Estudio de los factores de adopción de cloud computing en el sector financiero y de la salud

Ruiz Salazar, Mikel (2021). Estudio de los factores de adopción de cloud computing en el sector financiero y de la salud. Thesis (Master thesis), E.T.S.I. Industriales (UPM).

Description

Title: Estudio de los factores de adopción de cloud computing en el sector financiero y de la salud
Author/s:
  • Ruiz Salazar, Mikel
Contributor/s:
  • Migoya Valor, Emilio
Item Type: Thesis (Master thesis)
Masters title: Ingeniería Industrial
Date: September 2021
Subjects:
Faculty: E.T.S.I. Industriales (UPM)
Department: Ingeniería Energética
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

En la era de la transformación digital, las nuevas tecnologías surgen constantemente y redefinen las industrias, creando nuevos modeles de negocio. El proceso de adopción determina la capacidad de la empresa para aplicar estas nuevas tecnologías con el fin de obtener una ventaja competitiva o simplemente mejorar su rendimiento. Los beneficios de rendimiento de la adopción de nuevas tecnologías se han demostrado en términos de aumento de la productividad, reducción de costes o por la mejora de otras dimensiones no financieras como la calidad del producto o la adaptabilidad a las necesidades del cliente. Los estudios de adopción se centran en una tecnología concreta y en un determinado nivel de estudio (colectivo, organizativo o individual). Este estudio se centra en los factores que influyen en la adopción de diferentes modelos de servicios en la nube (SaaS, IaaS, PaaS). El cloud computing es una tecnología que impacta en la gran mayoría de sectores y tamaños de empresas y es la base para la adopción de tecnologías de propósito general y tecnologías emergentes como el IoT masivo o la inteligencia artificial. Su empleo ha sido un elemento clave para mantener la actividad empresarial durante los meses de contención por la crisis sanitaria y su adopción parece haberse disparado dando lugar a la llamada “economía de plataforma”. Desde una perspectiva científica, es útil comprender los factores que influyen en este proceso de adopción, para identificar y desarrollar estrategias y políticas públicas que apoyen la aceleración de la adopción de la nube y de este modo, ayudar a posicionar a Canadá como uno de los países líderes en digitalización. Por lo tanto, este estudio pretende comprender la adopción de diferentes modelos de prestación de servicios en la nube en los sectores financiero y sanitario de Canadá mediante un modelo econométrico. Este modelo permite estudiar, mediante un análisis de panel entre 2017 y 2020, las relaciones entre las capacidades tecnológicas de las empresas y la adopción de diferentes modelos de prestación de servicios en la nube (SaaS, PaaS, IaaS) en los sectores financiero y sanitario. Este modelo se complementa con un análisis de la cesta de la compra o análisis de afinidad. Este análisis se compone de dos partes: en la primera se identifican los grupos tecnológicos (DBMS, BI, sistema de gestión del almacenamiento, copia de seguridad y recuperación) que se adoptan junto con los diferentes modelos de nube (SaaS, IaaS, PaaS) utilizando el algoritmo "apriori". A continuación, se aplica el algoritmo "cspade" para identificar el orden de adopción conjunta de los distintos grupos tecnológicos. El estudio de la tasa de adopción en ambos sectores entre 2017 y 2020 para los diferentes modelos de servicio ha permitido determinar la tasa de crecimiento en los diferentes años e identificar una notable aceleración en la difusión de las tecnologías en la nube, con un crecimiento especialmente significativo en PaaS. Esta aceleración podría explicarse como consecuencia de los cambios introducidos por la pandemia en las actividades empresariales y en la vida de las personas. Este análisis de la cesta de mercado muestra que los diferentes modelos de servicios en la nube se adoptan frecuentemente de forma conjunta y que el modelo de servicio PaaS es muy atractivo para las empresas con un fuerte requerimiento de bases de datos y una necesidad de recursos de almacenamiento y computación, y por tanto de software DBMS, IaaS y BI. Por otro lado, el modelo econométrico pretende estudiar el efecto de la adopción de capacidades tecnológicas en la adopción de los diferentes modelos de servicio en la nube. Para ello, se proponen dos grupos de variables dependientes dicotómicas que representan las categorías "adoptador o no adoptador" y "comprador activo o inactivo" de los diferentes modelos de servicio. Se han empleado una serie de regresiones logísticas de panel de efectos fijos tras realizar múltiples test de robustez para estabilizar los coeficientes de la regresión y lograr una mayor significación de los mismos. Estas regresiones pretenden examinar la influencia de la proporción de empleados de TI (experiencia en TI), la proporción del presupuesto de TI asignado a servidores, almacenamiento y servicios de TI (estrategia de TI) y el papel de las líneas de red (infraestructura TI) como facilitadoras de la adopción. La combinación del modelo econométrico y el análisis de la cesta de la compra permite identificar el comportamiento de la adopción y dar una explicación a los resultados obtenidos en las regresiones logísticas de panel. Los resultados apoyan parcialmente las hipótesis y permiten concluir que existen diferencias en la forma en que las capacidades tecnológicas influyen en el proceso de adopción de cada uno de los tres grandes modelos de servicio (SaaS, PaaS, IaaS). El número de personal de TI tiene un efecto negativo en la adopción de SaaS e IaaS y un efecto positivo en PaaS. El número de líneas de red tiene un efecto positivo y significativo en SaaS y un efecto negativo en PaaS. En cambio, la proporción del presupuesto de TI asignado a los servicios tiene un efecto negativo en la adopción y la compra, excepto en el caso de la primera adopción de SaaS. Por otro lado, la proporción del presupuesto de TI asignado al almacenamiento tiene un efecto negativo en IaaS y PaaS, pero no en SaaS. Esto es exactamente lo contrario de lo que ocurre con la proporción del presupuesto de TI asignado a los servidores, que es negativo para SaaS y positivo para IaaS y PaaS.

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Item ID: 68849
DC Identifier: https://oa.upm.es/68849/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:68849
Deposited by: Mikel Ruiz Salazar
Deposited on: 10 Jan 2022 14:59
Last Modified: 14 Mar 2022 10:53
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