UNIVERSIDAD ESAN
CLOUD COMPUTING, UN ALIADO EN LA GESTIN DE LAS TI EN
LAS EMPRESAS PERUANAS COMO PARTE DE SU ESTRATEGIA
Tesis presentada en satisfaccin parcial de los requerimientos para obtener el
grado de Magster en Direccin de TI por:
Carlos Alberto Arias Preciado
Carlos Germn Mariaca Lira
Jos Antonio Parodi Mendoza
Programa de Maestra en Direccin de Tecnologas de Informacin - 03
Lima, 22 de Noviembre de 2011
i
Esta tesis
CLOUD COMPUTING, UN ALIADO EN LA GESTIN DE LAS TI EN LAS
EMPRESAS PERUANAS COMO PARTE DE SU ESTRATEGIA
Ha sido revisada por:
Aldo Bresani Torres.
Genaro Matute Meja, Ph. D., asesor.
Escuela de Administracin de Negocios para Graduados
ESAN
2011
ii
DEDICATORIA
A mis padres que me apoyaron constantemente desde los estudios iniciales de la
carrera y soportaron las largas ausencias durante los estudios de maestra.
Carlos Arias
A ti DIOS que me diste la oportunidad de vivir y me regalaste una familia
maravillosa. A ti Roxana que sin tu comprensin y apoyo incondicional no podra ser
lo que hoy represento. A ti Diana y Viviana que me prestaron un poco de nuestro
tiempo. A ti mam que me enseaste a ser perseverante. A ti pap que con tu ejemplo
me enseaste el camino correcto y que gracias a ello, hoy la historia se repite.
Carlos Mariaca
A Katherine, mi esposa, quien con su paciencia, comprensin y motivacin constantes
me ayud a concluir con esta fase profesional. A mis padres, Antonieta y Jos, por su
ejemplo de vida.
Jos Antonio Parodi
iii
AGRADECIMIENTOS
Agradecemos a todas las personas y entidades que hicieron posible de manera directa
o indirecta la culminacin de la presente tesis. De manera especial agradecemos el
apoyo de nuestro asesor el Dr. Genaro Matute y de Nstor Salcedo, quienes a pesar de
su recargada agenda se dieron el tiempo necesario para encaminarnos de manera
correcta por el ruta de la investigacin.
Tambin reconocemos el apoyo de las empresas en donde laboramos, Amrica Mvil
Per, la FAP e Hildebrando Per, por permitimos gestionar el tiempo necesario para
las distintas actividades que se requera para concluir con xito la presente tesis.
Adems, queremos agradecer a nuestros familiares quienes con su comprensin y
confianza nos dieron fuerzas para seguir con esta empresa.
Finalmente, agradecemos a la Universidad ESAN y a la Universidad Ramn Llull
La Salle, representados por sus excelentes profesores por todo el conocimiento y
experiencia que nos brindaron.
iv
NDICE GENERAL
CAPTULO I. INTRODUCCIN ________________________________________ 5
1.1. Motivacin y Justificacin _____________________________________ 5
1.2. Problemtica ________________________________________________ 6
1.3. Preguntas de Investigacin_____________________________________ 7
1.3.1. Pregunta General____________________________________________ 7
1.3.2. Preguntas Especficas ________________________________________ 8
1.4. Alcance_____________________________________________________ 8
1.5. Contribucin ________________________________________________ 8
1.6. Organizacin de la Tesis_______________________________________ 8
CAPTULO II. MARCO CONCEPTUAL _______________________________ 10
2.1. Modelos de Gestin de Tecnologa de Informacin________________ 10
2.1.1. In-House _________________________________________________ 10
2.1.2. Outsourcing de TI o BPO ____________________________________ 11
2.2. Cloud Computing ___________________________________________ 11
2.2.1. Modelos de Servicio ________________________________________ 13
2.2.2. Modelos de Implementacin__________________________________ 14
2.2.3. Ventajas del Cloud Computing________________________________ 14
2.2.4. Perspectivas del Cloud Computing_____________________________ 15
2.3. Modelo de Aceptacin Tecnolgica _____________________________ 16
2.4. Ciclo de Vida de Adopcin de la Tecnologa _____________________ 19
CAPTULO III. MARCO CONTEXTUAL _______________________________ 21
3.1. Nivel de Uso del Cloud Computing en los pases __________________ 21
3.1.1. Experiencias Internacionales__________________________________ 21
3.1.2. Experiencias Nacionales _____________________________________ 23
3.2. Soluciones por Modelo de Servicio _____________________________ 25
3.2.1. Software as a Service (SaaS) _________________________________ 26
v
3.2.2. Infrastructure as a Service (IaaS) ______________________________ 27
3.2.3. Platform as a Service (PaaS)__________________________________ 28
3.3. Casos de xito ______________________________________________ 28
3.3.1. Telecomunicaciones ________________________________________ 29
3.3.2. Medios y Multimedia _______________________________________ 29
3.3.3. Servicios Pblicos__________________________________________ 31
3.3.4. Tecnologa________________________________________________ 31
3.4. Tendencias del Cloud Computing ______________________________ 32
3.5. Modelo Terico de Aceptacin del Cloud Computing______________ 34
CAPTULO IV. METODOLOGA______________________________________ 37
4.1. Proceso Metodolgico de Investigacin__________________________ 37
4.2. Recoleccin de Datos_________________________________________ 38
4.2.1. Fuentes Secundarias.________________________________________ 38
4.2.2. Fuentes Primarias.__________________________________________ 39
4.3. Procesamiento de Datos ______________________________________ 40
4.3.1. Cualitativo________________________________________________ 40
4.3.2. Cuantitativo_______________________________________________ 40
CAPTULO V. ANLISIS DE RESULTADOS___________________________ 44
5.1. Anlisis Cualitativo__________________________________________ 44
5.1.1. Jerarquizacin de Variables __________________________________ 44
5.1.1. Diagrama de Red Relaciones de Variables _____________________ 45
5.1.2. Descripcin Cualitativa de Variables ___________________________ 47
5.2. Anlisis Cuantitativo ________________________________________ 50
5.2.1. Anlisis de confiabilidad_____________________________________ 51
5.2.2. Anlisis Descriptivo ________________________________________ 54
5.2.3. Anlisis Factorial __________________________________________ 58
5.2.4. Anlisis Clster____________________________________________ 61
5.3. Anlisis Cruzado____________________________________________ 67
CAPTULO VI. PROPUESTA DEL MODELO FINAL_____________________ 69
vi
6.1. Modelo ____________________________________________________ 69
6.1.1. Orientacin del producto_____________________________________ 69
6.1.2. Predisposicin a la adopcin__________________________________ 69
6.1.3. Pago con tarifa plana________________________________________ 70
6.1.4. Masa crtica_______________________________________________ 70
6.1.5. Ahorro y disponibilidad _____________________________________ 70
6.1.6. Percepcin de seguridad _____________________________________ 70
6.1.7. Caractersticas esperadas del modelo ___________________________ 71
6.1.8. Reduccin del costo ________________________________________ 71
6.1.9. Percepcin de utilidad_______________________________________ 71
6.1.10. Procesos internos de la empresa _____________________________ 71
6.1.11. Gestin de TI____________________________________________ 71
6.2. Planes de Accin ____________________________________________ 72
CAPTULO VII. DISCUSIN, CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES___ 75
7.1. Discusin __________________________________________________ 75
7.1.1. Pregunta de Investigacin____________________________________ 75
7.1.2. Dificultades y Limitaciones __________________________________ 76
7.1.3. Agenda Pendiente __________________________________________ 77
7.2. Conclusiones _______________________________________________ 77
7.3. Recomendaciones ___________________________________________ 79
BIBLIOGRAFA ____________________________________________________ 82
ANEXOS___________________________________________________________ 86
vii
NDICE DE GRFICOS
Ilustracin II-1: Modelo Cloud Computing (Cueli, 2010) _____________________ 12
Ilustracin II-2: Modelo de Aceptacin Tecnolgica (Davis, 1989) _____________ 18
Ilustracin II-3: Ciclo de Vida de Adopcin de Tecnologa (Moore, 2002)________ 20
Ilustracin III-1: Modelo Terico de Aceptacin Tecnolgica del Cloud Computing
(Elaboracin propia) _________________________________________________ 35
Ilustracin IV-1: Proceso Metodolgico de Investigacin (Elaboracin propia) ___ 37
Ilustracin IV-2: Frmula de Alfa de Cronbach (UCLA) _____________________ 41
Ilustracin V-1: Histograma de variables mencionadas por expertos (Elaboracin
propia)_____________________________________________________________ 45
Ilustracin V-2: Diagrama de Red (Elaboracin propia) _____________________ 46
Ilustracin V-3: Grfico de Sedimentacin (Elaboracin propia)_______________ 60
Ilustracin V-4: Grfico de Dendograma (Elaboracin propia) ________________ 62
Ilustracin V-5: Anlisis Cualitativo versus Anlisis Cuantitativo (Elaboracin
propia)_____________________________________________________________ 68
viii
NDICE DE TABLAS
Tabla V-1: Resumen de variables por entrevista ____________________________ 44
Tabla V-2: Alfa de Cronbach de la Encuesta _______________________________ 51
Tabla V-3: Alfa de Cronbach del Sector Conocimiento de la Tecnologa _________ 51
Tabla V-4: Alfa de Cronbach del Sector Reduccin de Costo __________________ 51
Tabla V-5: Alfa de Cronbach del Sector Beneficios del Modelo ________________ 52
Tabla V-6: Alfa de Cronbach del Sector Polticas de la empresa y Madurez Tec. __ 52
Tabla V-7: Alfa de Cronbach del Sector Masa Crtica _______________________ 52
Tabla V-8: Alfa de Cronbach del Sector Utilidad y Facilidad de Uso____________ 53
Tabla V-9: Casos excluidos del anlisis (outliers)___________________________ 53
Tabla V-10: Estadsticos Generales por Pregunta Parte 1___________________ 55
Tabla V-11: Estadsticos Generales por Pregunta Parte 2___________________ 56
Tabla V-12: Estadsticos Generales por Pregunta Parte 3___________________ 57
Tabla V-13: Varianza Total Explicada de Encuestas_________________________ 59
Tabla V-14: Varianza Total Explicada de Encuestas_________________________ 61
Tabla V-15: Clsteres_________________________________________________ 63
Tabla V-16: Anlisis de factores versus clsteres ___________________________ 66
Tabla V-17: Tabla de Terciles por Factor _________________________________ 67
ix
NDICE DE ANEXOS
ANEXO I: Anlisis de Confiabilidad ____________________________________ 86
ANEXO II: Identificacin de outliers____________________________________ 89
ANEXO III: Iteraciones del Anlisis Factorial ____________________________ 99
ANEXO IV: Frecuencias E Histogramas________________________________ 107
ANEXO V: Cuadro De Categoras Y Variables Resultante__________________ 149
ANEXO VI: Diseo De La Entrevista___________________________________ 152
ANEXO VII: Entrevistas Realizadas ___________________________________ 153
ANEXO VIII: Diseo de Encuesta _____________________________________ 182
ANEXO IX: Alfa de Cronbach por Item_________________________________ 195
-
1
Jr Castrovirreyna 177 Dpto 102, Brea-Lima. (51)997104182, [email protected]
CARLOS ALBERTO ARIAS PRECIADO
Magster en Direccin de Tecnologas de Informacin de ESAN, Mster en Gestin de las Tecnologas de Informacin en la Universitat Ramn Llull La Salle, Barcelona-Espaa, Ingeniero de Sistemas de la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas. Actual coordinador de requerimientos y proyectos en SAP en Amrica Mvil Per S.A.C., amplia experiencia en el anlisis de requerimientos y proyectos en los mdulos de SD, FI y CO de SAP FORMACION 2008-2010 Universidad ESAN Magster en Direccin de Tecnologas de Informacin (ESAN) Mster en Gestin de las Tecnologas de Informacin (URL La Salle) 1998-2003 Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas Ingeniero de Sistemas 1992-1995 Instituto Peruano de Sistemas SISE Computacin e Informtica EXPERIENCIA 2006 a la fecha Amrica Mvil Per S.A.C. Analista Funcional SAP y lder de proyectos SAP Analista de Calidad de Software y Soporte Analista de Sistemas Venta-Post Venta 2004 2006 Avatar S.R.L. Analista de desarrollo. 2004 ONPE Asistente de Proyectos 2003-2004 Mundo IT Project Developer 2000-2003 Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas Tutor del rea de Informtica
2
Villa FAP Quiones A Casa O-42 Iquitos (51) 998707110, [email protected]
COMANDANTE FAP CARLOS GERMN MARIACA LIRA
Oficial de la Fuerza Area del Per, Experiencia en gestin y administracin de Proyectos Informticos as como en la administracin de Recursos Humanos, Financieros y de Material. Destacado liderazgo y capacidad de direccin para trabajar en equipo para la obtencin de metas programadas. Buen manejo de herramientas de gestin. Carcter dinmico, creativo, proactivo con excelentes relaciones interpersonales. Oficial comprometido con la Visin y Misin de la Institucin. FORMACION 2008-2010 Universidad ESAN Magster en Direccin de Tecnologas de Informacin (ESAN) Mster en Gestin de las Tecnologas de Informacin (URL La Salle) 2007 Universidad ESAN Diplomado en Administracin del Poder Aeroespacial 2000-2001 Universidad Federico Villarreal Diplomado en Administracin del Poder Aeroespacial 1991-1992 Escuela de Oficiales de la FAP Calificacin Ingeniero de Sistemas 1986-1990 Escuela de Oficiales de la FAP Egresado Bachiller en Ciencias de la Administracin Aeroespacial EXPERIENCIA 2011 a la fecha Jefe del Puesto de Comando Regional del Ala Area N5 2010 Jefe del Departamento de Informtica del Comando de Educacin Jefe del rea Funcional de Educacin 2009 Jefe del Departamento de Informtica de la Escuela Superior de
Guerra Area 2005-2008 Jefe del Departamento de Sistemas de la Direccin de Economa
FAP Jefe del rea Funcional de Economa y Finanzas de la FAP 2004 Oficial Ayudante del Jefe del Comando Conjunto de las FFAA 2003 Oficial Ayudante del Comandante General FAP 2002 Oficial Ayudante del Inspector General FAP 2001 Jefe del Departamento de Sistemas de la II Regin Area Territorial
FAP 1999-2000 Jefe del Departamento de Sistemas de la Direccin de Telemtica
FAP 2000 Jefe del Departamento de Sistemas del Servicio de Informtica FAP 1998 Jefe del Departamento de Sistemas del Ala Area N1 FAP 1996 Jefe del Departamento de Sistemas del Servicio de Sanidad y
Farmacia FAP 1995 Jefe del Departamento de Sistemas del Hospital Central FAP 1994 Jefe del Departamento de Sistemas del Comando de Personal FAP
3
Pje. Zola Emile 130 Dpto 101, San Borja-Lima.
(51)966701238, [email protected]
JOSE ANTONIO PARODI MENDOZA Ingeniero de Sistemas colegiado, egresado de la Universidad Nacional de Ingeniera, con Maestra en Direccin de TI, certificado en SAP MM, ITIL Foundations, miembro del PMI, con liderazgo, alto nivel de responsabilidad, proactivo, buen desempeo bajo presin y orientado a los procesos y la gestin de negocios. Con amplia experiencia en implementaciones ERP, tanto SAP como Oracle, desempeando funciones de implementador y lder de proyectos en distintos pases de Latinoamrica, siguiendo metodologas de gestin de proyecto. Acostumbrado al trabajo en equipo y con capacidad de auto aprendizaje, experiencia en liderar equipos y gestionar recursos. FORMACION 2008-2010 Universidad ESAN Magster en Direccin de Tecnologas de Informacin (ESAN) Mster en Gestin de las Tecnologas de Informacin (URL La Salle) 1998-2003 Universidad Nacional de Ingeniera Ingeniero de Sistemas EXPERIENCIA 2011 a la fecha Hildebrando Per S.A.C. Gerente de Consultora y Preventa. Gerente de Proyectos. 2004 2010 Telmex Per S.A. / CREO Sistemas SAC Lder de Proyectos de Negocio Analista Oracle 2004 IBM Business Services del Per Analista Tcnico destacado a Petroper 2003-2004 IBM del Per Practicante de Sistemas
4
RESUMEN EJECUTIVO
La presente tesis tiene como objetivo primordial determinar cules son las condiciones
que deben cumplirse para que el Cloud Computing se pueda convertir en un aliado
para la gestin de las TI de las empresas.
Para el desarrollo de esta tesis se ha tomado en cuenta el Modelo de Aceptacin
Tecnolgica de Davis (TAM por sus siglas en ingls) el cual fue usado para
determinar que tan aceptado sera el Cloud Computing en Per.
Se plantearon factores que influyen en la percepcin de utilidad y la facilidad de uso
tal cual lo propuso Davis en su modelo. Se realiz una entrevista a expertos en TI con
preguntas formuladas tomando como base las variables iniciales desprendidas de
dichos factores. Con los resultados obtenidos de las entrevistas se formularon
preguntas con el propsito de crear una encuesta que ira dirigida a usuarios. Dicha
encuesta estuvo acompaada del uso de un aplicativo Cloud Computing con el fin de
poder medir la percepcin de facilidad de uso y de utilidad.
Se realiz un anlisis cualitativo y cuantitativo a las entrevistas y encuestas. Mediante
estos anlisis se formul un modelo el cual consiste de 11 factores y 3 clsteres con
caractersticas muy marcadas, al grado de que se evidenci la tendencia a la que se
deba enfocar el modelo Cloud Computing
Como conclusiones de la investigacin se obtuvo principalmente que, segn lo
percibido por los expertos en TI, los principales factores que estn relacionados a la
aceptacin del Modelo de Cloud Computing en el Per son: el conocimiento de
nuevas tecnologas, las herramientas que se tienen disponibles en el mercado, la
reduccin de costos que este modelo genera, cmo se maneja el cambio cultural
dentro de las empresas y la seguridad de la informacin dentro de este modelo.
5
CAPTULO I. INTRODUCCIN
El grado de competencia que existe entre las empresas y lo cambiante que es el
mercado propone un reto para las empresas de hoy en donde tienen que asegurar la
operatividad diaria, la disponibilidad de la informacin, la constante innovacin y una
respuesta rpida al mercado.
En este sentido es que las Tecnologas de Informacin (TI) deben contribuir al
negocio participando en el planeamiento estratgico contando con caractersticas tales
como: velocidad, flexibilidad, escalabilidad, seguridad, accesibilidad, transparencia e
innovacin. Para poder cumplir con dichas caractersticas se puede contar con
soluciones hechas a medida. Sin embargo, estos productos pueden ser muy costosos y
demorar mucho tiempo en desarrollarse e implementarse, adems de los problemas
tpicos respecto al soporte post implementacin de los mismos.
Una alternativa que permitira cumplir estas caractersticas es utilizar el modelo Cloud
Computing, es decir, poder obtener infraestructura, plataforma o software como un
servicio, tal como se hace de manera cotidiana con el servicio de luz o agua en las
empresas. La tendencia a adoptar este modelo se puede observar en otros pases pero
en Per no se ha implementado en toda su capacidad, siendo su empleo an muy
incipiente. A partir de estos prrafos surgen varios planteamientos de utilidad para
soluciones presentes y futuras, que se mostrarn a lo largo del desarrollo de esta tesis.
1.1. Motivacin y Justificacin
Durante mucho tiempo, ha habido un fuerte debate sobre si la revolucin en las
Tecnologas de Informacin (TI) fue dando sus frutos en una mayor productividad
para los negocios. Los estudios realizados en la dcada de los ochenta no encontraron
ninguna conexin entre la inversin en TI y la productividad. Una dcada despus,
realizando nuevos estudios en la empresa (a nivel de pas) se ha demostrado
consistentemente que el impacto de la inversin en TI tiene un crecimiento
significativamente positivo en la productividad y la economa (Dedrick, Gurbaxani y
Kraemer, 2003).
6
Un modelo de gestin de las TI que podra mejorar an ms la productividad y la
economa es el modelo Cloud Computing que viene a ser una evolucin dentro de las
tecnologas de la informacin. Es un modelo que permite a las empresas y
organizaciones usar recursos tecnolgicos desde cualquier lugar donde se disponga de
una conexin a Internet, ampliando y potenciando sus oportunidades de negocio con
un impacto directo en su estrategia de manera prctica, brindando una mejor
estructura de costos y reaccin rpida a los cambios del mercado, convirtiendo este
modelo en una tendencia que cambiar el mbito tradicional de los servicios
tecnolgicos en los negocios.
Dado que este modelo de gestin de la tecnologa de informacin no ha sido muy
usado an en nuestro medio, es preciso conocer el verdadero impacto que se tendr al
adoptarla dentro del negocio. Es necesario entonces realizar una investigacin
mediante la cual se pueda establecer, evaluar tendencias y opiniones dentro de las
empresas que estaran dispuestas a contar con los servicios de TI ofrecidos bajo el
modelo Cloud Computing.
Estos efectos son, evidentemente, muy beneficiosos para la reconfiguracin de la
gestin de entrega de servicios, y la economa de la empresa en general. Por ello es
importante que esto se evale responsablemente segn la estrategia de cada empresa.
ste es un escenario en que el modelo Cloud Computing puede ser una alternativa en
varios aspectos para estas empresas.
1.2. Problemtica
En el Per, el crecimiento econmico ha tenido una mejora considerable en los
ltimos aos, as lo seala el Panorama Econmico Mundial (World Economic
Outlook, WEO) del Fondo Monetario Internacional (FMI) quienes manifiestan que la
economa peruana continuar liderando el crecimiento de Amrica Latina por lo
menos hasta el 2015, siendo las empresas quienes cumplen un rol principal y
fundamental en este resultado. Entre sus muchas necesidades las empresas vienen
adoptando de forma incremental los servicios de TI para mantener su competitividad y
mejorar su productividad.
7
El uso de estas tecnologas de informacin, puede obligar a adoptar estructuras ms
rgidas en una empresa y por lo tanto debilitar su ventaja competitiva. A menudo la
PYME es la parte ms dbil en una cadena de suministro y por lo tanto la capacidad
de adaptarse a los cambios impuestos se convierte en un importante factor de
competitividad, (Olsen y Stre, 2006).
Enfocndose en este punto, como antecedente, a mediados del 2001 IBM lanz un
manifiesto sealando que el principal obstculo para seguir avanzando en la industria
de TI es la crisis del software. El manifiesto seala que la dificultad de la gestin de
los sistemas informticos actuales va ms all de la administracin de software en
entornos individuales. La necesidad de integrar varios entornos heterogneos en los
sistemas de informacin a nivel corporativo, se extienden ms all de los lmites de la
empresa en el Internet, sin embargo, la marcha hacia una mayor interconectividad e
integracin corre por delante sin cesar, (Kephart y Chess, 2003).
Las empresas peruanas en general ven incrementados los costos de TI precisamente
para lograr la integracin de diversas arquitecturas, dependiendo tambin de la
complejidad de sus modelos. Cmo mantenerse competitivas si los costos operativos
de TI pueden verse seriamente afectados?
1.3. Preguntas de Investigacin
El objetivo de esta tesis es explorar cmo se manejara el ingreso de un nuevo modelo
de servicio tecnolgico para las empresas como parte de su estrategia de negocio. Se
partir de un modelo terico basado en fuentes secundarias para que luego, con el uso
de fuentes primarias a travs de un los anlisis cualitativo y cuantitativo se plantee un
modelo final en donde se determinen los factores a considerar para la aceptacin
tecnolgica del modelo del Cloud Computing. Para ello se plantean las siguientes
preguntas de investigacin:
1.3.1. Pregunta General
Qu condiciones deben cumplirse para que el Cloud Computing se pueda convertir
en un aliado para la gestin de las TI de las empresas?
8
1.3.2. Preguntas Especficas
Qu acciones debern tomar los directores de TI para poder implantar un modelo de
Gestin de TI basado en el modelo Cloud Computing?
Qu acciones debern tomar las empresas proveedoras de soluciones basadas en
Cloud Computing para hacer crecer su mercado en el Per?
Cules son los principales facilitadores que se presentan en el Per para implantar
soluciones basadas en Cloud Computing?
Cules son las principales dificultades que se enfrentan para la aceptacin del modelo
tecnolgico en el Per?
1.4. Alcance
La presente investigacin est centrada en la formulacin de un modelo de aceptacin
tecnolgica del Cloud Computing dentro de Per, en donde se determinarn los
principales factores que se relacionan con la aceptacin del Cloud Computing como
un aliado en su gestin de TI.
Las entidades comprendidas en el anlisis son principalmente empresas con sede en
Lima y de los distintos sectores como son servicios, produccin y comercio, para ello
se realizar una serie de entrevistas y encuestas al personal clave.
1.5. Contribucin
Evidenciar una alternativa adicional de gestin de TI a las ya conocidas tal que
permita a las empresas tener un panorama ms amplio de este modelo, incentivando su
implantacin en nuestro pas.
Lo investigado en la tesis y las conclusiones a las cuales se lleguen tambin podrn
beneficiar a las empresas que den servicios de TI utilizando Cloud Computing, ya que
conocern las condiciones necesarias para identificar y ajustar mejor las oportunidades
de negocio.
1.6. Organizacin de la Tesis
La presentacin de esta tesis est organizada de la siguiente manera:
9
El Marco Conceptual se expondr en el captulo 2, donde se revisa brevemente los
conceptos bsicos que permiten enmarcar mejor este trabajo de tesis. Luego se
revisarn casos de implantaciones, antecedentes y tendencias del modelo de Cloud
Computing en el captulo 3. La metodologa a seguir se detallar en el captulo 4
mediante la elaboracin del diseo, mtodos utilizados y el desarrollo de los mismos.
Una vez finalizada toda la investigacin, se analizarn y revisarn en el captulo 5 los
resultados obtenidos frutos de dicha investigacin. El planteamiento del modelo
propuesto y plan de accin se detallar en el captulo 6. Las conclusiones,
recomendaciones y trabajos futuros en base a los resultados y las implicaciones
prcticas de esta tesis, se presentarn en el captulo 7.
10
CAPTULO II. MARCO CONCEPTUAL
En el siguiente captulo se desarrolla los principales conceptos que son utilizados para
la presente investigacin. Con este marco conceptual se construye el modelo terico
de la investigacin que luego se validarn con la realidad. Adems, estos conceptos
sirven para que el lector genere un esquema mental del modelo de Gestin de las TI
basado en Cloud Computing as como sus aplicaciones y potencialidades.
2.1. Modelos de Gestin de Tecnologa de Informacin
En la actualidad se maneja una serie de modelos para manejar las Tecnologas de
Informacin en la empresa. Estos modelos ofrecen ciertas ventajas y desventajas, las
mismas que deberan ser consideradas en la decisin por invertir en TI. El modelo a
emplearse en la organizacin debe estar alineado con las polticas institucionales pues
la alta gerencia realizar el monitoreo y exigir su cumplimiento as como el logro de
los objetivos. A continuacin se presentan los dos modelos que se vienen utilizando,
principalmente a nivel de gestin de las TI: In-House y Outsourcing de TI o Business
Process Outsourcing conocido como BPO por sus siglas en ingls que traducido al
espaol significa externalizacin de procesos de negocio.
2.1.1. In-House
Este modelo de gestin de las TI es el ms antiguo y el ms empleado en la actualidad,
sobre todo en nuestro medio. Consiste en que la empresa es propietaria de todo, es
decir: Infraestructura, Plataforma y Software; claro est se incluye los dems recursos
como procesos, presupuesto, personas y conocimiento.
Entre las razones principales que hacen que este modelo sea el ms usado se
encuentran el crecimiento paulatino y progresivo de las TI en la organizacin, el alto
costo y sus implicancias de migrar de un modelo de gestin In-House a otro modelo,
el desconocimiento de la existencia de nuevas herramientas y modelos o de sus
potencialidades y la desconfianza que se genera de poner en otras manos la gestin de
las TI.
11
Se considera que este modelo se contrapone a lo que el equipo propone en la presente
tesis, pues lo que se presenta ser una migracin del modelo In-House a un modelo
Outsourcing de TI o tambin conocido como BPO.
2.1.2. Outsourcing de TI o BPO
Este modelo en su mayora es principalmente empleado por empresas que cuentan con
cierta solvencia, tamao, experiencia o con cierto entendimiento de las TI en donde
prefieren externalizar la gestin de las TI (parcial o totalmente), pues consideran que
la empresa a sub contratar lo puede hacer mejor, a un menor costo y con menor riesgo,
liberando de esta manera tiempo para destinarlo al core business del negocio.
Se considera que este modelo es compatible con lo que se propone en la presente tesis,
en donde la empresa externalizar la gestin de las TI.
Ahora el externalizar se puede hacer de dos maneras: la primera de la forma
tradicional en donde se sub contrata a una empresa para que realice parcial o
totalmente la gestin de las TI bajo el amparo de ciertas condiciones expresadas
mediante un Acuerdo de Nivel de Servicio (SLA, por sus siglas en ingls) o la
segunda forma mediante el empleo del Cloud Computing que es lo que se presenta a
continuacin.
2.2. Cloud Computing
Segn el NIST (National Institute of Standards and Technology), Cloud Computing es
un modelo que permite un acceso a la red de manera conveniente y bajo demanda, a
un conjunto compartido de recursos informticos configurables (por ejemplo, redes,
servidores, almacenamiento, aplicaciones y servicios) que pueden ser rpidamente
aprovisionado y liberado con un mnimo esfuerzo de gestin o interaccin con el
proveedor de servicios
Segn el Gartner Group (2009), computacin en las nubes o Cloud Computing es un
estilo de computacin que provee capacidades flexibles y escalables, como un servicio
a mltiples clientes, empleando tecnologas de Internet. En base a esta ltima
definicin Gartner descompone el Cloud Computing en cinco atributos: se basa en
12
servicios; es escalable y flexible; es compartida; se mide segn su uso; y, usa
tecnologas de Internet (Debates IESA, 2010).
Ilustracin II-1: Modelo Cloud Computing (Cueli, 2010)
Prosiguiendo con las definiciones dadas por el NIST, se mencionan las caractersticas,
modelos de servicio y de implementacin.
Servirse a s mismo bajo demanda.
Un cliente puede proveer unilateralmente capacidades de cmputo tales como tiempo
de servidor y almacenamiento en red como sea necesario, automticamente sin
requerir interaccin humana con cada proveedor de servicio.
Amplio acceso a la red.
Las capacidades estn disponibles en la red y son accedidos a travs de mecanismos
estndares que promueven el uso por plataformas de clientes delgada o gruesa
(celulares, laptops o PDAs).
Reunin de recursos.
Los servicios de computacin del proveedor son reunidos para servir a mltiples
clientes usando un modelo multi-tenant con diferentes recursos fsicos y virtuales
dinmicamente asignados y reasignados segn la demanda.
13
Elasticidad rpida.
Las capacidades pueden ser rpida y elsticamente provisionadas, en algunos casos de
forma automtica, para pronto reducirlas, y rpidamente liberarlas y expandirlas.
Servicios medidos.
Los sistemas Cloud automticamente controlan y optimizan el uso de recursos por el
aprovechamiento de una capacidad de medicin en un nivel de abstraccin apropiado
al tipo de servicio (almacenamiento, procesamiento, ancho de banda y cuentas de
usuario activo)
2.2.1. Modelos de Servicio
A continuacin se desarrollan los modelos de servicio que maneja el Cloud
Computing, si bien se pueden encontrar una serie de modelos adicionales, stos
terminan siendo una subdivisin o una combinacin de los de abajo mencionados.
Software como Servicio (SaaS)
Es el suministro de aplicaciones, como software para la gestin de las relaciones con
los clientes, que son accesibles desde varios dispositivos de cliente a travs de una
interfaz de cliente como un navegador web y no necesita que se instalen en los propios
ordenadores de los usuarios. Segn lo comentado en Harvard Deusto Business Review
es el que en la actualidad tiene la mayor cuota de mercado, por un amplio margen.
Ejemplos: GMail, Google Docs, Amazon S3, entre otros.
Plataforma como Servicio (PaaS)
Se refiere a un entorno de desarrollo y herramientas y servicios asociados que se
ofrece a los clientes para crear sus propias aplicaciones. Las alternativas ms
importantes en este modelo son Google App Engine y Amazon SimpleDB.
Infraestructura como Servicio (IaaS)
Es la capacidad de procesamiento, almacenamiento, redes, y otros recursos de
computacin fundamentales donde el cliente puede implementar y ejecutar software
arbitrario, en el cual puede incluir sistemas operativos y aplicaciones. Se factura segn
14
el consumo. Entre las ms conocidas figuran Amazon EC2, Azure de Microsoft, entre
otras.
2.2.2. Modelos de Implementacin
Los modelos de implementacin son los siguientes (Mell y Grance, 2009):
Cloud Privado
La infraestructura en la nube es operada exclusivamente para la organizacin. Puede
ser administrado por la organizacin o por un tercero. Puede estar dentro de las
instalaciones de la empresa o afuera.
Cloud Comunitario
La infraestructura en la nube es compartida por varias organizaciones. Puede ser
administrado por las organizaciones o por un tercero. Puede estar dentro de las
instalaciones de la empresa o afuera.
Cloud Pblico
La infraestructura en la nube est disponible para el pblico en general o para un
grupo industrial. Es propiedad de una organizacin que vende servicios Cloud
Computing.
Cloud Hibrido
La infraestructura en la nube es una composicin de dos o ms nubes (privadas,
pblicas o comunitarias) que siguen siendo entidades nicas, pero estn unidos por
tecnologa estandarizada o propietaria que posibilita la portabilidad de datos y
aplicaciones.
2.2.3. Ventajas del Cloud Computing
El entorno empresarial el verdadero valor del Cloud Computing se da en tres niveles,
basado en un anlisis de Boston Consulting Group (IESA, 2010):
15
Nivel de Utilidad.
Menores costos y mayores niveles de servicio a travs de recursos informticos
elsticos y modelos de pago por uso.
Los costos de capital se convierten en gastos de explotacin.
Costos menores y ms previsibles.
Menos tiempo para implementar nuevas aplicaciones.
Nivel de Transformacin de Procesos.
Mejor integracin y colaboracin de los procesos de negocio aprovechando los
activos comunes en la nube.
Aceleracin de los procesos de negocio.
Estndares de proceso y datos comunes.
Conexiones compartidas.
Requiere nuevas formas de trabajo.
Nivel de innovacin del modelo de negocio.
Nuevos modelos de negocio y ecosistemas a travs de vincular, compartir y
combinar recursos entre empresas que utilizan los activos escalables del Cloud
Computing.
Requiere una comprensin de cules son las actividades centrales y cules no,
y predisposicin para compartir datos en el ecosistema.
Importantes implicaciones organizacionales y culturales.
2.2.4. Perspectivas del Cloud Computing
El panorama que tiene el Cloud Computing an es ambiguo, tiene tantos detractores
como impulsores. Al margen de las opiniones que puedan haber de distintos
personajes del medio se mencionarn los principales factores que impulsan u
obstaculizan el desarrollo del Cloud Computing, basado en un estudio realizado por
Frost & Sullivan en el 2008.
16
Impulsores
Las empresas optan con mayor alcance a la tercerizacin (Outsourcing)
Se valora enormemente el tiempo y desempeo para implantar algo.
La empresas requieren en mayor medida ubicuidad para con sus empleados.
No se pierde el enfoque en la economa o la oportunidad de ahorrar costos.
Maduracin de tecnologa de virtualizacin
Obstculos
Percepcin incorrecta de seguridad.
Impacto de las distintas regulaciones y normas.
Restricciones de Internet.
Prdida de control por parte del usuario.
Inercia Organizacional.
2.3. Modelo de Aceptacin Tecnolgica
El Modelo de Aceptacin Tecnolgica (TAM por sus siglas en ingls), originalmente
desarrollado por Davis (1980), se ha convertido en un modelo de gran alcance,
probado y slido.
La meta de la investigacin inicial que Davis hizo era desarrollar y probar un modelo
terico sobre el efecto de las caractersticas del sistema en la aceptacin del uso por
parte del usuario. Para ello se plantearon 2 objetivos principales: el primero es mejorar
el entendimiento sobre el proceso de aceptacin del usuario, y el segundo, proveer la
base terica para una metodologa prctica de prueba de aceptacin del usuario que
posibilite a los diseadores de sistemas e implementadores a evaluar las propuestas de
nuevos sistemas antes de su implementacin.
Con esos objetivos, tres preguntas principales se formularon (Davis, 1985):
17
a.- Cules son las principales variables de motivacin que rigen entre las
caractersticas del sistema y el uso actual de sistemas de cmputo por usuarios finales?
b.- Cmo estn relacionadas por causa estas variables con otras, con caractersticas
del sistema, o al comportamiento del usuario?
c.- Cmo puede ser medida la motivacin del usuario antes de la implementacin
para evaluar la relativa probabilidad de la aceptacin del usuario para los nuevos
sistemas propuestos?
Luego de algunos experimentos y de posteriores investigaciones, se demostr que el
objetivo del modelo TAM es proporcionar una explicacin general que puede
orientarnos a determinar una serie de factores que influyen en la decisin sobre cmo
y cundo la van a usar, sea para el negocio o e-commerce, y se basa en dos grupos de
criterios (Davis, 1989):
Utilidad Percibida, PU (Perceived usefulness), definida como el grado en que una
persona cree que el uso de un determinado sistema mejora su rendimiento en el
trabajo.
Percepcin de facilidad de uso, FUP (Perceived ease-of-use), definido como el grado
en que una persona cree que utilizando un sistema en particular, podr liberarse del
esfuerzo que le conlleva realizar un trabajo.
Estas dos variables tienen un impacto determinante en la adopcin correcta de nuevas
tecnologas para una organizacin como se observa en la siguiente ilustracin.
18
Actitud hacia
el uso
Uso actual
Facilidad
de uso
Variables
Externas
Utilidad
percibida
Ilustracin II-2: Modelo de Aceptacin Tecnolgica (Davis, 1989)
La intencin del TAM es predecir, en funcin a la utilidad y facilidad, las actitudes
orientadas al uso de un sistema o herramienta tecnolgica.
El modelo fue desarrollado originalmente para predecir y explicar el comportamiento
de los futuros usuarios basado en medidas sencillas al trmino de un perodo muy
breve de interaccin con un sistema.
Tuvo varios detractores que acusaban a este modelo de no tener falsabilidad (xito en
las pruebas para mostrar que no es falsa), de tener un cuestionable valor heurstico,
poder de explicacin y prediccin muy limitado, de ser trivial y de carecer de valor
prctico (Chuttur, 2009). Incluso se acusa a diversos investigadores que estn dejando
de investigar cosas ms importantes para concentrarse en seguir ampliando el modelo
TAM (Benbasat, 2007)
A pesar de todo eso, investigaciones posteriores han utilizado y extendido el modelo
TAM para diversas situaciones, tanto en la introduccin de nuevas tecnologas de
informacin as como para explicar el uso de TI que ya est en aplicacin.
Davis, en conjunto con Viswanath Venkatesh, desarroll la extensin del TAM,
llamada TAM 2 en el 2000. Esta nueva versin pone nfasis a los factores que
influencian la percepcin de utilidad, ya que esa percepcin en varias pruebas
empricas ha sido una fuerte determinante de las intenciones de uso (Venkatesh y
Davis, 2000).
Venkatesh en 2008 propuso una tercera versin del modelo (TAM 3) (Venkatesh y
Bala, 2008), sin embargo an muchos profesionales utilizan la versin original.
19
2.4. Ciclo de Vida de Adopcin de la Tecnologa
Los futuros adoptantes de una nueva tecnologa pueden estar clasificados de la
siguiente forma (Moore, 2002):
Innovadores (Innovators)
Aqu se ubican las personas entusiastas por la tecnologa y siempre quieren ser los
primeros en probar las nuevas tecnologas. Son un grupo bien reducido pero
influyente.
Los que adoptan tempranamente la tecnologa (Early adopters)
Es el grupo de personas que no estn muy familiarizadas con la tecnologa, pero se
sienten muy atrados hacia los beneficios que sta puede brindarles. Son
frecuentemente llamados visionarios.
La mayora temprana (Early Majority)
En este grupo se encuentran las personas que no se dejan llevar por la novedad y
pueden esperar antes de adquirir una tecnologa nueva. Son conocidos como
pragmticos y son difciles de vender una tecnologa porque requiere que muchas
cosas estn en su lugar antes de decidirse a comprarla. Adems requieren referencias
de otros pragmticos.
La mayora tarda (Late Majority)
Este grupo, tambin llamado conservadores, es tan grande como el anterior y tiene una
perspectiva y necesidades similares a los pragmticos pero con la diferencia que son
mucho ms resistentes a consumir tecnologa en general. Es muy importante para
este grupo recibir productos en un paquete completo.
Los rezagados (Laggards)
Son el grupo de personas, tambin conocidos como los escpticos, que no comprar
tecnologa ya que no consideran a la tecnologa importante. Este grupo slo es
considerado por las compaas tecnolgicas para asegurarse que no influyan en los
otros grupos.
20
Lo importante para la adopcin de una tecnologa es cruzar el abismo que existe entre
los visionarios y los pragmticos como se observa en la grfica siguiente.
Ilustracin II-3: Ciclo de Vida de Adopcin de Tecnologa (Moore, 2002)
Segn lo que indica Moore, hay una brecha entre los que adoptan tempranamente la
tecnologa y la mayora temprana. Si una nueva tecnologa no supera la brecha y no
alcanza a llegar a los de la mayora temprana, significa que fracasar en el mercado.
Por el contrario, de lograr cruzar el abismo significa que esa nueva tecnologa
pronto tendr una gran acogida en el mercado y ser rpidamente adoptada. Cruzar
este abismo requiere una serie de pasos, Moore (2002), explicados a continuacin.
Localizar el punto de ataque.
Este paso tiene que ver con establece el mercado objetivo inicial en donde se enfocarn todos los recursos inicialmente.
Organizar una fuerza de invasin.
Se trata de crear el producto completo que incluya un producto central y cualquier cosa que los pragmticos puedan encontrar convincente para comprar el producto.
Definir la batalla.
Se refiere a crear una competencia y posicionarse como lder ya que para el comprador pragmtico un producto es ms convincente cuando se tienen varias alternativas competitivas.
Ejecutar la invasin.
Se trata de distribuir el producto, en donde distintas estrategias son manejadas.
21
CAPTULO III. MARCO CONTEXTUAL
En el presente captulo se complementar el esquema terico con las experiencias y
vivencias relacionadas al uso del modelo del Cloud Computing en el mundo para
distintos rubros empresariales. Se podr conocer sobre el nivel de uso de este modelo
de gestin tanto en el Per como en otros pases, algunas soluciones existentes por
cada tipo de servicio, algunos casos de xito as como las tendencias relacionadas al
Cloud Computing. Este contexto servir para presentar un modelo terico, resultado
de la fase exploratoria de la investigacin.
3.1. Nivel de Uso del Cloud Computing en los pases
En diversas partes del mundo el Cloud Computing est siendo implementado para
cumplir diferentes propsitos. A continuacin se presenta algunos ejemplos de
implementaciones.
3.1.1. Experiencias Internacionales
En este apartado se presentan experiencias en implantaciones de soluciones de Cloud
Computing para ciertos pases de Europa, Asia y Amrica antes de analizar la
situacin en Per.
Unin Europea
La Unin Europea decidi a fines de 2010 invertir cerca de 21 millones de US$ en un
proyecto denominado Vision Cloud (Virtualized Storage Services Foundation for the
Future Internet) con el propsito de profundizar la experiencia en el Cloud
Computing, enfocndose en el almacenamiento de la informacin. Este proyecto ser
liderado por IBM desde Haifa, Israel. La duracin estimada de este proyecto es de
unos 3 aos aproximadamente. El propsito de este proyecto fue demostrar que las
bondades del Cloud Computing (seguridad, velocidad o ubicuidad) no slo pueden
ser aplicadas por usuarios finales, sino tambin por diversas empresas. Adems de
IBM, participan muchas empresas ms como: Siemens, SAP, la Universidad Nacional
Tcnica de Atenas y el Instituto Sueco de Ciencias de la Computacin.
22
Espaa
En Espaa, la empresa de delicatesen Anoray decidi implementar un Cloud privado,
adquiriendo la solucin de K35 Smart IT. Ellos decidieron migrar su CPD debido a su
rgida gestin operativa (cambios de equipo, personal, entre otros). Encontraron que
haban reducido considerablemente los costos de operacin. Tambin en este pas,
Accenture ha logrado colocar algunas soluciones en la nube utilizando los servicios
que le brindan las herramientas de la compaa MicroFocus. Dependiendo de la
compaa, dichas herramientas han logrado reducir los costos considerablemente
(hasta en un 77% en el mejor de los casos).
Inglaterra
En Inglaterra se tiene previsto que las inversiones en Cloud Computing se dupliquen
para el 2012. Es decir, se invertirn 1 billn de libras esterlinas para tal fin, segn lo
afirma la empresa TechMarketView.
Japn
Otro caso es del gobierno japons que viene proyectando el uso de este modelo y ya lo
tiene proyectado en un plan llamado ICT Hatoyama, mismo que busca la creacin de
nuevos mercados para las TI y generar nuevos puestos de trabajo entre 2015 y 2020.
En este plan se incluye el uso del modelo Cloud Computing. En 2015 se tiene
proyectado la implementacin de la Nube Kasumigaseki (provisionalmente llamada
as), en el cual se pretende que los ministerios compartan hardware y algunas
aplicaciones.
Estados Unidos
Por el lado de Estados Unidos (E.E.U.U.), existen varios ejemplos de aplicacin del
modelo de Cloud Computing. Por ejemplo, la Aplicacin en New York Times, en
donde se necesitaba trasladar los artculos del diario desde 1851 a 1980 a formato
PDF. Mediante los servicios de Amazon EC2 y utilizando Hadoop, se pudo realizar en
24 horas.
23
Otro caso en EE.UU. como se detalla en Animoto Productions, 2008, menciona que
esta empresa utiliz los servicios Amazon Simple Queue Service, Amazon Simple
Storage Service, Amazon Elastic Compute Cloud para pasar de 50 a 3500 en 3 das.
Tambin se tiene la implementacin en SmugMug, que usando herramientas de
Amazon pudo lograr que su capacidad de almacenamiento sea casi ilimitada,
permitiendo que los usuarios compartan ms de 10 terabytes en imgenes cada mes.
Un caso ms el de Linden Lab, en donde esta compaa utiliz servicios de Amazon
para poder cubrir necesidades de almacenamiento de objetos de Second Life.
Adicionalmente en EE.UU., existe una tendencia a unir las cualidades del Open
Source con las de Cloud Computing. Esto se muestra con la llegada de OpenStack,
proyecto liderado por RackSpace. Esta empresa liber el cdigo de dos de sus
servicios llamados Cloud Files y Cloud Servers, pasando a llamarse Openstack
Compute y Openstack object Storage. La idea es que los usuarios den forma a sus
propios servicios Cloud. OpenStack corre en Apache 2.0. Adems de RackSpace en el
proyecto se encuentran empresas como Dell, Citrix, Intel e incluso la NASA.
Colombia
Una experiencia ms cercana a la de Per es la de Colombia, en donde Avantel, la
Superintendencia de Servicios Pblicos SSP y Fedepalma estn utilizando Google
Apps Premier para poder superar sus problemas de correo electrnico y mensajera.
3.1.2. Experiencias Nacionales
No existen muchas cifras que ilustren el panorama o el potencial de negocio del Cloud
Computing en el pas, pero por analoga se puede inferir que existir un crecimiento
debido a un estudio de Forrester Research en el que estima que se generarn ingresos
por US$240 millones en Colombia para el 2011 (Semana Econmica, 2010).
Una prueba de la expansin en el uso del modelo Cloud Computing es la aparicin de
experiencias locales que se han podido conocer a travs de un par de eventos. El
primero de ellos es el Segundo Foro Global Crossing de Tecnologa y Negocios, en
donde la minera Chinalco Per mostr su Private Cloud Toromocho, que comprende
24
componentes SaaS, PaaS y Virtualizacin. El otro evento es el Cloud Computing, de
la nube a la tierra, en donde la minera Yanacocha tambin mostr una solucin
basada en Cloud Computing.
A pesar de los pronsticos de que Cloud Computing va a cambiar la economa y la
direccin estratgica de las empresas de TI, el mayor impacto de la nube hasta el
momento se ha centrado a menudo en pequeos proyectos que tienen poco que ver
con las visiones de servicios complejos de clase empresarial de computacin bajo
demanda.
Se observa a varias empresas que utilizan Google Apps, Microsoft BPOS y otros
proveedores de SaaS (Software as a service) para soportar aplicaciones especficas.
Muchos de estos servicios estn dirigidos a consumidores, pero resultan relevantes en
entornos de negocios; pero adems estn empezando a poner en evidencia que una
gran cantidad de funciones de TI son suficientemente genricas que uno no necesita
construirlas por s mismo.
De lejos, la muestra ms grande de mini Cloud Computing son las medianas y grandes
empresas que usan versiones comerciales u otras aplicaciones de bajo costo basadas
en la nube. Como lo requerido debido a su clara orientacin al cliente y los
procedimientos asociados al mercado en donde opera, La Positiva Vida (La Positiva,
2010) requiere de soluciones tecnolgicas que le permitan apoyar sus procesos de
negocio en forma eficiente, segura y con la mayor disponibilidad posible. Sin
embargo, dado el crecimiento de sus operaciones, los sistemas de correo electrnico,
basados en Lotus Notes, no estaban cubriendo adecuadamente las necesidades de la
compaa vinculadas a capacidad de almacenamiento y desempeo. Es por ello que se
apoya en Google App Premier Edition para optimizar sus sistemas de correo
electrnico y el manejo de documentos
Otro ejemplo de decisin por el Cloud Computing en Per es el caso del Grupo
Romero (Microsoft, 2010) y la Suite de productividad. Conformado por 24 empresas
rentables y competitivas, que estn entre las lderes en sus respectivos rubros, el
Grupo Romero maneja altos estndares de eficiencia que abarcan tambin aspectos de
administracin e innovacin tecnolgica. Es as que despus de explorar opciones para
25
plataformas flexibles y rentables, el Grupo Romero decidi trasladar su plataforma de
colaboracin a la nube. Evaluando las diversas alternativas disponibles en la nube,
finalmente el Grupo Romero eligi la oferta de Microsoft. La propuesta de Microsoft
abarca el valor de plataforma completa y la flexibilidad de modelo local e internet, e
incluye: software, servicios y soluciones integradas (concesin de licencias y
servicios), eligiendo el esquema completo de la suite de productividad, que incorpora
correo electrnico, colaboracin avanzada, mensajera instantnea y conferencias web.
La suite de productividad BPOS ofrece a los clientes ventajas de la computacin en la
nube para acceder, a manera de suscripcin, a servicios de mensajera y correo
electrnico, calendarios, colaboracin, web 2.0, comunicacin y conferencias web, a
travs de Microsoft Exchange Online, Microsoft SharePoint Online, Office
Communicator Online y Office LiveMeeting. Al colocar los servicios de
infraestructura en la nube, las empresas dejan de preocuparse del gasto y
administracin en tecnologa, ya que es Microsoft quien les brinda eso, adems de
mantenerles el software actualizado a la ltima versin.
Adicionalmente al Grupo Romero, la Universidad Nacional Mayor de San Marcos
(UNMSM) ya forma parte de los clientes peruanos que ya estn implementando
soluciones en la nube con Microsoft en Per (Microsoft, 2010). La UNMSM ha
implementado la solucin de Live@Edu ofreciendo una plataforma de colaboracin
de correo electrnico en la nube, la cual es totalmente gratuita. Gracias a la adopcin y
apuesta por Microsoft Live@Edu, ms de 40000 alumnos, distribuidos en 20
facultades, 5000 docentes y personal administrativo, contarn con capacidades de
colaboracin y comunicacin, gracias a las tecnologas incluidas de mensajera
instantnea, correo web institucional, disco virtual personal, Office en la Web,
espacios de trabajo colaborativos, entre otros servicios incluidos en la plataforma.
3.2. Soluciones por Modelo de Servicio
Se detallan las principales soluciones existentes en el mercado para los tres modelos
de Cloud Computing.
26
3.2.1. Software as a Service (SaaS)
Dentro de las aplicaciones basadas en Cloud Computing se pueden mencionar las
siguientes.
Microsoft Dynamics CRM Online
Solucin desarrollada por Microsoft en 2008, lanzada y luego de haber realizado
pruebas mediante el programa Early Access. Fue la estrategia de Microsoft para
hacerle frente a la competencia con Salesforce. Esta solucin se lanz en dos
versiones: Professional (5 GB de almacenamiento de datos, 100 workflows
configurables y 100 entidades de cliente), y Professional Plus (las funcionalidades de
la versin Professional, adems de sincronizacin de datos offline, 20 GB de
capacidad de almacenamiento y 200 workflows y entidades).
Seres e-Factura
Servicio realizado por Seres, para que las diversas empresas emitan sus propias
facturas. El propsito es estandarizar los procesos de facturacin y posibilitar la
automatizacin aunque tanto proveedores como clientes no cuenten con una gran
infraestructura tecnolgica. El formato electrnico de factura empleado tiene validez
legal.
eAgenda.es
Servicio para registrar compromisos o reuniones. Incluye avisos va SMS o correo
electrnico. Puede adems sincronizar compromisos registrados en Outlook y en el
Google Calendar.
SalesForce.com
Es una aplicacin para la gestin de la relacin con los clientes (CRM por sus siglas
en ingls) dividida en varias categoras, entre las que tenemos: Sales Cloud
(aplicacin de ventas) y Chatter (herramienta de colaboracin en lnea).
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3.2.2. Infrastructure as a Service (IaaS)
Por el lado de soluciones de infraestructura como servicios se mencionan las
siguientes.
AT&T
Segn Gartner, AT&T es el mejor proveedor de Infraestructura como Servicio. Su
estrategia es ofrecer todos los servicios posibles a travs de diversos dispositivos y
revolucionar el uso que se les da.
GoGrid
Solucin de IaaS que provee GoGrid, para poder maximizar el uso de datacenters.
Realiza un balanceo adecuado entre sus mltiples servidores para garantizar la
continuidad del servicio. Es uno de los ms econmicos (199 US$ mensuales)
Cloud Hosting
Brindado por la compaa espaola Arsys. Lo realiza a travs de un servidor
denominado Servidor Cloud Flexible. Su intencin es brindar servicios sumamente
dinmicos y flexibles, granularidad, seguridad y ahorro.
Nexica Cloud
Creado por Nexica. Al igual que los diversos proveedores, ofrece reduccin de costos
en infraestructura. Propone el modelo Cloud Gestionado, que brinda una gama de
servicios que garantizan la operatividad constante (balanceadores de carga, garantas
de seguridad, gestin 24x7, entre otros)
Amazon EC2
Provisto por Amazon. Es uno de los ms conocidos y confiables del mercado. Posee
alta elasticidad, ya que puede extender o reducir la capacidad rpidamente. Se
complementa con otros servicios de Amazon. En lo referente a los costos, no ofrece
cuota mnima y solo se paga por lo utilizado.
28
3.2.3. Platform as a Service (PaaS)
En los prrafos siguientes se mencionan algunas soluciones de plataforma como
servicio que existen en el mercado.
Cloud Foundations
Creado por Red Hat, recientemente esta compaa adquiri a Makara con el fin de
reforzar su estrategia de PaaS. Cloud Foundations es Open Source. Su propsito es
que las aplicaciones migren de manera transparente a esta plataforma, sin tener que
reescribirlas o adaptarlas.
Google Apps
Creado por Google, se orienta hacia las aplicaciones de oficina. Posee mltiples
herramientas. Ofrece un alto grado de personalizacin.
Windows Azure
Plataforma de Microsoft. Ha sido definido como un sistema operativo de servicios de
desarrollo Cloud. Soporta mltiples lenguajes. Como era de esperarse, tiene una
mayor integracin con Microsoft Visual Studio.
AWS Elastic Beanstalk
Creado por Amazon. Posee un alto grado de automatizacin. Basta con subir una
aplicacin y AWS calcular de manera automtica su dimensionamiento, equilibrio de
carga y su auto escalamiento.
3.3. Casos de xito
Para tener un conocimiento de algunos factores importantes para la inclusin del
Cloud Computing se realiza un anlisis de algunos casos de xitos distribuidos por
sector.
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3.3.1. Telecomunicaciones
Avantel
La empresa de telecomunicaciones mviles en Colombia que adopt la plataforma de
Google Apps para solucionar sus problemas y limitaciones con sus sistemas de correo
y mensajera, afectaban seriamente la productividad de sus empleados.
La empresa realiz un proyecto de prueba con cincuenta usuarios, que le permiti
probar las caractersticas funcionales del producto. Posteriormente, implement
nuevas cuentas de manera gradual en todas las dependencias de las oficinas
principales en Bogot, para finalmente habilitar las cuentas en las diferentes
sucursales a lo largo del pas. Dada la magnitud del proyecto, Avantel se apoy en una
firma experta y certificada para que instalara la plataforma, migraran los datos de la
antigua y capacitara a los empleados en el uso de las nuevas herramientas.
Los empleados de Avantel venan trabajando con sistemas de almacenamiento de
correos con una cuota limitada, que ahora con Gmail les proporcionaba 25 GB. Con
este cambio cerca de quinientos empleados cambiaron drsticamente sus
comunicaciones electrnicas al no tener limitaciones, sin mencionar las distintas
alternativas de acceso.
3.3.2. Medios y Multimedia
99designs
Empresa que nace para conectar a los diseadores en todo el mundo con clientes con
carencias de diseo. Hasta la fecha, 99designs disfruta de su xito en un mercado
enorme para el diseo grfico de crowdsourcing y han recibido ms de 3,1 millones de
envos de diseos nicos de ms de 53.000 diseadores de todo el mundo.
Ante el crecimiento que venan experimentando era altamente probable que se
enfrentaran a varios problemas de infraestructura en sus instalaciones aunque pudiesen
haber resuelto el problema prximo, tenan la misma preocupacin en un siguiente
mediano plazo.
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En busca de una alternativa, vieron viable la introduccin de Amazon Web Services
(AWS) para permitir que sus aplicaciones aumentasen su capacidad segn la
demanda. Actualmente, 99designs funciona por completo con AWS, utilizando EC2
para un clster de servidores de aplicaciones, servidores de bases de datos y servidores
proxy. Con ms de 100.000 usuarios registrados, el sitio gestiona cerca de 200
millones de solicitudes de pgina individuales por mes.
Los requisitos tecnolgicos del negocio cambian y crecen constantemente, con la
adopcin de AWS este punto dejo de ser una gran preocupacin para 99designs.
Viva Real Network
Es una empresa pequea de internet, que hasta ahora haba desarrollado la primera
versin orientada a los negocios inmobiliarios. Para el uso de ambientes de hosting
decidieron usar AWS, debido a que no contaban con el tiempo ni los recursos para las
etapas de pruebas y salida en produccin. Amazon les dio la oportunidad de ser
completamente flexibles con la cantidad de servidores y configuraciones de hardware
requeridas.
La estructura tecnolgica del servicio se compone de tres capas: servidores web,
servidores de aplicaciones y servidores de respaldo (bases de datos). En total usan 16
instancias EC2 que permiten mantener la plataforma de VivaReal. Cada dominio
cuenta con una instancia propia que corre en Apache TomCat 6.x. Para los servidores
web TomCat usan capacidades de memoria de 1.7 GB y dos procesadores core de
2.5GHz. Los servicios adicionales de AWS permiten escalar de manera dinmica el
numero de servidores de cada portal dependiendo de la carga: CloudWatch, Auto
Scaling y Elastic Load Balancing.
Cloud Watch permite monitorear el uso de recursos de cada servidor web, as como la
memoria disponible, el tiempo de la CPU o el ancho de banda utilizado. Cuando
excede un lmite crtico, el servicio de Cloud Watch lo reporta al balanceador de carga
que a su vez utiliza el servicio de auto escalamiento para replicar el servidor web y
dividir la carga.
31
Tambin hace uso de Amazon CloudFront para entregar las fotos de los inmuebles y
quitar esa carga de sus servidores web. Todo el uso de estos servicios ha hecho que
varios de los problemas complejos de escalamiento que hubiesen necesitado sean cosa
del pasado.
3.3.3. Servicios Pblicos
Superintendencia de Servicios Pblicos (SSP)
Es una de las entidades del Estado Colombiano pioneras en adoptar Google Apps
Premier. La SSP tena varios objetivos para implementar esta solucin sobre cmo
podra brindar mejoras a los usuarios para comunicarse sea por correo, mensajera
instantnea o videoconferencia y para colaborar en documentos compartidos en lnea,
y mantener los costos de estos servicios lo suficientemente bajos, que permitiran su
presupuesto en TI. Todo esto fue posible al adoptar estos nuevos servicios. Ello les
permiti reducir el nmero de servidores y otros equipos, as como los costos de
administracin y soporte tcnico.
Hoy, ms de 850 usuarios de la SSP utilizan Google Apps Premier como su
plataforma de uso permanente, y adems de lograr los objetivos de flexibilidad y
reduccin de costos, obtuvo un importante beneficio adicional, la reduccin de los
requerimientos de soporte tcnico de un 98%, que le ha permitido al personal de TI
concentrarse en labores ms importantes.
3.3.4. Tecnologa
Softeng
Es una empresa de capital espaola, desde 1997 viene ofreciendo soluciones en el
sector de las Tecnologas de la Informacin. Tras centenares de proyectos
desarrollados con xito, se ha consolidado en el mercado como una gran eleccin
para llevar a cabo cualquier proyecto que requiera de la tecnologa ms novedosa para
su realizacin.
Por regla general, las soluciones tradicionales de gestin de contenidos (CMS, por sus
siglas en ingls) estn limitadas a la creacin de webs corporativas, por lo que no
32
estn preparadas para poder procesar transacciones segn requerimientos propios de
los negocios mediante el soporte a procesos del negocio, va web, ms complejo ni
para mejorar el posicionamiento, ni potenciar eventuales nuevos clientes.
Para Softeng su producto estrella es Portal Builder una plataforma innovadora que
cubre todos los aspectos mencionados anteriormente de forma sencilla y autnoma,
que no precisa conocimientos tcnicos para su uso. Al basarse en las ltimas
tecnologas de desarrollo sobre la Plataforma Microsoft Windows Azure, se da un
paso adelante con respecto a los CMS clsicos mediante una solucin basada en tres
servicios, consultora de ingeniera, uso del software mediante suscripcin, e
infraestructura con Microsoft Azure, bajo el modelo Cloud Computing, de tal forma
que se puede alojar in-house, en Microsoft Azure o mediante una combinacin de
ambos de manera hbrida.
De hecho est plataforma la nica que funciona como SaaS, hasta septiembre del
2010, bajo Microsoft Azure.
3.4. Tendencias del Cloud Computing
Segn Quest Software, algunas de las tendencias del Cloud Computing son las
siguientes (Redaccin de Baqua. 2011).
1. Muchas empresas migrarn al modelo Cloud, pero cerca de la mitad se
tomar al menos 5 aos (2015 aproximadamente) en intentar acoplarse
2. Existir mucha competencia en el mercado de las PaaS
3. Aparecern nuevos equipos de administracin para dar soporte al Cloud.
4. Primero se utilizarn los servicios Cloud referidos al Correo Electrnico
5. La estandarizacin de los servicios Cloud podra no venir necesariamente
de las reas de TI
6. Tendencia de los usuarios a pensar que ya no sern necesarios los planes
de contingencia.
Estos seis puntos indicados mostraran cul sera la tendencia en el uso de aplicativos
corporativos. Sin embargo se ignora que el modelo Cloud tambin est ofreciendo sus
33
servicios a travs de la banda ancha mvil, lo cual constituye una tendencia que
crecera mucho ms rpido ya que es un mercado en constante expansin.
Randall Stephenson, actual CEO de AT&T, seal en el Mobile World Congress que
el pblico espera cada vez mayores funcionalidades en sus celulares. Los aplicativos
que se instalan en los telfonos mviles deberan estar dentro del modelo del Cloud
Computing y de esta manera propiciar tambin el crecimiento de la banda ancha mvil
(Navas, 2011). Bajo esta perspectiva, la unin de estas dos tecnologas podran abrir
las puertas a posibilidades ilimitadas de servicios. El mundo de las aplicaciones
mviles que utilicen Cloud Computing puede incluso crecer ms, simplificando
incluso los costos de mantenimiento y pagndose segn el uso.
La IDC (Corporacin Internacional de Datos) ha comunicado en una nota de prensa
que el modelo Cloud Computing crecer mucho ms, indicando adems que antes de
2015 el sistema que administra la nube tendr un valor de 2500 millones de dlares
(IDC, 2011). Esto significara que el crecimiento desde el 2010 hacia el 2015 se dar
hasta un 45.5%.
Respecto a la tecnologa, para el 2011 Bernard Golden ha hecho algunas predicciones
de cmo evolucionara la tendencia de este modelo, bajo 2 perspectivas que se
detallan a continuacin:
Proveedores de Servicios basados en Cloud Computing
Los negocios de los CSP explotaran e implosionaran.
La segmentacin del mercado va eleccin propia del cliente o auto segmentacin.
OpenStack se masificar.
Cloud Computing despegar en economas emergentes.
Innovacin rpida y continua de los CSP y compaas de SaaS.
Usuarios de Cloud Computing
Enfoque en costos y transparencia.
Mayor confusin en el Cloud pblico y privado.
34
Mayor confusin con los Cloud hbridos.
Retos en la arquitectura de aplicaciones.
Retos en las operaciones de TI.
La perspectiva de IBM del Cloud Computing, como lo muestra en su pgina Web
dedicada a Cloud Computing, ve a este modelo como un aprovisionamiento de
recursos de TI que mejora la prestacin de servicios de TI y de esta manera facilita la
operacin del usuario final. Adems todo esto se realiza de manera fiable, segura y
escalable que permite responder a cambios bruscos y no planificados de la demanda.
Segn el anlisis de Gastn Fourcade, Lder de Cloud Computing en la Regin
Hispana de Amrica Latina de IBM, menciona que son seis las variables para analizar
antes de saltar a la nube: definir las aplicaciones que se llevarn a la nube, determinar
cul es la infraestructura actual, cules son los requisitos de seguridad, revisar los
acuerdos de nivel de servicios, definir el nivel de portabilidad, decidir si se va optar
por una nube pblica o privada.
Segn la nota de prensa de IDC Amrica Latina (2011), se observ que durante el
2011 en el Per una mayor inversin en el rea tecnolgica impulsada por la
necesidad de modernizar la infraestructura y la bsqueda de mayor eficiencia y
competitividad. En lo relacionado a los servicios basados en la nube IDC Amrica
Latina remarca que el tema Cloud Computing est cada vez ms instaurado en el
ambiente empresarial, en donde los proveedores han emprendido una serie de
iniciativas que estn contribuyendo a la difusin de los beneficios de Cloud
Computing.
3.5. Modelo Terico de Aceptacin del Cloud Computing
Como quiera que el modelo TAM sea una plantilla estructurada que persigue un
objetivo, queda por parte del investigador determinar inicialmente los factores que
influirn en la decisin. Estos factores que para cada caso son nicos y diferentes se
podrn obtendrn bsicamente de tres fuentes fundamentales: la primera fuente es la
teora y las diversas publicaciones que pudieran haber al respecto, la segunda fuente
son los diferentes casos de xito existentes en el mundo respecto al empleo de la
35
tecnologa y la tercera fuente est referida a la experiencia de los profesionales
encargados de realizar y/o aplicar el modelo para el estudio.
Teniendo como base lo expresado en el prrafo anterior se propone el siguiente
modelo de aceptacin tecnolgica del Cloud Computing.
Ilustracin III-1: Modelo Terico de Aceptacin Tecnolgica del Cloud Computing (Elaboracin propia)
R1.- Masa crtica, una mayor adopcin en el medio influye positivamente en la
Percepcin de Utilidad (PU).
R2.- Apertura a la innovacin del CIO, influye positivamente en la PU.
R3.- Beneficios del modelo CC, influyen positivamente en la PU.
R4.- Beneficios del modelo CC, influyen positivamente en la Percepcin de Facilidad
de Uso (PFU).
R5.- Conocimiento de la tecnologa del CIO, influyen positivamente en la PU.
R6.- Conocimiento de la tecnologa del CIO, influyen positivamente en la PFU.
R7.- Madurez tecnolgica de la empresa, influyen positivamente en la PFU.
Como se puede apreciar, el modelo presentado cuenta con cinco factores:
Masa Crtica, este factor est relacionado con factores externos a la empresa y que se
refieren a variables que ella no puede gestionar como es el caso cantidad de
proveedores existentes, la acogida de la tecnologa propuesta en otras empresas y las
expectativas de los clientes. Se lleg a este factor basado a las experiencias y casos de
36
xito revisados en el marco contextual, en donde se observ que en muchos casos las
empresas apostaban por este modelo al tener proveedores establecidos con
implantaciones exitosas.
Apertura de innovacin del CIO, este factor definitivamente se encuentra al interior
de la empresa y se encuentra relacionado al conocimiento que pueda tener sobre
tecnologa y de cmo pueda esta implementarse econmicamente. La apertura del
CIO, impacta en la percepcin de utilidad. Este factor fue determinado en base a las
experiencias locales en donde fueron los CIO los que apostaron fuerte en las pocas
implantaciones llevadas a cabo.
Beneficios del Modelo Cloud Computing, este factor tambin est referido al
interior de la empresa y se relaciona al cmo podra beneficiarla ya sea desde el punto
de vista de reduccin de costos, disponibilidad de servicios, administracin de
recursos entre otros. Los beneficios del Modelo, impactan directamente en la
percepcin de utilidad y en la de facilidad de uso. Este factor se hizo evidente al
revisar la teora existente de este modelo en donde muchos de sus beneficios pueden
favorecer la adopcin de esta tecnologa.
Conocimiento de la Tecnologa, este factor es un elemento externo a la empresa y se
relaciona con la seguridad que pueda tener la informacin fuera de los lmites del
negocio y tambin de las herramientas que se encuentren disponibles. El conocimiento
de la tecnologa que pueda tener el CIO, impacta directamente tanto en la percepcin
de utilidad como en la de facilidad de uso. Durante el anlisis de las definiciones se
pudo observar una serie de opiniones muy diversas y en algunos casos contrarias de lo
que es Cloud Computing, por ello es necesario revisar cmo el conocimiento afecta la
adopcin de este modelo.
Madurez tecnolgica de la empresa, este es un factor al interior de la empresa y
bsicamente se relaciona con la infraestructura implementada. La madurez tecnolgica
de la empresa impacta directamente en la percepcin de la facilidad de uso. En base a
lo observado de las experiencias en distintos pases y de los casos de xito del marco
contextual se sugiere que es importante la situacin tecnolgica actual de las empresas
que estaran dispuestas a utilizar este modelo.
37
CAPTULO IV. METODOLOGA
En el presente captulo se aborda la forma de trabajo utilizado por el equipo para
realizar la investigacin en donde se plantea un proceso metodolgico de
investigacin y una explicacin de cada paso dentro del proceso.
4.1. Proceso Metodolgico de Investigacin
A continuacin se presenta el proceso utilizado para la investigacin, que se est
detallando en las secciones siguientes.
Preguntas de
Investigacin
Marco
Conceptual
Marco
Contextual
Modelo
Terico
Entrevista
Diagrama de
Influencia
Jerarqua de
Variables
Modelo
Corregido
Encuestas
Anlisis
Descriptivo
Anlisisde
Factores
Anlisisde
Clster
Modelo Final
Planes de
Accin
Conclusiones
,
Recomendaci
ones y
Discusin
FASE
EXPLORATORIA
FASE
CUALITATIVA
FASE
CUANTITATIVA
FASE DE
RESULTADOS
Ilustracin IV-1: Proceso Metodolgico de Investigacin (Elaboracin propia)
Fase Exploratoria
En esta fase el objetivo es obtener un modelo terico de aceptacin del Cloud
Computing en el Per valindonos de distintas fuentes secundarias revisadas en los
marcos conceptual y contextual. Este modelo servir de punto de partida para las
siguientes fases del proceso de investigacin.
38
Fase Cualitativa
En esta fase se refuerza el modelo con una serie de entrevistas a expertos y personal
clave dentro del rea de TI del medio con la finalidad de afinar el modelo y determinar
cules variables son las principales a evaluar ms intensamente.
Fase Cuantitativa
En esta fase se realiza una serie de encuestas para obtener un mejor anlisis de las
variables del modelo y llegar a un modelo final.
Fase de Resultados
En esta fase se presenta el modelo final basado en toda la investigacin y se proponen
una serie de discusiones, conclusiones y recomendaciones respecto al modelo.
4.2. Recoleccin de Datos
Dentro de la recoleccin de datos se manejarn tanto fuentes primarias como
secundarias.
4.2.1. Fuentes Secundarias.
El Marco Conceptual de esta tesis se realiz consultando libros y publicaciones
diversas acerca de los modelos de gestin de Tecnologas de Informacin. Luego se
elabor la definicin del Cloud Computing analizando los enunciados previos
realizados por instituciones tecnolgicas, sin dejar de lado las ventajas y perspectivas
de su empleo.
Adicionalmente se explica el Modelo de Aceptacin Tecnolgica (Technology
Acceptance Model en ingls) que defini Fred Davis en su tesis A Technology
Acceptance Model for Empirically Testing New End-User Information Systems:
Theory and Results el cual servir como base para el desarrollo de esta investigacin
brindando las pautas necesarias para determinar la percepcin de utilidad y de
facilidad de uso del modelo Cloud Computing
39
El Marco Contextual se elabor buscando a travs de memorias o versiones on-line
de publicaciones acerca de tecnologa las diversas experiencias mundiales y casos de
xito en la implementacin del Cloud Computing. Luego de realizar la bsqueda
correspondiente se procedi a clasificar la informacin recopilada por pases, por el
modelo de servicio y por sectores, para luego analizar las tendencias del modelo para
los aos venideros.
En base a los marcos conceptual y contextual es que se determina una serie de factores
que se observan como reincidentes y claves en la implantacin de soluciones basadas
en el modelo de Cloud Computing.
4.2.2. Fuentes Primarias.
La fuente de informacin primaria se obtuvo de entrevistas y encuestas, para el caso
de las entrevistas se cont con usuarios en su mayora y un grupo ms representativo
de colaboradores que tiene poder en la toma de decisiones sobre adoptar productos o
servicios de TI, cabe mencionar que se realizaron varias visitas y entrevistas en
diferentes empresas.
En estas entrevistas se plantearon originalmente bajo un modelo conceptual generado
a partir del modelo TAM y en una segunda instancia de una clasificacin de variables
que es necesaria para su desarrollo en donde se procede a generar variables que se
consideran necesarias e imprescindibles para evaluar la utilidad y facilidad.
Siendo el objetivo de la entrevista el poder recoger informacin por medio de una
conversacin dirigida, se ha basado en preguntas concretas sobre el tema de
conocimiento y adopcin de nuevas tecnologas y conseguir sus respectivas
respuestas. Esto permiti establecer una relacin directa con dichas personas que
colaboraron, obteniendo valiosa informacin para poder obtener la opinin en la
aceptacin de nuevas tecnologas en el Per que de otra forma es muy complicada de
conseguir en documentos administrativos, artculos o similares.
La forma en que se trat la entrevista fue de manera informal, y tal como se menciona
anteriormente, a nivel de dos grupos representativos de usuarios (operativos y
ejecutivos) pero el contexto general era ampliamente conocido, incluso a los
40
profesionales se le dio alcance de una herramienta/producto para que pudiesen
experimentar directamente sobre la utilidad y facilidad en el uso.
Antes de iniciar las encuestas se revisaron los principales factores mencionados en las
entrevistas y en base a estos factores se defini un modelo de encuesta que fue
manejado en una primera instancia en un piloto de 5 personas para determinar el
tiempo, coherencia y entendimiento de la encuesta.
Finalizado el piloto se realiz el ajuste de la encuesta y fue enviada por medio digital,
adicionalmente se envi un acceso a una aplicacin ejemplo basada en Cloud
Computing para que realicen una prueba de uso. Para las encuestas se tom una mayor
muestra que las entrevistas, se lleg a entrevistar a casi 70 personas.
4.3. Procesamiento de Datos
En la siguiente seccin se explica lo relacionado al procesamiento de los datos
obtenidos a partir de las entrevistas y encuestas realizadas.
4.3.1. Cualitativo
Para el anlisis cualitativo de la tesis se ha utilizado la aplicacin ATLAS TI, en la
cual se ha ingresado las entrevistas realizadas a los expertos en TI. El uso del software
facilit las labores de revisin y anlisis de las respuestas entregadas proporcionando
adems nuevas variables. El anlisis final se puede revisar en el captulo relacionado
al Anlisis de Resultados.
4.3.2. Cuantitativo
Para poder realizar el anlisis cuantitativo se realizaron diversas encuestas a nivel de
usuario, las cuales involucraron el uso de un aplicativo de demostracin que utiliza el
modelo Cloud Computing. La encuesta busca demostrar que este modelo puede
utilizarse tanto para cosas cotidianas como una cuenta de correo, as como para
actividades diarias dentro de la empresa y en procesos core de la misma.
41
Se utiliz el software estadstico SPSS para procesar las respuestas encontradas en las
encuestas aplicadas. Apoyados por este software se realiz el anlisis cuantitativo para
poder completar el modelo de la investigacin.
Anlisis de confiabilidad.
Antes de procesar las encuestas es necesario ver que tan confiable es la informacin
recopilada. Para este fin se emple el Coeficiente Alfa de Cronbach. Este coeficiente
fue creado en 1951 por Lee J Cronbach, y se utiliza para medir que tan relacionadas
estn los tems de un instrumento. El Alfa de Cronbach es el resultado de los
promedios de la correlacin entre todos los tems. Existen frmulas diferentes del Alfa
de Cronbach. Algunas utilizan la matriz de regresin y otras los valores de la
covarianza. Para esta tesis se utilizar la frmula propuesta basada en la covarianza y
que corresponde a la utilizada por el software estadstico SPSS:
Ilustracin IV-2: Frmula de Alfa de Cronbach (UCLA)
Donde:
N = Nmero de tems
c = El promedio de la covarianza entre los tems
v= el promedio de la varianza
Los rangos de aceptacin del Alfa de Cronbach son los siguientes (George y Mallery,
2003):
0.9 1: Excelente
0.8 0.9: Bueno
0.7 0.8: Aceptable
0.6 0.7: Cuestionable
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0.5 0.6: Pobre
0.0 0.5: Inaceptable
Anlisis Descriptivo
Segn Greasley (2008), el anlisis descriptivo provee informacin resumida sobre los
datos. Estos datos suelen tener tres tipos.
Intervalo o ratio. Datos que van en forma de escala, desde el valor ms bajo hasta el
ms alto en intervalos iguales. En esta categora se tiene.
Media. La ms comn de las medidas de tendencia central. Es simplemente la suma de
todos los valores divididos entre el tamao de la muestra.
Mediana. Es el valor medio, en un conjunto ordenado de datos.
Moda. El valor que se repite ms en un conjunto de datos.
Ordinal. Datos que van en un orden secuencial
Categrica o nominal. Datos que representan diferentes categoras, en vez de
representar una escala. En esta categora se tiene:
Frecuencias. Aqu se busca encontrar la cantidad y porcentaje de ocurrencias en un
intervalo o categora.
Tablas cruzadas. Aqu se unen dos tipos de datos para poder establecer que tan
relacionadas estn.
Anlisis Factorial
Segn Swanson y Holton (2005), el fundamento principal del anlisis factorial es
explicar correlaciones entre un gran nmero de variables observadas identificando o
confirmando factores subyacentes que explican esas correlaciones. A este anlisis se
debe aadir la interpretacin del coeficiente KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) el cual es
una medida de la adecuacin de la muestra. El analizar esta medida es un ndice para
la comparacin de magnitudes de los coeficientes de correlacin observados con los
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coeficientes de correlacin parcial. El menor tamao de este ndice ser el menos
apropiado para el modelo (Henry, Lapenu y Zeller, 2003).
Los rangos de aceptacin son:
Mayor a 0.60: aceptable
Mayor a 0.7: bueno
Mayor a 0.8: recomendable
Mayor a 0.9: excepcional
Es conveniente considerar este resultado para determinar la viabilidad de un anlisis
factorial
Anlisis de Cl