La transformación digital en las pymes españolas pasa en gran medida por saber explotar las ventajas que proporciona el «cloud computing». Saber utilizar infraestructuras cloud, ganar en agilidad y productividad gracias a aplicaciones SaaS o explotar la movilidad, están en la base del éxito de las pymes más competitvas.
En este campo, pocas compañías como Gigas son capaces de ofrecer a las pymes justo lo que necesitan. La que de hecho se define como «the cloud computing company» se ha convertido en un aliado para muchas empresas que pueden acceder de esta forma a grandes infraestructuras IT (por ejemplo basadas en SAP o Oracle) sin la complejidad que supone mantenerlas «in house». Por este motivo, el jurado de los Premios MC 2017 ha decidido premiar a Gigas en la categoría «Transformación digital de la pyme». Recogió el premio Diego Cabezudo, CEO de la compañía.
Por otro lado, este año la empresa ha dado un paso más en su su apuesta por la innovación y por facilitar al máximo la migración de servidores hacia su cloud y lanza la nueva funcionalidad de ISOs y plantillas que elimina cualquier barrera.
De esta forma, la funcionalidad de ISOs de Gigas permite a todos los usuarios de su plataforma subir sistemas operativos o software a su cloud, disponiendo de un CD-Rom virtual desde el cual poder instalar desde cero y arrancar desde esa ISO en un solo clic. Además, la funcionalidad de plantillas permite la importación de máquinas virtuales de forma automática desde otro entorno (VMWARE, Hyper-V) al cloud de Gigas, sin necesidad de un proceso de migración intermedio al cloud, eliminando así costes y tiempos en dicho proceso.
Además en abril de este mismo año, la compañía fue reconocida como una de las empresas con mayor crecimiento de Europa, según el informe del Financial Times FT1000. El FT, que por primera vez identifica a las 1.000 compañías europeas con mayor porcentaje de crecimiento orgánico en sus ingresos entre 2012 y 2015, la situó en el puesto 126 del ranking al registrar un incremento del 827% en su facturación en el periodo analizado.
