, por las estrategias de

Transformación Digital, le ha otorgado a la organización múltiples beneficios que son

aprovechados desde el primer momento en el que se implementan recursos basados

en tecnologías de la nube.

Entre las mejoras que obtenido la organización se pueden mencionar las siguientes:

Se mantuvo el gasto en la nueva plataforma por debajo del presupuesto

Reducción de costos mediante la migración a Cloud Computing

La nueva arquitectura de la plataforma requirió una asociación extensa con IT

y múltiples proveedores para crear una infraestructura central que resultó en

tres (3) centros de datos Cloud en Estados Unidos.

Se incrementó la productividad y se mejoró la calidad de los servicios

La plataforma creada mejoró la recuperación ante desastres, alta

disponibilidad, geo-redundancia y puede abordar fácilmente las regulaciones

de protección de datos.

Debido al diseño, el enfoque en la separación de datos, el acceso basado en

roles y el manejo de permisos, esta nueva plataforma se seleccionó para

obtener cumplimiento de HIPAA y PCI para los diferentes servicios de la

compañía.

Los beneficios de Cloud Computing pueden apreciarse claramente en la mayoría de

los casos, sin embargo, dentro de algunos contextos la implementación de la nube

puede que no sea exitosa. Cabe destacar, que el presente análisis ha abarcado a

una sola empresa, por lo tanto, se recomiendan nuevos estudios que sigan los

lineamientos de esta investigación para generar mayor conocimiento acerca del

impacto de Cloud Computing, sobre todo en pequeñas y medianas empresas, las

cuales se pueden beneficiar de los bajos costos de los servicios de Cloud Computing.

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69

Se puede afirmar también que el cambio que ha realizado la empresa de

telecomunicaciones, tanto en su plan estratégico como en su cultura organizacional

ha permitido realizar una adecuada Transformación Digital, ya que no se trata

solamente de adquirir la última tecnología, sino de hacer cambios significativos en el

modelo de negocio y en los procesos, avalando lo sostenido por Gartner. (2018a.

pág. 8).

Para una correcta transición es necesario realizar lo siguiente:

Gestionar el cambio: se debe realizar un cambio en la organización para

entrar en un proceso de Transformación Digital; todo cambio empieza en

primer lugar por las personas, si esto se hace de forma adecuada, la adopción

de la nube u otras soluciones será mucho más fácil de llevar a cabo. Para

disminuir el riesgo se debe contar con personal capacitado en temas de Cloud

Computing, de no tenerlo se puede optar por un proveedor externo para la

integración de servicios Cloud.

Alineamiento estratégico: es necesario alinear el uso de Cloud Computing

con los requerimientos de negocio y colocar a la migración a la nube como

parte del plan estratégico y así asegurar los recursos necesarios para una

transición exitosa.

Elegir un proveedor adecuado: Es importante elegir uno de los proveedores

líderes del mercado, ya que estos brindan estándares de calidad acordes con

normas internacionales. Lamentablemente, han aparecido muchos

proveedores ofrecen servicios supuestamente “Cloud”, sin embargo, muchas

veces no tienen la experiencia, los recursos y las habilidades requeridas para

brindar un servicio de calidad.

Gestionar el conocimiento: las nuevas tecnologías evolucionan

rápidamente, así también lo hace Cloud Computing, es necesario gestionar el

talento, dándole a los colaboradores las herramientas necesarias para que

estén actualizados constantemente.

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70

3.3 Conclusiones

Cloud Computing está siendo un factor diferenciador en la empresa de

telecomunicaciones, ya que otorgó nuevas capacidades y funcionalidades que le

otorgaron valor agregado al negocio. Los beneficios que han sido cuantificados en

esta investigación muestran claramente que el uso de Cloud Computing ha brindado

importantes beneficios a la organización, reafirmando lo sostenido por Deloitte

(2016), en su reporte “Measuring the economic impact of cloud computing in Europe”.

Los resultados muestran una clara contribución al cumplimiento de los objetivos de

esta investigación, aportando información relevante para afirmar que “El Uso de

Cloud Computing mejora el Retorno de la Inversión (ROI)”, como así también “El Uso

de Cloud Computing disminuye el Time-to-market (TTM) y, por último, “El Uso de

Cloud Computing aumenta la disponibilidad de la infraestructura tecnológica”

Por lo tanto, luego de haber realizado las pruebas de hipótesis correspondientes se

puede afirmar y aceptar la hipótesis general planteada: “El Uso de Cloud Computing

tiene un impacto económico positivo”. (véase Tabla 24)

Tabla 24. Resultado de las pruebas de hipótesis

Hipótesis Resultado

HG: “El uso de Cloud computing tiene un

impacto económico positivo”

Se acepta la hipótesis. Se ha encontrado

evidencia de que el uso de Cloud Computing

tiene un impacto económico positivo

HE 1: El uso de Cloud Computing aumenta

el retorno de la inversión (ROI)

Se acepta la hipótesis. Se ha encontrado

evidencia de que el uso de Cloud Computing

aumenta el retorno de la inversión (ROI)

HE 2: El uso de Cloud Computing

disminuye el time-to-market (TTM)

Se acepta la hipótesis. Se ha encontrado

evidencia de que el uso de Cloud Computing

disminuye el Time-to-market

HE 3: El uso de Cloud Computing aumenta

la disponibilidad de la infraestructura

tecnológica

Se acepta la hipótesis. Se ha encontrado

evidencia de que el uso de Cloud Computing

aumenta la disponibilidad de la

infraestructura tecnológica.

Nota: Las pruebas de hipótesis fueron realizadas en IBM SPSS Statistics 25.

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71

Con el uso de Cloud Computing se han obtenido los siguientes resultados según los

indicadores financieros mencionados en la Tabla 1 (véase Tabla 25)

Tabla 25. Indicadores financieros (Cloud Computing)

Indicador 2015 2016

2017

Total

Ingresos $73.43 $82.23 $94.58 $250.25 Infraestructura Cloud $17.24 $23.19 $21.96 $60.60 Penalidades $2.43 $0.01 $0.04 $18.81 Personal + Otros gastos $14.97 $16.45 $18.92 $50.33 ROI (Promedio) 113% 107% 89% - Costo Total de Propiedad (TCO) $35.65 $39.77 $50.15 $124.56 Uptime (Promedio) 99.89% 100% 100% -

Nota: Datos obtenidos de SAP ERP (enero 2015 a diciembre 2017). Expresado en millones de dólares americanos

A continuación, se puede observar una comparación de los indicadores financieros

entre On-Premises y Cloud Computing, donde se puede evidenciar claramente los

beneficios obtenidos por la migración a la nube, dónde se destaca:

Aumento de 84% en el Retorno de la Inversión (ROI) promedio mensual

Ahorro de $43M de dólares en el Costo Total de Propiedad (TCO)

Disminución de 10 días en el Time-to-Market (TTM)

Ahorro de $9M de dólares por la disminución del Time-to-Market (TTM)

Aumento de un 0.86% de la disponibilidad de la infraestructura

Ahorro de $16M de dólares por la disminución del pago de penalidades

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72

Tabla 26. Comparación de indicadores entre On-Premises y Cloud Computing, durante un periodo de 36 meses para cada escenario.

Indicador On-premises (Antes)

Cloud(Después) Variación

Retorno de la inversión (ROI)Promedio mensual 18.77% 102.90% 84.13%

Costo Total de Propiedad (TCO)Total (en millones de dólares) 167.68$ 124.56$ $43.12

Time-to-market (días por proyecto)Promedio mensual de +/- días comparado con métrica

3 -7 10

Time-to-market (ahorro)Promedio mensual en miles de dólares

(98.77)$ 259.27$ $358.04

UptimePromedio mensual 99.10% 99.96% 0.86%

PenalidadesTotal (en millones de dólares) 18.82$ 2.60$ $16.22

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73

3.4 Recomendaciones

La presente investigación recuerda la importancia del enfoque cuantitativo y

proporciona un estado inicial y exploratorio para analizar el impacto real que tiene

Cloud Computing, tanto para empresas peruanas como para cualquier otra empresa

en el mundo.

Es necesario examinar en profundidad cómo y con qué fines se utiliza Cloud

Computing en las organizaciones, para aclarar aún más su papel en el proceso de

Transformación Digital. Los estudios de Cloud Computing se han centrado más en

el uso y propuestas de implementación desde un punto de vista cualitativo y teórico,

sin embargo, es necesario prestar atención a las implementaciones realizadas en

empresas de menor envergadura, para tener un panorama más amplio del impacto

económico de la nube en diferentes contextos y, en consecuencia, tener una visión

más cercana a la realidad de los beneficios, desde un punto de vista cuantitativo y

también abordando nuevas variables.

Las investigaciones seguramente avanzarán en el futuro, pero es importante que la

discusión sobre temas de Cloud Computing y metodologías de investigación

continúe. Esta investigación ha demostrado que los beneficios de Cloud Computing

son claros y que merecen ser estudiados en mayor profundidad y en diferentes

contextos.

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Anexos

Business / Infrastructure Management

Customer Requirements /

Marketing Strategy

R&D Product / Service

Generation

Customer Orders /

Requirements

Sales Management

OrderFullfilment

Service /Solution

Quality Management System Support

Core Processes

Quality Management System Governance

Support functions

Human Resource Management

Financial Management

Information Technology Management

Facilities Management Legal

CUSTO

MERS & PAR

TNERSCU

STO

MER

S &

PAR

TNER

S

Anexo 1. Global Process Landscape. Fuente: Intranet Corporativa. La figura especifica los procesos corporativos que están directamente involucrados en agregar valor. La infraestructura tecnológica que se migró a Cloud Computing soporta los siguientes procesos Core: “R&D – Product / Service Generation”; “Order Fullfilment” y “Service/Solution”

Business / Infrastructure Management

Customer Requirements /

Marketing Strategy

R&D Product / Service

Generation

Customer Orders /

Requirements

Sales Management

OrderFullfilment

Service /Solution

CUSTO

MERS & PAR

TNERSCU

STO

MER

S &

PAR

TNER

S

Managed Services Maintenance Professional Services Delivery

Day 0 – Commercial, Technical & Service Delivery Review

Day 1 – Onboarding

Day 2 – Service Delivery / Incident Management

Day 2 – Ongoing Account Management

Day 0 – Service Readiness

Day 0 – Offer Management

Day 1 – Services Onboarding

Day 2 – Remote Support Management

Day 2 – On Site Support Management

Day 2 – Ongoing Account Management

Day 0 – Service Readiness / New product introduction

Day 0 – Technical Readiness – Solution Validation & Deal Review

Day 1 – Program and Project Management

Day 1 – Consulting Services

Day 1 – Implementation and Integration Services

Day 1 – Customer Software Development and Support

Anexo 2. Client Support Services. Fuente: Intranet Corporativa. Los subprocesos soportados por la infraestructura tecnológica que se migró a Cloud Computing incluyen a: “Managed Services”, “Maintenance” y “Professional Services Delivery”.

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Client / System Initiates

Request for Service

WebSys Alarm / Alert

eBondeMail

IVR / Phone

Services Required

Provide Professional Service Support

APS AssociateeProject

Provide Proactive Support Services –

Cloud Services

CS AssociateRMM

Provide Global Service Support

GSS AssociateSiebel

Proactive Support Services Required (Managed Services)

Global Support Services Required

Professional Services Required x

Request for Service

Completed

Request for Service

Completed

x

Request for Service

Completedx

Anexo 3. Detalle de subproceso de Soporte Proactivo. Fuente: Intranet Corporativa. El subproceso de soporte proactivo muestra cómo se inician las solicitudes de servicio y como se les da tratamiento según el tipo de servicio requerido. La infraestructura tecnológica que se migró a Cloud Computing es un componente esencial para brindar el servicio.

Menor rentabilidad del negocio

Pago de penalidades

Estándares de cumplimiento

Cancelación de contratos

Aumento del TCO

Bajo rendimiento

Baja escalabilidad

Aumento de Time-to-market

Basado en Capex

Baja flexibilidad

Anexo 4. Diagrama de Ishikawa. El diagrama muestra los diferentes problemas que se detectaron y que determinaron que la infraestructura On-Premises era totalmente ineficiente para el desarrollo del servicio de soporte proactivo global. Lo que llevó a tomar la decisión de migrar a Cloud Computing.

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FACTORES

INTERNOS

FACTORES EXTERNOS

FORTALEZAS DEBILIDADES

- Líder global en el sector - Inversión en innovación - Enfoque en el cliente

- Infraestructura obsoleta - Modelo de negocio - Alta estructura de costos

OPORTUNIDADES ESTRATEGIAS FO ESTRATEGIAS DO

- Renovar la confianza - Migración a Public Cloud - Captar nuevos clientes

Enfoque en Transformación Digital, innovar en nuevos modelos de servicio, mejorar la experiencia del cliente

Reingeniería de procesos y cambiar el modelo de negocio, renovación tecnológica con Cloud.

AMENAZAS ESTRATEGIAS FA ESTRATEGIAS DA

- Cancelación de contratos - Cambios en el consumo - Nuevos competidores

Mejorar el Time-to-market, simplificar y automatizar, reducir costos y gestionar el talento

Pasar de CAPEX a OPEX, ofrecer un mejor Acuerdo de Nivel de Servicio (SLA), cumplimiento normativo

Anexo 5. Análisis FODA – Año 2014. La empresa de telecomunicaciones hizo un análisis situacional, con el objetivo de realizar cambios en su modelo de negocios y el planeamiento estratégico, esto derivó en un enfoque en Transformación Digital y la adopción de Cloud Computing para el servicio de Soporte Proactivo Global.

Anexo 6. Cantidad de nodos administrados. El gráfico muestra el incremento de los nodos administrados en el servicio de soporte proactivo debido al crecimiento del negocio, la cantidad de nodos administrados se ha duplicado en un período de 36 meses, lo que demandó una infraestructura con mayores recursos y escalabilidad. Un nodo es una agrupación lógica de servidores administrados. Un nodo generalmente corresponde a un sistema informático lógico o físico con una dirección de host IP única.

-

20,000

40,000

60,000

80,000

100,000

120,000

140,000

NodosInicio Cloud

Fin On-Premises

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Anexo 7. Indicadores On-Premises. El gráfico muestra como se ha incrementado el Retorno de la Inversión (ROI) del servicio de soporte proactivo, sin embargo, también el Costo Total de Propiedad (TCO) y el pago de Penalidades han ido en crecimiento debido a la ineficiencia de la infraestructura On-Premises. Los datos corresponden desde julio de 2011 a junio de 2014.

Anexo 8. Porcentaje de uptime por día (On-Premises) desde el 01-07-2011 al 31-06-2015. Los espacios en blanco del gráfico muestran los momentos de inactividad de la infraestructura On-Premise. La inactividad de la infraestructura genera ha generado pérdidas monetarias por el pago de penalidades y/o cancelación de contratos de soporte.

0.001.002.003.004.005.006.007.008.009.00

0.00%

10.00%

20.00%

30.00%

40.00%

50.00%

60.00%

Jul/2

011

Sep/

2011

Nov

/201

1En

e/20

12M

ar/2

012

May

o/20

12Ju

l/201

2Se

p/20

12N

ov/2

012

Ene/

2013

Mar

/201

3M

ay/2

013

Jul/2

013

Sep/

2013

Nov

/201

3En

e/20

14M

ar/2

014

May

/201

4

millones de dólares ($)

RO

I (%

)

ROI (%)

TCO ($)

Penalidades ($)

93.00%

94.00%

95.00%

96.00%

97.00%

98.00%

99.00%

100.00%

Uptime SLA

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Anexo 9. Porcentaje de uptime por día (Cloud Computing) desde el 01-01-2015 al 31-12-2017. Los espacios en blanco del gráfico muestran los momentos de inactividad de la infraestructura Cloud. Se puede apreciar claramente la mejora en la disponibilidad de la infraestructura (menos espacios en blanco) lo que ha contribuido a la disminución del pago de penalidades.

Anexo 10. Penalidades para On-Premises por año (en millones de dólares). El pago de penalidades fue creciendo cuando se utilizó la infraestructura On-Premises. Lo que llegó a totalizar una pérdida de 18.81 millones de dólares.

97.50%

98.00%

98.50%

99.00%

99.50%

100.00%

Uptime SLA

$1.46

$4.92

$6.24 $6.19

$-

$1.00

$2.00

$3.00

$4.00

$5.00

$6.00

$7.00

2011 2012 2013 2014

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Anexo 11. Penalidades para Cloud Computing por año (en millones de dólares) El pago de penalidades disminuyó considerablemente luego de migrar a la nube. En total se pagaron 2.6 millones de dólares lo que contribuyó a una disminución del 86% en el pago de penalidades.

Anexo 12. Reporte de disponibilidad On-Premises (desde el 01-07-2011 al 30-06-2014). El reporte ha sido extraído de Microsoft PowerBI y ha sido la información base para todo el análisis estadístico.

$2.43

$0.13 $0.04 $-

$0.50

$1.00

$1.50

$2.00

$2.50

$3.00

2015 2016 2017

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Anexo 13. Reporte de disponibilidad Cloud Computing (desde el 01-01-2015 al 31-12-2017) El reporte ha sido extraído de Microsoft PowerBI y ha sido la información base para todo el análisis estadístico.

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MATRIZ DE CONSISTENCIA: EL IMPACTO FINANCIERO DE CLOUD COMPUTING EN UNA EMPRESA GLOBAL DE TELECOMUNICACIONES

Anexo 14. Matriz de consistencia de la investigación

PROBLEMAS

OBJETIVOS

HIPÓTESIS

VARIABLES

METODOLOGÍA

PG: ¿Cuál es el impacto

financiero al utilizar Cloud

Computing en una empresa

global de telecomunicaciones?

OG: Determinar el impacto

financiero al utilizar Cloud

Computing en una empresa

global de telecomunicaciones

HG: El uso de Cloud computing

tiene un impacto financiero

positivo

Variable Independiente (X):

• Cloud Computing

Variable Dependiente (Y):

• Impacto financiero

Dimensiones (Y):

• Retorno sobre la Inversión (ROI)

• Time to Market (TTM)

• Disponibilidad Indicadores (Y)

• Retorno de la Inversión (ROI)

o Retorno de la inversión (ROI)

o Costo total de propiedad (TCO)

• Time to Market (TTM)

o Días por proyecto

o Ahorro en dólares

• Disponibilidad

o Uptime

o Penalidades

Tema: Infraestructura y Servicios de

Redes y Comunicaciones

Línea de Investigación: Tecnologías

de Información y Comunicación

Diseño de la investigación:

• Transeccional exploratorio

Tipo:

• No experimental

• Cuantitativa

Población: Todas las empresas

globales que han implementado Cloud

Computing

Muestra: 1 empresa global que ha

implementado Cloud Computing

Muestreo: No probabilístico / por

conveniencia

PE1: ¿Cloud Computing

aumenta el retorno de la

inversión (ROI)?

OE1: Determinar si el uso de

Cloud Computing aumenta el

retorno de la inversión (ROI)

HE1: El uso de Cloud Computing

aumenta el retorno de la

inversión (ROI)

PE2: ¿Cloud Computing

disminuye el time-to-market

(TTM)?

OE2: Determinar si el uso de

Cloud Computing disminuye el

time-to-market (TTM)

HE2: El uso de Cloud Computing

disminuye el Time-to-market

(TTM)

PE3: ¿Cloud Computing

incrementa la disponibilidad de la

infraestructura tecnológica?

O3: Determinar si el uso de

Cloud Computing incrementa la

disponibilidad de la

infraestructura tecnológica

HE3: El uso de Cloud Computing

aumenta la disponibilidad de la

infraestructura tecnológica