Las 13 mejores herramientas de automatización de centros de datos y casos de estudio

Las herramientas de automatización de centros de datos pueden ayudar a mantener datos de alta calidad, tomar decisiones informadas basadas en datos y optimizar la automatización de los procesos del centro de datos. Seleccionamos 10 herramientas de automatización de centros de datos según sus características, presencia en el mercado y mejores casos de uso. Siga los enlaces para descubrir los casos prácticos y beneficios de estas herramientas:

Nuestro objetivo es informar a los profesionales de TI sobre las mejores herramientas de automatización de centros de datos, sus características y casos prácticos reales para ayudarles a tomar decisiones sobre herramientas de automatización de centros de datos.

Comparación de las 13 mejores herramientas de automatización de centros de datos

* Ordenado con los patrocinadores arriba y el resto ordenado según la calificación media. Las puntuaciones se basan en reseñas de usuarios B2B.

RunMyJobs

RunMyJobs de Redwood se puede utilizar para la automatización de procesos de negocio, la automatización de DevOps, la gestión de almacenes de datos, la gestión de la seguridad y más. RunMyJobs es una solución SaaS que permite la transparencia y el cumplimiento en toda la empresa al optimizar los flujos de trabajo entre departamentos. Al entregarse como SaaS, los usuarios tampoco tienen que preocuparse por actualizar o acceder a la última versión del software.

Ejemplo real

ALSO eligió Redwood como solución para aumentar la velocidad de procesamiento de los pedidos de los clientes. Al implementar la solución RunMyJobs de Redwood en una semana, ALSO integró con éxito su aplicación de almacén con sus operaciones de SAP, lo que les permitió gestionar rápidamente los pedidos entrantes.

Gracias a la automatización de Redwood, ALSO pudo crear procesos de automatización una vez y utilizarlos repetidamente. Esto resultó en una reducción significativa de sus 46.000 definiciones de trabajos SAP a 570 scripts de Redwood, incluidos 140 conjuntos de trabajos y 300 trabajos independientes. Anteriormente, necesitaban un equipo de seis administradores especializados de SAP Basis para gestionar estos procesos. Sin embargo, con la implementación de Redwood, ahora necesitan un solo administrador, lo que permite al equipo dedicar sus esfuerzos a otras tareas importantes.

Los servicios de Redwood son utilizados por organizaciones como Arthex, Avaya, Epson y AMD. Puede consultar sus soluciones en el vídeo a continuación:

Stonebranch UAC

Stonebranch gestiona cargas de trabajo masivas en diferentes entornos, lo que puede resultar un desafío para las herramientas tradicionales de automatización de centros de datos. Las herramientas de centros de datos más antiguas pueden tener menos capacidad operativa que las modernas y pueden causar problemas de integración de bases de datos.

Las herramientas modernas de automatización de cargas de trabajo (WLA) y los planificadores de trabajos empresariales pueden procesar muchas operaciones de negocio en múltiples plataformas, maximizar los ahorros y aumentar el rendimiento y la escalabilidad. Stonebranch admite tanto instalaciones locales como modelos de implementación en SaaS/nube. Los usuarios de Stonebranch pueden acceder a integraciones preempaquetadas impulsadas por la comunidad.

Ejemplo real

Por ejemplo, ITERGO, una empresa de servicios de TI del grupo asegurador ERGO, necesitaba una alternativa a sus herramientas WLA tradicionales para gestionar su centro de datos masivo con aproximadamente 15 millones de transacciones al día y la fiabilidad deseada en las transacciones de datos.¹

Stonebranch les ofreció una plataforma unificada única, Universal Automation Center, que conectó su Tivoli Workload Automation Scheduler, otros planificadores y sus bases de datos en la nube con 38.000 usuarios.

La plataforma ofrecía las siguientes características:

• Un controlador universal para gestionar todas las plataformas del centro de datos.
• Un agente universal ejecuta procesos de forma remota en diversos programas.
• Un transportador de datos universal automatiza el pipeline de datos de forma fiable y segura en todos sus servidores.
• Una pasarela universal de transporte de datos para la transferencia segura de datos a terceros desde el centro de datos.

ActiveBatch

Uno de los aspectos más importantes de un centro de datos que funcione correctamente es la entrega puntual de datos a los departamentos o clientes. Sin embargo, las operaciones en centros de datos en la nube y de máquinas virtuales pueden plantear problemas de seguridad, ya que la integración de sistemas puede dar acceso a un grupo de empleados que no están autorizados a acceder a ellos.

ActiveBatch integra centros de datos locales, en la nube e híbridos en una única interfaz para soportar de forma segura la gestión de cargas de trabajo en los centros de datos. ActiveBatch también se integra con sistemas heredados como OpenVMS.

La herramienta admite desencadenadores basados en eventos, lo que permite iniciar tareas en función de eventos específicos como modificaciones de archivos, recepción de correos electrónicos o alertas del sistema. Esta capacidad reduce la intervención manual y garantiza la ejecución puntual de los procesos.

Ejemplo real

Por ejemplo, Vero Skatt, una agencia tributaria finlandesa, utilizó ActiveBatch para conectar seis entornos en una interfaz central.² Utilizaron la función de permisos de usuario de ActiveBatch para abordar los problemas de seguridad y controlar el acceso de usuarios o grupos a bases de datos o aplicaciones específicas. Ampliaron el cumplimiento de los requisitos de auditoría internos y externos al tiempo que redujeron significativamente la creación manual de scripts y la resolución de problemas.

Las operaciones de Vero Skatt también se beneficiaron de ActiveBatch. En comparación con las herramientas de automatización tradicionales como el Programador de tareas de Windows, ActiveBatch tiene una interfaz de bajo código con un diseñador de flujos de trabajo de arrastrar y soltar y múltiples vistas de flujo de trabajo. La interfaz fácil de usar de ActiveBatch permitió a su equipo de TI desarrollar tareas de automatización diversas y complejas que habrían sido difíciles de lograr con las herramientas tradicionales.

JAMS Scheduler

La administración del centro de datos es fundamental para que sus servidores comuniquen datos en toda su empresa. Sin embargo, desconectar los centros de datos con PowerShell y otro software puede llevar mucho tiempo y resultar abrumador para su equipo de TI.

El planificador JAMS de Fortra está construido sobre el framework .NET y puede ayudar a su equipo de TI con scripts de PowerShell. Además, JAMS permite a los equipos de TI comprender los flujos de trabajo entre sus servidores, realizar ediciones rápidas y aumentar su eficiencia, a diferencia de las herramientas de automatización anticuadas. El diagrama relacional de trabajos de JAMS proporciona una representación gráfica de los trabajos que se ejecutan en los servidores, incluidas sus relaciones, desencadenadores, dependencias y más.

Ejemplo real

Por ejemplo, Jupiter, una empresa de gestión de fondos, dedicaba mucho tiempo a supervisar sus procesos, seguridad y cumplimiento. El cifrado en tiempo de ejecución de JAMS, el registro de cumplimiento y otras funciones permitieron que sus procesos generaran aproximadamente 36.000 a partir de 1000 procesos FTP y ETL en cientos de servidores.³

BMC Control-M

Una operación empresarial fluida requiere una orquestación eficaz de los procesos de sus aplicaciones y del flujo de datos dentro de su centro de datos. A medida que su empresa crece, gestionar esta organización puede volverse cada vez más complejo para su equipo de TI, especialmente a la hora de mantenerse al día con herramientas manuales o tradicionales.

Control-M, desarrollado por BMC Software, es una herramienta de automatización de flujos de trabajo y planificación de trabajos diseñada para optimizar y gestionar el procesamiento por lotes complejo en diversos entornos. En el contexto de la automatización de centros de datos, Control-M proporciona una plataforma centralizada para orquestar flujos de trabajo, garantizando que las tareas se completen en la secuencia correcta, en los momentos adecuados y con una intervención manual mínima. Este enfoque ayuda a los centros de datos a mantener operaciones fiables mientras gestionan de forma eficiente grandes volúmenes de tareas interdependientes.

Ejemplo real

A medida que KoçSistem se convirtió en una de las mayores empresas tecnológicas de Turquía, su equipo de infraestructura comenzó a sufrir por la falta de empleados y la sobreabundancia de servidores. Tenían dificultades para inicializar sus servidores para cumplir con los estándares de cumplimiento de alta calidad y para gestionar los parches de los servidores, lo que causaba vulnerabilidades en ellos.

A diferencia de las herramientas tradicionales, la moderna herramienta WLA Control-M proporcionó gestión de parches y cumplimiento. La gestión de parches les ayudó en su pipeline de CI/CD al reducir el tiempo dedicado a operaciones DevOps en servidores como la descarga, el análisis, las pruebas y la reparación de parches de diferentes proveedores. La gestión del cumplimiento ayudó a KoçSistem a utilizar mejor sus recursos y logró una ratio de cumplimiento de parches de aproximadamente 100 %.⁴

IBM WLA

En las herramientas de automatización tradicionales, el software o la IA a veces pueden hacer estimaciones inexactas sobre su capacidad de servidor y procesamiento, lo que da lugar a estimaciones inexactas del tiempo de finalización de las tareas. Esto puede provocar decisiones de planificación deficientes que causen retrasos e ineficiencias en el flujo de trabajo del centro de datos.

Las soluciones WLA de IBM incluyen un asesor de datos que reduce la posibilidad de que el ordenador realice estimaciones inexactas. Data Advisor (AIDA) puede detectar anomalías en la carga de trabajo general o en trabajos específicos. De este modo, puede permitir que su equipo de TI conozca con precisión el tiempo de finalización de las tareas y notifique las imprecisiones.

También puede utilizar datos de big data, aprendizaje automático y métodos de análisis de datos para comparar sus estimaciones del tiempo de finalización de las tareas entre servidores externos e internos y orientar a su equipo de TI sobre la eficiencia de su centro de datos. Además, su interfaz de usuario (IU) puede ofrecer información valiosa sobre la eficiencia del centro de datos, ya que puede registrar, rastrear y analizar datos históricos de trabajos y estaciones de trabajo.

Ejemplo real

Los esfuerzos de automatización de centros de datos de IBM incluyen su colaboración con el Montpellier Data Center en Francia. Para reducir el impacto ambiental y garantizar al mismo tiempo la calidad del servicio, el centro utilizó IBM Turbonomic e IBM Instana. Estas herramientas analizaron el consumo energético impulsado por las aplicaciones y ofrecieron recomendaciones de optimización. Esta automatización mejoró la eficiencia operativa e impulsó los objetivos de sostenibilidad del centro. ⁵

OpCon

La función de la herramienta WLA OpCon, OpCon Deploy, permite a los equipos de TI actualizar sus servidores mientras los procesos de negocio están en curso. Con los métodos tradicionales, esto implicaría apagar algunos servidores y detener las operaciones empresariales mientras se procesa la actualización.

OpCon ofrece un motor de informes dentro de Solution Manager que genera todos los informes heredados del administrador empresarial (por ejemplo, informes BIRT). La herramienta WLA OpCon puede ser importante en su caja de herramientas DevOps para una gestión eficiente de los servidores.

Ejemplo real

Open Technology Solutions (OTS), una organización de servicios de cooperativas de crédito, experimentaba errores en sus servidores principales con su antigua herramienta de automatización. El uso de las herramientas WLA OpCon en sus servidores eliminó casi por completo el tiempo de inactividad del sistema.⁶

Tidal Workload Automation

Debido a las ineficiencias en la planificación y la gestión de la CPU en los centros de datos, los servidores a veces pueden fallar durante el procesamiento y la distribución de datos y causar retrasos. Las innovadoras herramientas WLA pueden detectar sobrecargas en los servidores y fallos de la CPU, y pueden dirigir las tareas a entornos basados en la nube y de máquinas virtuales para garantizar que se cumpla su acuerdo de nivel de servicio (SLA).

Ejemplo real

Por ejemplo, una compañía de planes de seguros tenía problemas para procesar los picos en las actividades diarias (alrededor de 25.000 a 100.000 trabajos por día) y se producían más errores a medida que crecían el negocio y el volumen de reclamaciones. Además, la empresa tenía que presentar los planes de seguros al día siguiente a las 9:00 al gobierno para evitar sanciones financieras.

La automatización WLA de Tidal cumplió los requisitos de la empresa y le permitió gestionar picos que iban de 6.000 a 100.000 solicitudes. Además, desde que implementó Tidal en 2007, la empresa no ha incumplido ningún SLA.⁷

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AWS Batch

AWS Batch es un servicio totalmente gestionado de Amazon Web Services que permite a desarrolladores, científicos e ingenieros ejecutar de manera eficiente cargas de trabajo de computación por lotes de cualquier escala. Automatiza el aprovisionamiento y la gestión de la infraestructura necesaria, lo que permite a los usuarios centrarse en analizar los resultados y resolver problemas sin la carga de gestionar el software de computación por lotes o los clústeres de servidores. AWS Batch se integra con otros servicios de AWS, ofreciendo una solución robusta y escalable para las necesidades de procesamiento por lotes en diversos sectores.

Ejemplo real

El diseñador mundial de chips Arm Limited migró sus complejas cargas de trabajo de ingeniería EDA desde centros de datos locales a AWS para respaldar el rápido crecimiento y escalado. El traslado a la nube optimizó los costes de computación, aumentó la eficiencia de la ingeniería y aceleró el tiempo de comercialización. Hoy, Arm incluso aprovecha instancias de AWS impulsadas por su propia arquitectura para diseñar y verificar los chips del futuro. ⁸

AutoSys

AutoSys optimiza la automatización del centro de datos mediante la planificación, gestión y supervisión de tareas en múltiples plataformas como Linux, Windows y UNIX. Sus capacidades basadas en eventos desencadenan tareas según condiciones específicas, garantizando una ejecución eficiente del flujo de trabajo. Con seguimiento en tiempo real, alertas y gestión de dependencias, AutoSys reduce la intervención manual, mejora la fiabilidad y optimiza las operaciones complejas del centro de datos.

Ejemplo real

Hanwha Life Insurance Co Ltd es un proveedor mundial de seguros de vida con su sede principal en Corea del Sur. Al reconocer la necesidad de mejorar la eficiencia de TI y reducir la carga de las tareas de gestión de TI, Hanwha Life buscó optimizar la planificación de trabajos mediante una mayor automatización. Hanwha Life implementó AutoSys Workload Automation.

Las soluciones se utilizan actualmente para planificar tareas tanto en entornos mainframe como UNIX, en concreto en los sistemas contables y el almacén de datos de la empresa, gestionando aproximadamente 8.000 trabajos en total. El equipo de TI de Hanwha utiliza consolas intuitivas en línea que les permiten clasificar los trabajos por carga de trabajo y servidor, así como modificar cómodamente las configuraciones de los trabajos por lotes.

Centros de datos virtuales (VDC)

Las herramientas de centros de datos virtuales permiten a las organizaciones abstraer el hardware físico en conjuntos de recursos de computación, almacenamiento y redes definidos por software. A diferencia de las plataformas de orquestación de servicios, estas herramientas ofrecen una automatización completa de la infraestructura en la nube a través de una interfaz de gestión unificada.

1. IONOS

IONOS Cloud ofrece Data Center Designer (DCD) para organizaciones que necesitan un enfoque visual de la gestión de infraestructura combinado con estrictos frameworks de cumplimiento. Algunas de las características clave de IONOS incluyen:

• Diseñador visual de centros de datos: Una interfaz gráfica de usuario (GUI) que permite a los arquitectos de TI aprovisionar y configurar servidores, almacenamiento y firewalls mediante un sistema de arrastrar y soltar.
• Soberanía de datos europea: Conforme con el RGPD y las iniciativas europeas de nube (como GAIA-X), garantizando el aislamiento de las leyes de acceso a datos no pertenecientes a la UE.
• Escalado en vivo: Permite ajustes en tiempo real de CPU, RAM y asignación de almacenamiento sin necesidad de reiniciar el sistema.

Ejemplo real de Ionos

Architrave es una importante plataforma europea de activos PropTech que gestiona más de 60 mil millones de euros en datos inmobiliarios. IONOS Cloud proporcionó al equipo de TI de Architrave la plataforma Data Center Designer para mapear, modificar y conectar visualmente topologías de red multiservidor complejas a demanda.

La plataforma ofrecía las siguientes características:

• Un lienzo autodocumentado para reconfigurar visualmente el enrutamiento de red sin errores de escritura en la CLI.
• Aprovisionamiento visual instantáneo de infraestructura para activar recursos adicionales con un solo clic.
• Implementación multiservidor soberana que aísla por completo los registros de propiedad de los clientes en un entorno conforme al RGPD.⁹

2. Nutanix Cloud Clusters (NC2)

Nutanix Cloud Clusters proporciona software de infraestructura hiperconvergente (HCI) que unifica los centros de datos virtuales de nube privada y pública en una única interfaz operativa.

• Portabilidad híbrida multinube: Mueve máquinas virtuales y cargas de trabajo pesadas entre centros de datos locales y nubes públicas (como AWS o Azure) sin modificaciones.
• Ciclo de vida de infraestructura con un solo clic: Automatiza operaciones como el escalado de almacenamiento, la implementación de clústeres y la aplicación de parches de firmware.
• Resiliencia poco común: Incluye replicación de datos integrada y automatización de almacenamiento con autorreparación que detecta y corrige errores de hardware de forma interna.

Ejemplo real de Nutanix Cloud Clusters (NC2)

Forestry and Land Scotland, una agencia del gobierno escocés que gestiona más de 1.5 millones de acres de bosque nacional, utilizó NC2 en Microsoft Azure para extender su plataforma Nutanix local de alrededor de 300 máquinas virtuales a la nube pública bajo un mandato de prioridad de nube. El traslado aportó:

• Migración sin refactorización a Azure, reutilizando las licencias y habilidades existentes
• Escalabilidad a demanda para necesidades de capacidad impredecibles.¹⁰

3. VMware Cloud Director

VMware Cloud Director es una plataforma de automatización de nivel empresarial para gestionar recursos de centros de datos virtuales multiinquilino en entornos de hardware distribuidos, con funciones como:

• Agrupación de recursos multiinquilino: Aísla conjuntos de computación, red y almacenamiento para diferentes unidades de negocio o clientes dentro de la misma infraestructura física.
• Amplio ecosistema de API REST: Permite la automatización completa del aprovisionamiento del centro de datos utilizando herramientas populares de infraestructura como código (IaC) como Terraform.
• Redes integradas: Aprovecha VMware NSX para automatizar al instante configuraciones de red complejas, la microsegmentación y los firewalls.

Ejemplo real de VMware Cloud Director

Expedient, un proveedor estadounidense de infraestructura y servicios en la nube, utilizó VMware Cloud Director junto con VMware Cloud Foundation, NSX y vSAN para ofrecer un modelo operativo de nube multiinquilino y de pila completa a sus clientes finales. El cambio produjo:

• Una ganancia del 30 % en eficiencia operativa
• Costes de infraestructura un 18 % más bajos.¹¹

Automatización del almacén de datos

Aunque la automatización del centro de datos optimiza la infraestructura y las operaciones de los servidores, las empresas también deben garantizar que sus pipelines de datos, procesos ETL y almacenes de datos estén automatizados para una analítica y unos informes fluidos. Las herramientas de automatización de almacenes de datos ayudan a reducir el tiempo de desarrollo, optimizar las actualizaciones de bases de datos y mejorar la precisión de los datos.

Muchas de las herramientas de automatización de cargas de trabajo (WLA) mencionadas anteriormente ofrecen capacidades de automatización de almacenes de datos. Sin embargo, también existen soluciones DWA dedicadas diseñadas específicamente para optimizar los procesos de almacenamiento de datos.

• Integraciones fluidas: Las herramientas DWA deben admitir conectores predefinidos, APIs e integración en tiempo real para ingerir fácilmente datos de bases de datos (SQL, Oracle), sistemas operativos (CRM, ERP) y aplicaciones de terceros, garantizando un flujo de datos fluido hacia las plataformas de BI y analítica.
• Automatización de bajo código: Un diseñador de flujos de trabajo de arrastrar y soltar, plantillas de automatización predefinidas y automatización basada en metadatos reducen los esfuerzos de codificación manual, permitiendo una gestión más rápida y eficiente de los pipelines de datos.
• Automatización de pruebas ETL: Automatiza la validación de la extracción, transformación y cambios de esquema de datos, garantizando la precisión, el cumplimiento de las reglas empresariales y la coherencia entre los datos de origen y transformados, reduciendo errores en la analítica y los informes.

Automatización del almacén de datos (DWA) frente a automatización del centro de datos (DCA)

He aquí en qué se diferencian las dos tecnologías:

• Enfoque:
  • DWA se centra en automatizar el diseño, la implementación, el funcionamiento y el mantenimiento de un almacén de datos.
  • DCA abarca la infraestructura de TI más amplia dentro de un centro de datos, automatizando las configuraciones de hardware, software y redes.
• Tareas a automatizar:
  • Para DWA: Procesos de ingesta de datos y ETL (extracción, transformación y carga), creación y actualización de esquemas, modelado y optimización de datos, ajuste del rendimiento, gestión de metadatos, pruebas y validación de pipelines de datos
  • Para DCA: Aprovisionamiento y orquestación de servidores, gestión de almacenamiento y redes, cumplimiento y supervisión de la seguridad, automatización de la recuperación ante desastres y copias de seguridad, gestión energética y optimización de recursos.

Orquestación de centros de datos

La orquestación de centros de datos es la gestión coordinada de tareas de TI interdependientes en servidores, almacenamiento, redes y aplicaciones para garantizar que los procesos se ejecuten en la secuencia correcta y a tiempo. A diferencia de la automatización, que ejecuta tareas o scripts individuales, la orquestación se centra en el flujo de trabajo de extremo a extremo, conectando múltiples tareas automatizadas en un proceso fluido y fiable.

Orquestación del centro de datos frente a automatización del centro de datos

• Automatización: Realiza tareas individuales de forma automática (por ejemplo, ejecutar un script, hacer una copia de seguridad de un servidor).
• Orquestación: Coordina múltiples tareas automatizadas entre sistemas para lograr de manera eficiente un flujo de trabajo empresarial o de TI completo.

Cita esta investigación

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@misc{dilmegani2026,
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Registro de cambios

11 actualizaciones

1. 202629 de Jul

   Se añadió un caso real de Forestry and Land Scotland a la sección de Nutanix Cloud Clusters.

2. 22 de Jun

   Reemplazados DigitalOcean y Vultr por Nutanix Cloud Clusters y VMware Cloud Director en la sección de centros de datos virtuales.

3. 17 de Jun

   Añadida una sección "Alternativas de infraestructura cloud automatizada" sobre IONOS, DigitalOcean y Vultr con casos de estudio.

4. 17 de Mar

   Se eliminó el producto ActiveBatch del artículo.

5. 202522 de Ago

   Se amplió la sección "Para DCA" con una definición de orquestación de centros de datos y una comparación con la automatización de centros de datos.

6. 6 de Mar

   Se redujo el número de herramientas de automatización de centros de datos listadas en la sección principal.

7. 202427 de Dic

   Se añadió un ejemplo de la vida real a la sección de IBM.

8. 12 de Nov

   Se amplió la descripción de AWS Batch en la sección "9. AWS Batch acelera el tiempo de comercialización".

9. 202325 de Jul

   Se añadió una lista de artículos relacionados a la conclusión.

10. 12 de Jul

    Se añadió AWS Batch y AutoSys a la lista de herramientas de automatización de centros de datos.

11. 11 de Jul

    Se añadió Redwood RunMyJobs a la lista de las principales herramientas de automatización de centros de datos.

Enlaces de referencia

1.

ITERGO Cuts Costs & Boosts Efficiency

2.

How Finland’s Tax Administration Transformed Workflow Creation With ActiveBatch

3.

Job Scheduling Use Cases, Solutions & Applications | JAMS

4.

KoçSistem | BMC Helix

5.

Montpellier DC | IBM

6.

Open Technology Solutions Case Study

7.

Automating Mission-critical Claims Processing Fulfills Compliance SLAs

8.

Arm Scales Performance for Chip Design Using Amazon FSx for NetApp ONTAP

9.

https://ce1.uicdn.net/shopsfar/pdf/ionos-success-story-architrave-en.pdf

10.

Nutanix NC2 Helps Forestry and Land Scotland Migrate to Public Cloud

11.

https://www.vmware.com/docs/expedient-case-study

Cem Dilmegani

Analista Principal

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Cem ha sido el analista principal en AIMultiple desde 2017.

El trabajo de Cem en AIMultiple ha sido citado por publicaciones líderes mundiales como Business Insider, Forbes, Morning Brew y Washington Post, empresas globales como Deloitte y HPE, ONG como World Economic Forum y organizaciones supranacionales como European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

A lo largo de su carrera, Cem trabajó como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización.

Dirigió la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de deep tech Hypatos, que alcanzó unos ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.

Cem participa habitualmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en Bogazici University como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.

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Investigado por

Hazal Şimşek

Analista del sector

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Hazal es analista del sector en AIMultiple, centrándose en la inteligencia de procesos (incluida la minería de procesos) y la automatización empresarial (incluidas la automatización de TI y la automatización low-code/no-code).

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