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 agilizar la automatización de los procesos del centro de datos. Hemos seleccionado 10 herramientas de automatización de centros de datos según las características de las herramientas, la presencia en el mercado y el mejor caso de uso. Siga los enlaces para descubrir los casos de estudio y los beneficios de estas herramientas:

Nuestro objetivo es informar a los profesionales de TI sobre las principales herramientas de automatización de centros de datos, sus características y casos de estudio 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 en la parte superior y el resto ordenado según la calificación promedio. Las calificaciones se basan en reseñas de usuarios B2B.

RunMyJobs

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

Ejemplo de la vida real

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

A través de la automatización de Redwood, ALSO pudo crear procesos de automatización una vez y reutilizarlos repetidamente. Esto resultó en una reducción significativa de sus 46,000 definiciones de trabajos SAP a 570 scripts de Redwood, incluyendo 140 conjuntos de trabajos y 300 trabajos independientes. Anteriormente, requerían 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 asignar sus esfuerzos a otras tareas importantes.

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

Stonebranch UAC

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

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

Ejemplo de la vida real

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

Stonebranch les ofreció una plataforma unificada única, Universal Automation Center, que conectaba su Tivoli Workload Automation Scheduler, otros planificadores y sus bases de datos en la nube con 38,000 usuarios.

La plataforma proporcionaba las siguientes características:

• Un controlador universal para gestionar todas las plataformas del centro de datos.
• Un agente universal ejecuta procesos de forma remota en varios software.
• Un movedor de datos universal automatiza la tubería de datos de forma fiable y segura a través de sus servidores.
• Una puerta de enlace de movedor de datos universal para la transferencia segura de datos a empresas de terceros desde el centro de datos.

ActiveBatch

Uno de los aspectos más importantes de un centro de datos que funcione bien es la entrega oportuna de datos a los departamentos o clientes. Sin embargo, las operaciones en centros de datos en la nube y de máquinas virtuales pueden generar problemas de seguridad, ya que la integración de sistemas puede proporcionar acceso a un grupo de personal que no está autorizado a acceder a ellos.

ActiveBatch integra centros de datos locales, en la nube y entornos híbridos en una sola interfaz para respaldar 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, recepciones de correo electrónico o alertas del sistema. Esta capacidad reduce la intervención manual y garantiza la ejecución oportuna de los procesos.

Ejemplo de la vida 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 problemas de seguridad y controlar el acceso de usuarios/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 cuenta con una interfaz de código bajo con un diseñador de flujo 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 herramientas tradicionales.

JAMS Scheduler

La administración del centro de datos es fundamental para que sus servidores comuniquen datos a través de su negocio. Sin embargo, desconectar los centros de datos con PowerShell y otro software puede ser intensivo en tiempo y abrumador para su equipo de TI.

El programador 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 antiguas. El Diagrama de Trabajo Relacional de JAMS proporciona una representación gráfica de los trabajos que se ejecutan en los servidores, incluidas sus relaciones, desencadenadores, dependencias y más.

Ejemplo de la vida real

Por ejemplo, Jupiter, una empresa de gestión de fondos, dedicaba un tiempo significativo a monitorear sus procesos, seguridad y cumplimiento. El cifrado en tiempo de ejecución de JAMS, el registro de cumplimiento y otras características permitieron que sus procesos generaran aproximadamente 36,000 de 1000 procesos FTP y ETL en cientos de servidores.³

BMC Control-M

Una operación comercial sin fisuras requiere una orquestación de procesos efectiva de sus aplicaciones y flujo de datos dentro de su centro de datos. A medida que su empresa crece, la gestión de esta organización puede volverse cada vez más compleja para su equipo de TI, particularmente cuando se trata de mantenerse al día con las herramientas manuales o tradicionales.

Control-M, desarrollado por BMC Software, es una herramienta de automatización de flujos de trabajo y programación de trabajos diseñada para agilizar 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, asegurando 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 manejan grandes volúmenes de tareas interdependientes de manera eficiente.

Ejemplo de la vida real

A medida que KoçSistem se convirtió en una de las empresas de tecnología más grandes de Turquía, su equipo de infraestructura comenzó a sufrir debido a la falta de empleados y a una sobreabundancia de servidores. Tenían dificultades para inicializar sus servidores para cumplir con los estándares de cumplimiento de alta calidad y gestionar los parches del servidor que causaban vulnerabilidades.

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

IBM WLA

En las herramientas de automatización tradicionales, el software o la IA pueden ocasionalmente hacer estimaciones inexactas sobre la capacidad de su servidor y procesamiento, lo que resulta en estimaciones inexactas de la finalización de las tareas. Esto puede resultar en malas decisiones de programación que pueden causar retrasos e ineficiencias en el flujo de trabajo del centro de datos.

Las soluciones WLA de IBM contienen un asesor de datos que reduce la posibilidad de que la computadora haga estimaciones inexactas. El Asesor de Datos (AIDA) puede detectar anomalías en la carga de trabajo general o en trabajos específicos. Por lo tanto, puede permitir que su equipo de TI conozca con precisión el tiempo de finalización de la tarea e informe las inexactitudes.

Además, puede utilizar datos de big data y métodos de aprendizaje automático y análisis de datos para comparar sus estimaciones de tiempo de finalización de tareas en servidores externos e internos para guiar a su equipo de TI sobre la eficiencia de su centro de datos. Además, su interfaz de usuario (UI) 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 de la vida real

Los esfuerzos de automatización del centro de datos de IBM incluyen su colaboración con el Centro de Datos de Montpellier en Francia. Para reducir el impacto ambiental al tiempo que se garantiza la calidad del servicio, el centro utilizó IBM Turbonomic e IBM Instana. Estas herramientas analizaron el uso de energía impulsado por aplicaciones y proporcionaron recomendaciones de optimización. Esta automatización mejoró la eficiencia operativa y avanzó en 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 comerciales están en curso. En los métodos tradicionales, esto implicaría que algunos servidores deben apagarse y las operaciones comerciales deben detenerse 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 de DevOps para una gestión eficiente del servidor.

Ejemplo de la vida real

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

Tidal Workload Automation

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

Ejemplo de la vida real

Por ejemplo, una compañía de seguros tenía problemas para procesar los picos de actividad diaria (aproximadamente de 25,000 a 100,000 trabajos por día) y se producían más errores a medida que crecía el volumen de negocios y reclamaciones. Además, la compañía tenía que presentar los planes de seguro al día siguiente a las 9:00 al gobierno para evitar sanciones financieras.

La automatización de Tidal WLA cumplió con los requisitos de la empresa y le permitió manejar picos que iban desde 6,000 hasta 100,000 solicitudes. Además, desde la implementación de Tidal en 2007, la empresa no ha incumplido ningún SLA.⁷

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AWS Batch

AWS Batch es un servicio completamente administrado de Amazon Web Services que permite a los 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 concentrarse en analizar los resultados y resolver problemas sin la sobrecarga de administrar software de computación por lotes o clústeres de servidores. AWS Batch se integra con otros servicios de AWS, proporcionando una solución robusta y escalable para las necesidades de procesamiento por lotes en diversas industrias.

Ejemplo de la vida real

Arm Limited, un proveedor de renombre mundial de tecnología informática licenciable para corporaciones de semiconductores, ha visto más de 200 mil millones de chips basados en su diseño fabricados y enviados por socios en los últimos 30 años a partir de febrero de 2022. Sin embargo, los centros de datos locales de Arm no podían satisfacer las crecientes necesidades de ingeniería, lo que llevó a la empresa a instigar cambios drásticos en 2016 para cumplir con su crecimiento previsto durante los siguientes 5 a 10 años.

La transición de los centros de datos tradicionales a Amazon Web Services (AWS) permitió a Arm construir soluciones escalables basadas en la nube para operar tareas EDA. Arm ha optimizado sus gastos de computación, aumentado la eficiencia de ingeniería, acelerado los tiempos de lanzamiento de productos y mejorado la calidad del producto a través de este enfoque. Además, Arm ha aprovechado las CPU de AWS basadas en su arquitectura para diseñar y verificar nuevos chips, impulsando aún más el éxito de su negocio. ⁸

AutoSys

AutoSys agiliza la automatización del centro de datos programando, gestionando y monitoreando tareas en múltiples plataformas como Linux, Windows y UNIX. Sus capacidades basadas en eventos activan tareas en función de condiciones específicas, lo que garantiza una ejecución eficiente del flujo de trabajo. Con seguimiento en tiempo real, alertas y gestión de dependencias, AutoSys reduce la intervención manual, mejora la confiabilidad y optimiza las operaciones complejas del centro de datos.

Ejemplo de la vida real

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

Las soluciones se utilizan actualmente para programar tareas en entornos mainframe y UNIX, específicamente en relación con los sistemas de contabilidad y el almacén de datos de la empresa, gestionando aproximadamente 8,000 trabajos en total. El equipo de TI de Hanwha utiliza consolas en línea intuitivas, que les permiten categorizar trabajos por carga de trabajo y servidor, así como modificar convenientemente las configuraciones de trabajos por lotes.

Centros de datos virtuales (VDC)

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

1. IONOS

IONOS Cloud ofrece Diseñador de centros de datos (DCD) para organizaciones que necesitan un enfoque visual para la gestión de infraestructura combinado con marcos de cumplimiento estrictos. 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: Cumple con el RGPD y las iniciativas europeas de nube (como GAIA-X), asegurando el aislamiento de las leyes de acceso a datos fuera de la UE.
• Escalado en vivo: Permite ajustes en tiempo real de la CPU, RAM y la asignación de almacenamiento sin necesidad de reinicios del sistema.

Ejemplo de la vida real de Ionos

Architrave es una plataforma europea líder 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 cablear visualmente topologías de red complejas de múltiples servidores bajo demanda.

La plataforma proporcionó las siguientes características:

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

2. Nutanix Cloud Clusters (NC2)

Nutanix Cloud Clusters proporciona software de infraestructura hiperconvergente (HCI) que unifica los centros de datos virtuales de nubes privadas y públicas en una sola interfaz operativa.

• Portabilidad multinube híbrida: 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: Cuenta con replicación de datos integrada y automatización de almacenamiento con autorreparación que detecta y corrige errores de hardware de forma transparente.

Ejemplo de la vida 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 priorizar la nube. La mudanza proporcionó:

• Migración sin refactorización a Azure, reutilizando licencias y habilidades existentes
• Escalabilidad bajo 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 características como:

• Agrupación de recursos multiinquilino: Aísla los grupos de cómputo, 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 de centros de datos utilizando herramientas populares de infraestructura como código (IaC) como Terraform.
• Redes integradas: Aprovecha VMware NSX para automatizar instantáneamente configuraciones de red complejas, microsegmentación y firewalls.

Ejemplo de la vida real de VMware Cloud Director

Expedient, un proveedor de servicios de infraestructura y nube de EE. UU., 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:

• 30% de ganancia en eficiencia operativa
• 18% de reducción de costos de infraestructura.¹¹

Automatización del almacén de datos

Si bien la automatización del centro de datos optimiza la infraestructura y las operaciones del servidor, las empresas también deben asegurarse de que sus tuberías de datos, procesos ETL y almacenes de datos estén automatizados para un análisis y generación de informes sin problemas. Las herramientas de automatización de almacenes de datos ayudan a reducir el tiempo de desarrollo, agilizar 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 perfectas: Las herramientas DWA deben admitir conectores predefinidos, APIs e integración en tiempo real para ingerir datos fácilmente desde bases de datos (SQL, Oracle), sistemas operativos (CRM, ERP) y aplicaciones de terceros, al tiempo que garantizan un flujo de datos fluido hacia las plataformas de BI y análisis.
• Automatización de código bajo: Un diseñador de flujo de trabajo de arrastrar y soltar, plantillas de automatización predefinidas y automatización basada en metadatos reducen los esfuerzos de codificación manual, lo que permite una gestión de tuberías de datos más rápida y eficiente.
• Automatización de pruebas ETL: Automatiza la validación de la extracción, transformación y cambios de esquema de datos, asegurando la precisión, el cumplimiento de las reglas de negocio y la coherencia entre los datos de origen y transformados, reduciendo errores en análisis e informes.

Automatización de almacenes de datos (DWA) frente a automatización de centros de datos (DCA)

Aquí se muestra cómo ambas tecnologías se diferencian entre sí:

• Enfoque:
  • DWA se centra en automatizar el diseño, la implementación, la operación y el mantenimiento de un almacén de datos.
  • DCA cubre la infraestructura de TI más amplia dentro de un centro de datos, automatizando configuraciones de hardware, software y redes.
• Tareas a automatizar:
  • Para DWA: Ingesta de datos y procesos ETL (Extracción, Transformación, Carga), creación y actualización de esquemas, modelado y optimización de datos, ajuste del rendimiento, gestión de metadatos, pruebas y validación de tuberías de datos
  • Para DCA: Aprovisionamiento y orquestación de servidores, gestión de almacenamiento y redes, cumplimiento y monitoreo de seguridad, automatización de recuperación ante desastres y copias de seguridad, gestión de energía y optimización de recursos.

Orquestación del centro de datos

La orquestación del centro 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 fiable y sin problemas.

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 en todos los sistemas para lograr un flujo de trabajo empresarial o de TI completo de manera eficiente.

Cita esta investigación

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Enlaces de referencia

1.

ITERGO Cuts Costs & Boosts Efficiency

2.

How Finland’s Tax Administration Transformed Workflow Creation With ActiveBatch

3.

JAMS Secure EDM & ETL for Trading Systems | Scalability

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 Limited Case Study

9.

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

10.

Newly Devolved Scottish Government Agency Gets Lift To The Cloud With Nutanix

11.

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

Cem Dilmegani

Analista principal

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Cem ha sido el analista principal de AIMultiple desde 2017. AIMultiple informa a cientos de miles de empresas (según similarWeb), incluyendo el 55% de las empresas Fortune 500 cada mes. El trabajo de Cem ha sido citado por importantes publicaciones globales como Business Insider, Forbes, Washington Post, firmas globales como Deloitte, HPE y ONG como el Foro Económico Mundial y organizaciones supranacionales como la Comisión Europea. Puede consultar más empresas y recursos de renombre que citan a AIMultiple. A lo largo de su carrera, Cem se desempeñó como consultor, comprador 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. Lideró la estrategia y adquisición de tecnología de una empresa de telecomunicaciones, reportando directamente al CEO. Asimismo, lideró el crecimiento comercial de la empresa de tecnología avanzada Hypatos, que alcanzó ingresos recurrentes anuales de siete cifras y una valoración de nueve cifras partiendo de cero en tan solo dos años. El trabajo de Cem en Hypatos fue reseñado por importantes publicaciones tecnológicas como TechCrunch y Business Insider. Cem participa regularmente como ponente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en ingeniería informática por la Universidad de Bogazici y posee un MBA de la Columbia Business School.

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