Definición rápida
ETL (Extract, Transform, Load) es el proceso de extraer datos de múltiples fuentes, transformarlos según reglas de negocio y cargarlos en un destino final como un Data Warehouse. Es el proceso fundamental que hace posible el análisis de datos en cualquier organización.
¿Qué significa ETL?
ETL son las siglas de tres procesos secuenciales: Extract (Extraer datos de las fuentes), Transform (Transformar y limpiar los datos) y Load (Cargar al destino final). El concepto existe desde los años 70 y es la base de toda infraestructura de datos analíticos.
Con la proliferación de SaaS y herramientas digitales, una empresa promedio en 2026 tiene datos en decenas de sistemas: CRM, plataforma de pagos, analytics web, soporte al cliente, ERP, redes sociales. ETL es el proceso que los une en un Data Warehouse o Data Lake para análisis unificado.
El patrón moderno es ELT (Extract, Load, Transform) —primero cargar en el destino, luego transformar usando SQL dentro del Data Warehouse— aprovechando el poder de cómputo barato de plataformas como BigQuery o Snowflake.
¿Cómo funciona el ETL en la práctica?
1. Extract (Extracción)
Las fuentes más comunes: bases de datos relacionales (PostgreSQL, MySQL), APIs REST de SaaS (Stripe, HubSpot), archivos (CSV, JSON), logs de aplicaciones, sensores IoT. La extracción puede ser full (todos los datos cada vez) o incremental (solo cambios desde la última extracción — más eficiente).
2. Transform (Transformación)
La fase más compleja: limpieza (nulls, duplicados, errores), normalización (formatos de fecha, moneda), enriquecimiento (agregar datos externos), deduplicación, y aplicación de reglas de negocio (calcular métricas como LTV o ARR). Herramienta estándar: dbt (data build tool) para transformaciones SQL.
3. Load (Carga)
Los datos transformados se cargan al destino. Puede ser full-refresh (sobreescribir todo) o incremental (agregar solo nuevos registros). Los destinos más comunes: BigQuery, Snowflake, Redshift, PostgreSQL analítico.
Ejemplos reales en LATAM
Kushki (Ecuador)
La fintech de pagos panregional tiene ETLs que consolidan datos de transacciones de múltiples países LATAM, con transformaciones que normalizan monedas, formatos de fecha y clasifican transacciones según la regulación de cada país para sus reportes regulatorios automatizados.
Buk (Chile)
La plataforma de recursos humanos chilena ejecuta ETLs que integran datos de asistencia (biométricos, apps móviles), nómina, vacaciones y evaluaciones de miles de empresas clientes, consolidándolos para reportes analíticos de RR.HH. para sus clientes corporativos.
Startups de ecommerce (Pan-LATAM)
Empresas como Vtex y sus clientes usan pipelines ETL para cruzar datos de ventas con Google Analytics, plataformas de publicidad (Meta Ads, Google Ads) y datos de inventario, calculando automáticamente métricas como ROAS y CAC por canal.
ETL vs ELT
| Aspecto | ETL (clásico) | ELT (moderno) |
|---|---|---|
| Dónde se transforma | En un servidor intermedio | Dentro del Data Warehouse |
| Flexibilidad | Menor (requiere re-ETL para cambios) | Mayor (SQL fácil de modificar) |
| Datos crudos preservados | Generalmente no | Sí (carga primero el raw) |
| Costo cómputo | Servidor ETL separado | Incluido en Data Warehouse |
| Herramientas populares | Informatica, SSIS, Talend | Fivetran + dbt, Airbyte + dbt |
Errores comunes en ETL
- Sin manejo de errores: Si una fuente falla, todo el pipeline se rompe. Implementar reintentos automáticos y alertas.
- Transformaciones en la extracción: Transformar demasiado temprano hace que pierdas datos que podrían ser útiles después. Cargar raw primero.
- Sin documentación del pipeline: Cuando el ingeniero que construyó el ETL se va, nadie sabe cómo funciona. Documenta cada paso.
- No monitorear la calidad de los datos: Un campo que cambia de formato en la fuente puede romper silenciosamente toda una cadena de análisis.
Preguntas Frecuentes (FAQ)
¿Qué herramientas de ETL uso para una startup?
Para startups en crecimiento: Airbyte (open source, self-hosted, gratis) o Fivetran (managed, desde USD 500/mes) para extracción, dbt (gratis, open source) para transformaciones SQL. Si quieres una solución todo-en-uno más simple, Stitch Data o Hevo Data son opciones accesibles.
¿ETL y Data Pipeline son lo mismo?
ETL es el proceso específico de tres fases. Data Pipeline es el término más amplio que incluye ETL pero también pipelines de streaming, pipelines de ML, y cualquier flujo automatizado de datos. Todo ETL es un Data Pipeline, pero no todo Data Pipeline es un ETL.
¿Con qué frecuencia debe ejecutarse un ETL?
Depende del caso de uso: dashboards de negocio daily → ETL nocturno suficiente. Detección de fraude en tiempo real → streaming pipeline necesario. Análisis de tendencias semanales → ETL semanal. La regla: usa la frecuencia mínima necesaria para tu caso de uso. Más frecuencia = más costo y complejidad.
