FACULTAD DE INGENIERÍA Carrera de Ingeniería Empresarial y de Sistemas EL IMPACTO FINANCIERO DE CLOUD COMPUTING EN UNA
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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
Índice de contenidos 1.
Introducción .....................................................................................................1 1.1
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
2.
Problema de investigación ..........................................................................1
Objetivos e hipótesis.................................................................................34
1.3.1
Objetivos. ..........................................................................................34
1.3.2
Hipótesis. ...........................................................................................35
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
2.6
2
Plan de análisis ........................................................................................46
2.6.1
Prueba de Normalidad. ......................................................................47
2.6.2
Prueba de Hipótesis. .........................................................................47
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
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
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
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
1. Introducción
1.1
Problema de investigación
1.1.1
La
Planteamiento del problema.
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
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
6%
8%
30%
31%
-
$14.78
$44.35
$64.45
$44.11
$167.69
99.07%
99.00%
99.18%
99.18%
-
ROI (Promedio) Costo Total de Propiedad (TCO) Uptime (Promedio)
Total
Nota: Datos obtenidos de SAP ERP (julio 2011 a junio 2014) Expresado en millones de dólares americanos
1
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 OnPremises 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.
2
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 3
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.
4
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.
5
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.
6
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
7
“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)
8
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”.
9
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)
10
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:
11
•
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).
12
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.
13
•
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.
Public Cloud
Hybrid Cloud
Private Cloud
Empresa
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)
14
21% Public
4% Private
71% Hybrid
Private=75%
Public= 92%
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)
Public None
Private
4% 5% 9%
10%
Multi-Private
21%
Multi-Public
51%
Hybrid Cloud
82% Multi-Cloud
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: 15
•
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.
Data Center (On-premises)
Infrastructure as a Service (IaaS)
Platform as a Service (PaaS)
Software as a Service (Saas)
Aplicaciones
Aplicaciones
Aplicaciones
Aplicaciones
Datos
Datos
Datos
Datos
Runtime
Runtime
Runtime
Runtime
Middleware
Middleware
Middleware
Middleware
S.O.
S.O.
S.O.
S.O.
Virtualización
Virtualización
Virtualización
Virtualización
Servidores
Servidores
Servidores
Servidores
Almacenamiento
Almacenamiento
Almacenamiento
Almacenamiento
Red
Red
Red
Red
Gestión propia Gestionado por proveedor
Figura 6. Modelos de Servicio Cloud Computing (Fuente: Microsoft, 2010)
16
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)
17
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.
64%
Amazon
57% 45%
Microsoft
2018
34%
2017
18%
Google
15% 0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
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. 18
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) 19
Tabla 2. Beneficios de Cloud computing para empresas Beneficio
Ahorro de costos
Descripción
Estimación cuantitativa
El beneficio económico más grande e
Reducción de costos de TI
identificable de Cloud Computing es el
entre 20% y 50%.
ahorro de los costos directos de los cambios
global en costos de TI de 140
dentro
millones de euros entre 2010 y
de
la
organización
(como
la
reducción de la inversión en infraestructura
2015
de TI y el mantenimiento)
Francia, Italia y España.
Los costos de Cloud Computing reducen los gastos operativos de las empresas (OPEX). Gastos de
Esto permite a las empresas tener más
operación
capital disponible para otras inversiones (CAPEX) que fomentan la productividad y el crecimiento. Cloud
en
UK,
Ahorro
Alemania,
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.
computing
escalabilidad
proporciona
elástica,
es
una
decir,
la
capacidad de agregar y eliminar capacidad de Escalabilidad y adaptabilidad
cómputo
a
demanda.
Esto tiene una ventaja significativa en aplicaciones con una carga de trabajo altamente variable (con picos estacionales)
NA
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. El despliegue de aplicaciones se acelera en gran medida, ya que la nube acorta el ciclo de desarrollo del producto, mejora la calidad Time to market
y disponibilidad de las aplicaciones y maximiza los recursos. Las empresas
NA
pueden confiar en una infraestructura lista para usar, fácilmente personalizable. Esto reduce el tiempo necesario para lanzar un nuevo producto / servicio en el mercado. Simplificación de procesos y administración
Tiempo de
TI, los gerentes pueden redefinir el uso de
Gestión
su tiempo y enfocarse en la estrategia y la
NA
innovación.
Nota: Deloitte. (2016). Measuring the economic impact of cloud computing in Europe
20
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 = •
(𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 − 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶) ∗ 100 (𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶)
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) 21
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”. 22
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
9%
68%
Licencias de
Suscripción
TCO
TCO
Software
91%
32%
Implementación (43%)
Implementación
Hardware (26%)
Capacitación
Personal de TI (14%) Mantenimiento (7%) Capacitación (1%)
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. 23
$200 $180 $160
$72
$140 $120 $100
$58 $46
$80 $60 $40
$71
$20 $-
$100
$85
$14
$17
$21
2018
2019
2020
PaaS
SaaS
IaaS
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. 24
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. 25
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.
25%
Es más o menos igual Tengo menos confianza 1%
Tengo más confianza
74%
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: 26
•
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)
Poco o ningún interés
Preocupaciones presupuestarias
Falta de adaptación interna
Falta de experiencia interna
Preocupaciones de seguridad
19% 20% 12% 22% 24% 22%
Datos Tareas
19% 29% 63% 41%
Figura 12. Razones principales para no migrar a la nube (Fuente: MIT SMR Custom Studio/Google, Cloud Security Survey, 2017). Encuesta a 509 ejecutivos.
27
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)
Proteger los datos del acceso no autorizado Proteger aplicaciones o sitios web Informes que detallan brechas de seguridad y cómo respondió el proveedor cloud Dispositivos que limitan el acceso del proveedor cloud a mis sistemas o datos Fines de cumplimiento, regulación o auditoría Gestionar el proceso de encripción yo mismo
71% 17% 59% 26% 54% 31% 52% 31%
Muy importante Algo importante
52% 34% 41% 38%
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. 28
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.
Seguridad Control del gasto
29%
48%
21%
55%
Falta de recursos y conocimiento
27%
46%
Gobernabilidad / control
25%
46%
Cumplimiento
21%
47%
Administrar múltiples nubes
22%
41%
Performance 14% Construir una nube privada
20%
Significativo Importante
41% 33%
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 29
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.
Optimizar el uso de la nube (costos)
58%
Mejor información financiera
44%
Automatizar políticas para la gobernabilidad
42%
Mover más cargas de trabajo a la nube
41%
Implementar una estrategia cloud-first
39%
Ampliar el uso de contenedores
38%
Expandir uso de nube pública
34%
Implementar CI / CD en la nube
34%
Capacitar a TI en cloud
32%
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 30
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)
31
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)
Reducir costos
55%
Mayor disponibilidad del equipamiento operativo
51%
Aumentar la velocidad de operaciones.
45%
Mejorar la calidad del producto.
Mejorar la seguridad
36%
23%
Figura 17. Manufacturing Benefits of Industrial IoT (Fuente: Aberdeen Group, 2017)
32
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.
33
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
34
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
35
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”
36
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.
37
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.
38
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 Cloud Computing
Impacto Financiero
Tipo
Dimensiones
Independiente
Dependiente
Indicadores
NA
NA
Retorno de la
Retorno de la Inversión (ROI)
Inversión (ROI)
Costo total de Propiedad (TCO)
Time-to-market Disponibilidad
Días por proyecto Ahorro en dólares 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 =
(𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 − 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶) ∗ 100 (𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶)
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.
39
•
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.
40
2.3
Muestra
2.3.1
•
Población.
Todas las empresas globales que han implementado Cloud Computing
2.3.2
•
2.3.3
•
Muestra.
Una empresa global que ha implementado Cloud Computing
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”
41
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).
42
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.
43
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).
Paso 1 (Fuente de datos) Identificación de bases de datos corporativas y fuentes de información
Paso 2 (Recolección de datos) Creación de dashboards personalizados con Microsoft PowerBI
Paso 3 (Validación y verificación) Comprobación de la integridad y veracidad de los datos obtenidos
Paso 4 (Análisis de datos) Creación de gráficos personalizados y estadística descriptiva con Microsoft Excel
Fase 5 (Análisis estadístico) Comprobación estadistica y de hipótesis con IBM SPSS Statistics 25
Fase 7 (Presentación de resultados) Presentación de resultados e informe final 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) 44
•
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
o
Período: se estableció en 36 meses para ambos escenarios.
empresa de telecomunicaciones
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.
45
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)
•
Las pruebas de normalidad se realizarán con IBM SPSS Statistics 25
•
La estadística descriptiva se realizará con Microsoft Excel Professional 2016 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) 46
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 =
2.6.2
𝐷𝐷 2 𝑛𝑛𝑛𝑛 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 =
� −0 𝐷𝐷 𝑆𝑆̂𝐷𝐷�
47
•
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 + = � 𝑅𝑅𝑖𝑖 , 𝑍𝑍𝑖𝑖 >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: 𝑡𝑡 =
𝑋𝑋� − 𝜇𝜇 𝑆𝑆𝑋𝑋�
48
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.
49
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
140% 120% 100% 80%
ROI (On-Premises)
60%
ROI (Cloud)
40% 20% 0%
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)
50
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 Media
Cloud
18.77%
102.90%
0.0223
0.0249
17.19%
103.10%
-
-
Desviación Estándar
0.1337
0.1494
Varianza
0.0179
0.0223
Mínimo
1.22%
72.57%
Máximo
53.94%
127.22%
675.90%
3704.38%
36
36
Error Estándar Mediana Moda
Suma Muestra (N)
Nota: Calculado en Microsoft Excel Professional 2016
51
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 (𝑂𝑂𝑂𝑂 − 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃) = 𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 (𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶)
𝑯𝑯𝟏𝟏 : 𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 (𝑂𝑂𝑂𝑂 − 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃) > 𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 (𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶) 𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵 𝒅𝒅𝒅𝒅 𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄: 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 : 𝐸𝐸𝐸𝐸 𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑ó𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛
𝑯𝑯𝟏𝟏 : 𝑁𝑁𝑁𝑁 𝑒𝑒𝑒𝑒 𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑ó𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝜶𝜶 = 0.05
Resultado: 𝑾𝑾 = 0.9246
(𝒑𝒑 − 𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗) = 0.017
(𝑝𝑝 − 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣) < 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 − 𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗) = 0.0000
(𝑝𝑝 − 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣) < 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.
52
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
$9.00 $8.00 $7.00 $6.00 $5.00
TCO (On-Premises)
$4.00
TCO (Cloud)
$3.00 $2.00 $1.00 $-
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 OnPremises 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)
53
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
-
-
Desviación Estándar
1.7019
0.5878
Varianza
2.8963
0.3455
Mínimo
2.3631
2.7460
Máximo
8.0022
4.6501
167.6853
124.5622
36
36
Moda
Suma Muestra (N)
Nota: Calculado en Microsoft Excel Professional 2016
54
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 : 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 (𝑂𝑂𝑂𝑂 − 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃) = 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 (𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶)
𝑯𝑯𝟏𝟏 : 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 (𝑂𝑂𝑂𝑂 − 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃) > 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 (𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶)
𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵 𝒅𝒅𝒅𝒅 𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄: 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 : 𝐸𝐸𝐸𝐸 𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑ó𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛
𝑯𝑯𝟏𝟏 : 𝑁𝑁𝑁𝑁 𝑒𝑒𝑒𝑒 𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑ó𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝜶𝜶 = 0.05
Resultado: 𝑾𝑾 = 0.9637
(𝒑𝒑 − 𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗) = 0.2795
(𝑝𝑝 − 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣) > 𝛼𝛼
Conclusión: La muestra tiene distribución normal, es paramétrica Test de Hipótesis: Prueba T (muestras relacionadas) 𝜶𝜶 = 0.05
Resultado: 𝑻𝑻 = 6.2081
(𝒑𝒑 − 𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗) = 0.0000
Nota: Realizado con IBM SPSS Statistics 25
(𝑝𝑝 − 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣) < 𝛼𝛼
Conclusión: Se rechaza la hipótesis nula. Cloud Computing tiene un TCO menor al ROI en On-Premises.
55
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
4.5000
-6.7000
4.0000
-6.8000
3.5000 3.0000
-6.9000 -7.0000 -7.1000
2.5000
-7.2000
2.0000
-7.3000
1.5000 1.0000 0.5000 -
-7.4000 -7.5000 -7.6000
Días por proyecto (Cloud)
Días por proyecto (On-Premises)
•
TTM (On-Premises) TTM (Cloud)
-7.7000 -7.8000
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 OnPremises 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)
56
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)
105.2293
(262.5574)
36
36
Suma Muestra (N)
Nota: Calculado en Microsoft Excel Professional 2016
57
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 (𝑂𝑂𝑂𝑂 − 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃) = 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 (𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶)
𝑯𝑯𝟏𝟏 : 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 (𝑂𝑂𝑂𝑂 − 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃) > 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 (𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶)
𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵 𝒅𝒅𝒅𝒅 𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒏𝒏𝒏𝒏𝒏𝒏: 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 : 𝐸𝐸𝐸𝐸 𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑ó𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛
𝑯𝑯𝟏𝟏 : 𝑁𝑁𝑁𝑁 𝑒𝑒𝑒𝑒 𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑ó𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝜶𝜶 = 0.05
Resultado: 𝑾𝑾 = 0.8752
(𝒑𝒑 − 𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗) = 0.0007
(𝑝𝑝 − 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣) < 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 − 𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗) = 0.0000
(𝑝𝑝 − 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣) < 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. 58
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
(20.00)
300.00 250.00
(40.00) (60.00) (80.00) (100.00)
200.00 150.00 100.00
(120.00) (140.00) (160.00)
50.00
Ahorro en miles de $ (Cloud)
Ahorro en miles de $ (On-Premises)
-
TTM (Cloud) TTM (On-Premises)
-
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 OnPremises 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)
59
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 Media
Cloud
(98.7733)
259.2725
3.0534
2.9016
(99.0517)
267.3440
-
267.3440
18.3202
17.4097
335.6286
303.0985
Mínimo
(146.3989)
232.9566
Máximo
(77.2653)
283.1547
(3,555.8376)
9,333.8110
36
36
Error Estándar Mediana Moda Desviación Estándar Varianza
Suma Muestra (N)
Nota: Realizado en Microsoft Excel Professional 2016
60
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 𝐴𝐴ℎ𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 (𝑂𝑂𝑂𝑂 − 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃) = 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 𝐴𝐴ℎ𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 (𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶)
𝑯𝑯𝟏𝟏 : 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑀𝑀 𝐴𝐴ℎ𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 (𝑂𝑂𝑂𝑂 − 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃) < 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 𝐴𝐴ℎ𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 (𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶) 𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵 𝒅𝒅𝒅𝒅 𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄: 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 : 𝐸𝐸𝐸𝐸 𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑ó𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛
𝑯𝑯𝟏𝟏 : 𝑁𝑁𝑁𝑁 𝑒𝑒𝑒𝑒 𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑ó𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝜶𝜶 = 0.05
Resultado: 𝑾𝑾 = 0.9452
(𝒑𝒑 − 𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗) = 0.0740
(𝑝𝑝 − 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣) > 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 − 𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗) = 0.0000
Nota: Realizado con IBM SPSS Statistics 25
(𝑝𝑝 − 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣) < 𝛼𝛼
Conclusión: Se rechaza la hipótesis nula. Cloud Computing genera más ahorro que el TTM en On-Premises.
61
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
100.00%
99.99%
99.50%
99.50%
Uptime (Cloud)
99.00%
Uptime (On-Premises) SLA (On-Premises) SLA (Cloud)
98.50%
98.00%
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)
62
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 Media
Cloud
99.10%
99.96%
0.0006
0.0002
Mediana
98.97%
100.00%
Moda
98.87%
100.00%
0.0036
0.0010
0.0000133
0.0000009
Mínimo
98.67%
99.50%
Máximo
99.92%
100.00%
3567.61%
3598.56%
36
36
Error Estándar
Desviación Estándar Varianza
Suma Muestra (N)
Nota: Calculado en Microsoft Excel Professional 2016
63
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
𝑯𝑯𝟎𝟎 : 𝜇𝜇 ≥ 99.99
𝝁𝝁 = 99.10
𝝁𝝁 = 99.96
𝑯𝑯𝟏𝟏 : 𝜇𝜇 < 99.50
𝑯𝑯𝟏𝟏 : 𝜇𝜇 < 99.99
𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵 𝒅𝒅𝒅𝒅 𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄: 95%
𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵 𝒅𝒅𝒅𝒅 𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄: 95%
Tabla 20. Prueba de Hipótesis Uptime Prueba de Hipótesis Uptime Prueba T (una muestra)
Prueba T (una muestra)
On-premises
Cloud Computing
𝜶𝜶 = 0.05
Resultado:
𝜶𝜶 = 0.05
(𝒑𝒑 − 𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗) = 0.0000
(𝒑𝒑 − 𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗) = 0.0702
(𝑝𝑝 − 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣) < 𝛼𝛼
(𝑝𝑝 − 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣) > 𝛼𝛼
𝑻𝑻 = −6.5819
Resultado: 𝑻𝑻 = −1.8674
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
64
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
$1.40 $1.20 $1.00 $0.80
Penalidades (On-Premises)
$0.60
Penalidades (Cloud)
$0.40 $0.20 $-
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)
65
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
-
0.0000
Desviación Estándar
0.3883
0.1695
Varianza
0.1508
0.0287
Mínimo
0.0192
0.0000
Máximo
1.3713
0.8867
18.8143
2.6006
36
36
Moda
Suma Muestra (N)
Nota: Realizado en Microsoft Excel Professional 2016
66
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 : = 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 (𝑂𝑂𝑂𝑂 − 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃) = 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 (𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶)
𝑯𝑯𝟏𝟏 : = 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 (𝑂𝑂𝑂𝑂 − 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃) > 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 (𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 𝐶𝐶𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜)
𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵𝑵 𝒅𝒅𝒅𝒅 𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄: 95%
Tabla 23. Prueba de Hipótesis Penalidades Prueba de Hipótesis Penalidades Test de Normalidad: Shapiro-Wilk
𝑯𝑯𝟎𝟎 : 𝐸𝐸𝐸𝐸 𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑ó𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛
𝑯𝑯𝟏𝟏 : 𝑁𝑁𝑁𝑁 𝑒𝑒𝑒𝑒 𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑ó𝑛𝑛 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝜶𝜶 = 0.05
Resultado: 𝑾𝑾 = 0.9614
(𝒑𝒑 − 𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗) = 5.7498
(𝑝𝑝 − 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣) > 𝛼𝛼
Conclusión: La muestra tiene una distribución normal, es paramétrica. Test de Hipótesis: Prueba T (muestras relacionadas) Resultado: 𝑻𝑻 = 5.7498
(𝒑𝒑 − 𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗𝒗) = 0.0000
(𝑝𝑝 − 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣) < 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.
67
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.
68
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.
69
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 HG: “El uso de Cloud computing tiene un impacto económico positivo” HE 1: 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) HE 3: El uso de Cloud Computing aumenta la disponibilidad de la infraestructura tecnológica
Resultado Se acepta la hipótesis. Se ha encontrado evidencia de que 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 aumenta el retorno de la inversión (ROI) Se acepta la hipótesis. Se ha encontrado evidencia de que el uso de Cloud Computing disminuye el Time-to-market 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.
70
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
$2.43
$0.01
$0.04
$18.81
$14.97
$16.45
$18.92
$50.33
113%
107%
89%
-
$35.65
$39.77
$50.15
$124.56
99.89%
100%
100%
-
Penalidades Personal + Otros gastos ROI (Promedio) Costo Total de Propiedad (TCO) Uptime (Promedio)
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
71
Tabla 26. Comparación de indicadores entre On-Premises y Cloud Computing, durante un periodo de 36 meses para cada escenario. Indicador
On-premises (Antes)
Retorno de la inversión (ROI) Promedio mensual Costo Total de Propiedad (TCO) Total (en millones de dólares)
18.77%
$
Time-to-market (días por proyecto) Promedio mensual de +/- días comparado con métrica Time-to-market (ahorro) Promedio mensual en miles de dólares
167.68
$
3
$
Uptime Promedio mensual Penalidades Total (en millones de dólares)
Cloud (Después)
$
Variación
102.90%
84.13%
124.56
$43.12
-7
(98.77) $
259.27
99.10%
99.96%
18.82
$
2.60
10
$358.04
0.86%
$16.22
72
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.
73
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76
Anexos
Business / Infrastructure Management
Customer Requirements / Marketing Strategy
R&D Product / Service Generation
Customer Orders / Requirements
Sales Management
Order Fullfilment
Service / Solution
Quality Management System Governance Quality Management System Support Support functions Human Resource Management
Information Technology Management
Financial Management
Facilities Management
CUSTOMERS & PARTNERS
CUSTOMERS & PARTNERS
Core Processes
Legal
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
Day 0 – Commercial, Technical & Service Delivery Review
Day 1 – Onboarding
Day 2 – Service Delivery / Incident Management
Day 2 – Ongoing Account Management
Customer Orders / Requirements
Maintenance
Sales Management
Order Fullfilment
Service / Solution
Professional Services Delivery
Day 0 – Service Readiness
Day 0 – Service Readiness / New product introduction
Day 0 – Offer Management
Day 0 – Technical Readiness – Solution Validation & Deal Review
Day 1 – Services Onboarding
Day 1 – Program and Project Management
Day 2 – Remote Support Management
Day 1 – Consulting Services
Day 2 – On Site Support Management
Day 1 – Implementation and Integration Services
Day 2 – Ongoing Account Management
Day 1 – Customer Software Development and Support
CUSTOMERS & PARTNERS
CUSTOMERS & PARTNERS
Managed Services
R&D Product / Service Generation
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”.
77
Provide Global Service Support
Global Support Services Required
GSS Associate Siebel
Client / System Initiates Request for Service Services Required
Web Sys Alarm / Alert eBond eMail IVR / Phone
Provide Professional Service Support
Professional Services Required
APS Associate eProject
Provide Proactive Support Services – Cloud Services
Proactive Support Services Required (Managed Services)
CS Associate RMM
Request for Service Completed
x
Request for Service Completed
x
Request for Service Completed
x
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.
Aumento de Time-to-market Basado en Capex Baja flexibilidad Menor rentabilidad del negocio Pago de penalidades Estándares de cumplimiento Cancelación de contratos
Aumento del TCO Bajo rendimiento Baja escalabilidad
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.
78
FACTORES INTERNOS FACTORES EXTERNOS OPORTUNIDADES - Renovar la confianza - Migración a Public Cloud - Captar nuevos clientes AMENAZAS - Cancelación de contratos - Cambios en el consumo - Nuevos competidores
FORTALEZAS - Líder global en el sector - Inversión en innovación - Enfoque en el cliente
DEBILIDADES - Infraestructura obsoleta - Modelo de negocio - Alta estructura de costos
ESTRATEGIAS FO Enfoque en Transformación Digital, innovar en nuevos modelos de servicio, mejorar la experiencia del cliente
ESTRATEGIAS DO Reingeniería de procesos y cambiar el modelo de negocio, renovación tecnológica con Cloud.
ESTRATEGIAS FA Mejorar el Time-to-market, simplificar y automatizar, reducir costos y gestionar el talento
ESTRATEGIAS DA 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.
140,000 120,000 100,000 80,000 60,000
Inicio Cloud Fin On-Premises
Nodos
40,000 20,000 -
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.
79
9.00
60.00%
8.00 7.00 6.00
ROI (%)
40.00%
5.00
30.00%
4.00
20.00%
3.00 2.00
10.00%
ROI (%) TCO ($) Penalidades ($)
1.00 Jul/2011 Sep/2011 Nov/2011 Ene/2012 Mar/2012 Mayo/2012 Jul/2012 Sep/2012 Nov/2012 Ene/2013 Mar/2013 May/2013 Jul/2013 Sep/2013 Nov/2013 Ene/2014 Mar/2014 May/2014
0.00%
millones de dólares ($)
50.00%
0.00
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.
100.00% 99.00% 98.00% 97.00% 96.00% 95.00% 94.00% 93.00% Uptime
SLA
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.
80
100.00% 99.50% 99.00% 98.50% 98.00% 97.50% Uptime
SLA
Anexo 9. Porcentaje de uptime por día (Cloud Computing) desde el 01-01-2015 al 31-122017. 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.
$7.00
$6.24
$6.19
2013
2014
$6.00 $4.92
$5.00 $4.00 $3.00 $2.00
$1.46
$1.00 $-
2011
2012
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.
81
$3.00 $2.50
$2.43
$2.00 $1.50 $1.00 $0.50 $-
$0.13 2015
2016
$0.04 2017
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.
82
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.
83
MATRIZ DE CONSISTENCIA: EL IMPACTO FINANCIERO DE CLOUD COMPUTING EN UNA EMPRESA GLOBAL DE TELECOMUNICACIONES PROBLEMAS
OBJETIVOS
HIPÓTESIS
PG: ¿Cuál es el impacto
OG: Determinar el impacto
HG: El uso de Cloud computing
financiero al utilizar Cloud
financiero al utilizar Cloud
tiene un impacto financiero
Computing en una empresa
Computing en una empresa
positivo
global de telecomunicaciones?
global de telecomunicaciones
VARIABLES Variable Independiente (X): •
Cloud Computing
Variable Dependiente (Y): •
Impacto financiero
Dimensiones (Y): PE1: ¿Cloud Computing
OE1: Determinar si el uso de
HE1: El uso de Cloud Computing
•
Retorno sobre la Inversión (ROI)
aumenta el retorno de la
Cloud Computing aumenta el
aumenta el retorno de la
•
Time to Market (TTM)
inversión (ROI)?
retorno de la inversión (ROI)
inversión (ROI)
•
Disponibilidad
Indicadores (Y) • PE2: ¿Cloud Computing
OE2: Determinar si el uso de
HE2: El uso de Cloud Computing
disminuye el time-to-market
Cloud Computing disminuye el
disminuye el Time-to-market
(TTM)?
time-to-market (TTM)
(TTM)
o
• PE3: ¿Cloud Computing
O3: Determinar si el uso de
HE3: El uso de Cloud Computing
incrementa la disponibilidad de la
Cloud Computing incrementa la
aumenta la disponibilidad de la
infraestructura tecnológica?
disponibilidad de la
infraestructura tecnológica
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
Retorno de la Inversión (ROI) o
•
METODOLOGÍA
Retorno de la inversión (ROI)
Población: Todas las empresas
Costo total de propiedad (TCO)
globales que han implementado Cloud
Time to Market (TTM) o
Días por proyecto
o
Ahorro en dólares
Disponibilidad o
Uptime
o
Penalidades
Computing Muestra: 1 empresa global que ha implementado Cloud Computing Muestreo: No probabilístico / por conveniencia
infraestructura tecnológica
Anexo 14. Matriz de consistencia de la investigación
80