¿Qué es extraer, cargar y transformar? (ELT, por sus siglas en inglés)

ELT, abreviatura de extraer, cargar, transformar, es un enfoque moderno de integración de datos diseñado para plataformas de análisis nativas de la nube. En una canalización ELT, los datos primero se extraen de los sistemas de origen, luego se cargan directamente en un repositorio de datos central y finalmente se transforman dentro de ese sistema de destino. Esta secuenciación es la característica definitoria de ELT y es una de las razones clave por las que se ha convertido en un elemento fundamental de las arquitecturas de datos modernas.

El acrónimo ELT refleja cada etapa del proceso. Extracción: captura datos de bases de datos operativas, aplicaciones, APIs y otras fuentes. Carga: escribe esos datos, normalmente en su forma bruta o ligeramente estructurada, en un almacén de datos en la nube o data lake. Transformación: aplica la lógica empresarial, la limpieza, la agregación y el enriquecimiento después de que los datos ya estén almacenados y sean accesibles para su análisis.

Este enfoque difiere de los procesos tradicionales de extracción, transformación y carga, en donde las transformaciones se producen antes de que se carguen los datos. Los lectores que quieran tener una visión general fundamental de ese modelo pueden explorar la extracción, transformación y carga (ETL).

ELT está estrechamente alineado con las arquitecturas de datos nativas en la nube y la pila de datos moderna. Las plataformas en la nube ofrecen almacenamiento económico y computación elástica, lo que hace que sea práctico conservar datos sin procesar y realizar transformaciones a pedido. Como resultado, ELT lo utilizan ampliamente los ingenieros de datos, analistas y científicos de datos que necesitan un acceso rápido a los datos, flexibilidad en el modelado y soporte para análisis avanzados y cargas de trabajo de IA.

Históricamente, ELT surgió a medida que los almacenes de datos en la nube se volvieron lo suficientemente potentes como para manejar transformaciones a gran escala en el almacén y cambiaban los patrones de integración de datos para adaptarse a las nuevas realidades técnicas.

¿Por qué surgió ELT como un enfoque moderno?

ELT surgió como una respuesta directa a los cambios en la forma en que las organizaciones almacenan, procesan y analizan los datos. Durante muchos años, extraer, transformar y cargar fue el patrón de integración dominante porque coincidía con las limitaciones de los almacenes de datos heredados y locales. Los recursos de cómputo eran limitados, el almacenamiento era costoso y las transformaciones necesitaban una optimización cuidadosa antes de que los datos se cargaran para el análisis.

A medida que las organizaciones comenzaron a modernizar sus pilas de datos, ese modelo empezó a desmoronarse. Las arquitecturas nativas en la nube eliminaron muchas de las limitaciones que ETL estaba diseñado para abordar e introdujeron nuevas ventajas en cuanto a velocidad, flexibilidad y costo. Para obtener una explicación detallada y paralela de cómo difieren estos dos enfoques, incluidos cuándo cada uno es apropiado, vea ETL vs. ELT.

Uno de los principales impulsores de este cambio fue el auge de los almacenes de datos en la nube, como Databricks, BigQuery y Amazon Redshift. Estas plataformas proporcionan un cálculo elástico y masivamente paralelo que supera ampliamente las capacidades de los sistemas tradicionales. En lugar de depender de capas de transformación independientes, las organizaciones ahora pueden realizar transformaciones complejas directamente dentro del almacén.

Al mismo tiempo, la economía del almacenamiento cambió significativamente. El almacenamiento de objetos en la nube hacía barato conservar grandes volúmenes de datos en bruto e históricos. En lugar de transformar y descartar los datos en las primeras etapas del proceso, los equipos podían cargar los datos en su formato original y conservarlos para futuros análisis, reprocesamientos y casos de uso de aprendizaje automático.

Los recursos informáticos más potentes y flexibles reforzaron aún más esta transición. Dado que las transformaciones se ejecutan dentro del sistema de destino, los equipos pueden iterar sobre la lógica empresarial, volver a transformar los datos históricos y adaptarse a los requisitos cambiantes sin necesidad de reconstruir los canales de ingestión.

En conjunto, estos factores hicieron que ELT fuera práctico y rentable a escala. A medida que las plataformas en la nube se convirtieron en la base de las arquitecturas de datos modernas, ELT surgió no como una tendencia, sino como una evolución natural de la integración de datos en un mundo nativo de la nube.

Cómo funciona el proceso ELT: el flujo de trabajo ELT en tres etapas

En un nivel alto, las canalizaciones ELT siguen tres etapas distintas: extracción, carga y transformación, ejecutadas en ese orden. Aunque los pasos en sí son familiares para la mayoría de los profesionales de datos, ELT cambia dónde y cuándo ocurre la transformación. En lugar de preparar los datos antes de que lleguen a la plataforma de análisis, ELT prioriza la ingestión rápida y pospone la transformación hasta que los datos ya estén almacenados y sean accesibles.

Extraer

La etapa de extracción es responsable de copiar los datos de los sistemas fuente hacia la canalización. Estas fuentes pueden incluir bases de datos operativas, API de aplicaciones, plataformas SaaS, dispositivos IoT, archivos de registro, flujos de eventos y almacenamiento de objetos en la nube. Las canalizaciones modernas ELT están diseñadas para admitir una amplia variedad de tipos de datos, como las tablas estructuradas, los formatos semiestructurados como JSON y datos no estructurados como texto o registros.

Durante la extracción, los datos se capturan normalmente con modificaciones mínimas. El objetivo es la fiabilidad y la completitud, no la optimización. Muchas canalizaciones utilizan técnicas de extracción incremental, como la captura de datos modificados, para identificar registros nuevos o actualizados sin tener que escanear repetidamente conjuntos de datos completos. Esto reduce la carga en los sistemas de origen y garantiza que los datos posteriores se mantengan actualizados.

Una característica definitoria de ELT es que los datos permanecen en su forma bruta o casi bruta durante la extracción. Al evitar transformaciones tempranas, los equipos preservan la fidelidad de los datos originales y evitan hacer suposiciones sobre cómo se utilizarán los datos más adelante.

Cargar

En la etapa de carga, los datos extraídos se escriben directamente en el sistema de destino. A diferencia de los procesos ETL tradicionales, ELT evita los cuellos de botella en la transformación durante la carga, lo que mejora significativamente la velocidad de la ingestión y la escalabilidad. Los datos suelen cargarse en masa y en paralelo, lo que permite que las canalizaciones gestionen grandes volúmenes de forma eficiente.

El sistema objetivo suele ser un almacén de datos en la nube o un data lake. Los objetivos comunes de ELT incluyen plataformas como Databricks, BigQuery y Amazon Redshift, así como lagos de datos basados en almacenamiento de objetos como Amazon S3 o Azure Data Lake Storage.

Los datos se almacenan en su formato nativo o ligeramente estructurado, a menudo divididos por tiempo, fuente u otros límites lógicos. Este diseño admite una ingesta rápida mientras mantiene la flexibilidad para el procesamiento posterior. Dado que los datos ya están centralizados y son accesibles, los equipos de análisis pueden empezar a explorarlos de inmediato, incluso antes de que se complete la lógica de transformación formal.

Transformar

La etapa de transformación se lleva a cabo íntegramente dentro del sistema de destino, a través de sus motores nativos de computación y consulta. Aquí es donde los datos sin procesar se limpian, estandarizan, unen, agregan y enriquecen en conjuntos de datos listos para análisis. Las transformaciones se expresan comúnmente en SQL, aunque se pueden utilizar otros lenguajes dependiendo de las capacidades de la plataforma.

Al aprovechar la potencia informática de los almacenes de datos en la nube y los sistemas de almacenamiento en lago, ELT permite realizar transformaciones a escala según demanda. Los equipos pueden ejecutar lógica compleja en grandes conjuntos de datos sin necesidad de aprovisionar una infraestructura de transformación separada. Herramientas como dbt se suelen utilizar para gestionar transformaciones basadas en SQL, aplicar pruebas y documentación e introducir prácticas de ingeniería de software en flujos de trabajo de análisis.

Una ventaja clave de ELT es la capacidad de transformar y volver a transformar datos históricos de forma iterativa. Cuando cambian las reglas empresariales, los equipos pueden simplemente volver a ejecutar las transformaciones sobre los datos sin procesar existentes, en lugar de volver a extraerlos de los sistemas de origen. Este enfoque de esquema en lectura permite que coexistan múltiples capas de transformación y soporta diferentes casos de uso mientras preserva la flexibilidad a medida que evolucionan los requerimientos.

Beneficios del ELT para la integración moderna de datos

ELT ofrece varios beneficios que se alinean estrechamente con la forma en que se diseñan y utilizan las plataformas de datos modernas nativas en la nube. Al cargar primero los datos y transformarlos dentro del sistema de análisis, ELT mejora la velocidad, la escalabilidad, la rentabilidad y la compatibilidad con cargas de trabajo de análisis avanzadas.

Disponibilidad de datos más rápida

Uno de los beneficios más inmediatos de ELT es un acceso más rápido a los datos. Dado que los datos sin procesar se cargan directamente en el sistema de destino sin esperar a que se completen las transformaciones, los procesos de ingestión se mueven rápidamente desde la fuente hasta el almacenamiento. Esto reduce el tiempo entre la creación de datos y su disponibilidad para el análisis.

Una ingestión más rápida permite a los equipos de análisis responder con mayor rapidez a las condiciones cambiantes del negocio. Las fuentes de datos recién disponibles se pueden explorar tan pronto como se carguen, incluso antes de que se finalice la lógica de transformación. Esto resulta especialmente valioso para casos de uso en los que el tiempo es un factor importante, como la supervisión operativa, los paneles de control casi en tiempo real y los análisis ad hoc. Al desacoplar la ingestión de la transformación, ELT minimiza los retrasos y soporta una toma de decisiones más rápida en toda la organización.

Mayor escalabilidad y flexibilidad

ELT es ideal para volúmenes de datos grandes y en crecimiento. Las transformaciones se ejecutan al utilizar los recursos informáticos de almacenes de datos en la nube como Databricks, BigQuery y Amazon Redshift, todos ellos diseñados para escalar según la demanda. Esto permite que las canalizaciones gestionen todo, desde pequeños conjuntos de datos analíticos hasta cargas de trabajo a escala de petabytes, sin necesidad de realizar cambios arquitectónicos.

Dado que se conservan los datos sin procesar, los equipos pueden volver a transformar los datos históricos sin necesidad de volver a extraerlos de los sistemas de origen. Cuando cambian las reglas empresariales, los esquemas o los requerimientos de reportes, las transformaciones se pueden actualizar y volver a ejecutar directamente en el almacén. ELT también admite datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, lo que proporciona flexibilidad a las organizaciones a la hora de incorporar registros, eventos y datos de aplicaciones junto con los registros relacionales tradicionales.

Eficiencia de costos

ELT puede reducir la complejidad y el costo general del proceso al eliminar la necesidad de una infraestructura de transformación dedicada. En lugar de mantener servidores o capas de procesamiento separados, las organizaciones confían en la misma plataforma en la nube que se utiliza para el análisis para realizar transformaciones.

Los modelos de precios en la nube apoyan aún más la eficiencia en costos. El almacenamiento es relativamente económico gracias a las tecnologías modernas de compresión y jerarquización, lo que hace que sea práctico conservar los datos sin procesar a largo plazo. Los recursos informáticos solo se consumen cuando se ejecutan las transformaciones, lo que permite a los equipos ampliar o reducir el uso según sea necesario. Al evitar los sistemas de almacenamiento intermedio y consolidar el procesamiento en una única plataforma, ELT simplifica las operaciones y mejora la utilización de los recursos.

Compatibilidad con análisis modernos e inteligencia artificial

Retener los datos sin procesar es especialmente importante para los flujos de trabajo avanzados de análisis, ciencia de datos y aprendizaje automático. ELT garantiza que los datos originales estén siempre disponibles para el análisis exploratorio, la ingeniería de características y el entrenamiento de modelos.

Debido a que las transformaciones no son destructivas, los equipos de análisis pueden iterar libremente sin tener que reconstruir los canales de ingesta. Esto permite la experimentación, la creación rápida de prototipos y la mejora continua de modelos y métricas. ELT también se adapta bien a las herramientas modernas de análisis e inteligencia artificial que requieren acceso directo a grandes volúmenes de datos detallados, lo que lo convierte en una base sólida para iniciativas basadas en datos e inteligencia artificial.

Cuándo utilizar ELT: casos de uso y escenarios ideales

ELT es especialmente adecuado para entornos de datos modernos en los que la escalabilidad, la flexibilidad y el acceso rápido a los datos son prioridades. Si bien no es la opción correcta para cada carga de trabajo, ELT se alinea fuertemente con varios casos de uso comunes en el análisis nativo de la nube.

Almacenamiento de datos en la nube y lagos de datos

ELT es una opción natural para almacenes de datos en la nube y arquitecturas de data lake. Estas plataformas están diseñadas para proporcionar un cálculo elástico y almacenamiento económico, lo que facilita cargar datos rápidamente y aplicar transformaciones posteriormente. Las implementaciones de data lake, en particular, se basan en la retención de datos sin procesar y en aplicar el esquema en la lectura, que se alinea directamente con el modelo ELT. Esta flexibilidad permite a los equipos de análisis adaptar los esquemas y la lógica de transformación a medida que evolucionan los requisitos, sin necesidad de reconstruir los canales de ingestión.

Datos en tiempo real y en streaming

Para análisis sensibles al tiempo, ELT permite una disponibilidad de datos más rápida al priorizar la carga inmediata. Los datos de transmisión se pueden ingerir de manera continua y poner a disposición para su análisis con una demora mínima, mientras que las transformaciones se aplican de manera incremental o descendente. Este enfoque se utiliza comúnmente en escenarios como canales de datos de IoT, monitoreo de transacciones financieras, detección de fraude y paneles operativos, donde la visibilidad rápida importa más que la optimización inicial.

Big Data y análisis

ELT escala eficazmente para grandes conjuntos de datos que van desde terabytes hasta petabytes. Los almacenes de datos en la nube y las plataformas lakehouse están diseñados para gestionar grandes volúmenes de datos y ejecutar transformaciones en paralelo. Al separar la ingesta de la transformación, ELT mantiene las canalizaciones resilientes a medida que crecen los volúmenes de datos. También admite datos estructurados y no estructurados, lo que permite a los equipos de análisis trabajar con diversos conjuntos de datos y reducir el tiempo necesario para obtener información valiosa.

Aprendizaje automático y ciencia de datos

Los flujos de trabajo de aprendizaje automático y ciencia de datos se benefician significativamente del ELT. Retener datos en bruto permite a los científicos de datos realizar análisis exploratorios, ingeniería de características y entrenamiento de modelos sin volver a ingerir datos. A medida que los modelos evolucionan, los equipos pueden iterar las transformaciones y los conjuntos de datos de capacitación directamente dentro de la plataforma de análisis, lo que respalda la experimentación y la mejora continua.

Consolidación de diversas fuentes de datos

Las organizaciones que integran datos de muchos sistemas suelen utilizar ELT para simplificar la ingestión. Los datos procedentes de diferentes fuentes se pueden cargar rápidamente en su formato original y, a continuación, estandarizarse y armonizarse mediante transformaciones posteriores a la carga. Esto reduce la complejidad inicial y facilita la incorporación de nuevas fuentes de datos.

Migración y modernización de la nube

ELT se adopta comúnmente durante las migraciones de sistemas ETL locales a la nube. Al cargar los datos primero y aplazar la transformación, las organizaciones reducen la complejidad de la integración y se alinean más estrechamente con las iniciativas de modernización centradas en la nube.

Tecnologías y herramientas ELT

Almacenes de datos en la nube

Los almacenes de datos en la nube proporcionan la base de computación que hace que ELT sea práctico a gran escala. Plataformas como BigQuery, Amazon Redshift y Databricks están diseñadas para ejecutar transformaciones directamente donde se almacenan los datos. BigQuery ofrece una arquitectura sin servidor con un fuerte soporte para datos semiestructurados y en streaming, junto con capacidades integradas de ML e IA. Redshift se integra perfectamente con el ecosistema de AWS y utiliza almacenamiento en columnas y funciones como Redshift Spectrum para consultar datos en Amazon S3. Databricks sigue una arquitectura lakehouse, lo que permite el análisis SQL directamente en lagos de datos con soporte a través de múltiples proveedores de nube. Las tres plataformas admiten transformaciones a gran escala en el almacén, fundamentales para los flujos de trabajo de ELT.

Herramientas de ingestión y carga de ELT

Las herramientas de ingestión de ELT se centran en extraer y cargar datos de forma fiable con una transformación mínima. Airbyte ofrece cientos de conectores con flexibilidad de código abierto y opciones tanto autoalojadas como gestionadas. Fivetran ofrece una experiencia SaaS totalmente gestionada con manejo automatizado de desviaciones de esquema. Meltano está centrado en el desarrollador y se integra bien con flujos de trabajo CI/CD, mientras que Matillion ofrece una interfaz visual con un fuerte soporte para SQL y Python.

Marcos de transformación de datos

Los marcos de transformación gestionan la lógica posterior a la carga. dbt permite transformaciones modulares basadas en SQL con pruebas integradas, documentación y linaje, lo que aporta la disciplina de la ingeniería de software a la analítica.

Construcción de canalizaciones ELT

Una canalización típica de ELT pasa de la extracción a la ingestión, la carga en un almacén en la nube, la transformación y el consumo de análisis. Las herramientas de orquestación gestionan la programación y las dependencias, mientras que el control de versiones y las pruebas garantizan la confiabilidad a medida que evolucionan los procesos.

Desafíos y consideraciones con ELT

Gestión de la calidad de los datos

En los procesos de ELT, los datos sin procesar se cargan antes de su validación o transformación, lo que significa que los problemas de calidad de los datos pueden aparecer en fases posteriores en lugar de filtrarse desde el principio. Por lo tanto, los marcos de validación son fundamentales para identificar valores faltantes, formatos inesperados y cambios en el esquema después de la ingesta de datos. Las pruebas en cada etapa de transformación ayudan a garantizar la precisión y la coherencia de los datos, mientras que el seguimiento del linaje de los datos proporciona visibilidad sobre cómo se mueven las entradas sin procesar a través de las capas de transformación. Las estrategias claras del manejo de errores y la recuperación de datos permiten a los equipos corregir problemas y volver a ejecutar transformaciones sin necesidad de volver a extraer datos de los sistemas de origen.

Gobernanza de datos y cumplimiento

La retención de datos sin procesar introduce consideraciones adicionales de gobernanza y cumplimiento. Los entornos de almacenes de datos en la nube deben proteger la información confidencial y cumplir con los requisitos regulatorios como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), la Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros Médicos (HIPAA), la Ley Sarbanes-Oxley (SOX) y el Estándar de Seguridad de Datos de la Industria de Tarjetas de Pago (PCI-DSS). Los controles de acceso basados en roles restringen quién puede ver o modificar datos, mientras que el enmascaramiento de datos limita la exposición de campos confidenciales. El cifrado protege los datos tanto en tránsito como en reposo, y los registros de auditoría proporcionan visibilidad sobre el acceso y el uso de los datos para supervisar el cumplimiento normativo.

Gestión de costos y recursos

Aunque ELT simplifica la arquitectura del canal, puede aumentar el uso del almacenamiento y la computación. Retener datos en bruto agrega costos de almacenamiento, y las cargas de trabajo de transformación consumen recursos de cálculo. Las técnicas de optimización, como la carga incremental, la partición y la compresión de datos, ayudan a controlar los gastos. La monitorización y alerta continuas permiten a los equipos seguir los patrones de uso y gestionar los costos de forma proactiva.

Complejidad de la lógica de transformación

A medida que las canalizaciones de ELT maduran, la lógica de transformación puede volverse cada vez más compleja. Gestionar las reglas empresariales en el almacén requiere coordinación entre los equipos de ingeniería de datos y analítica. Las pruebas de transformaciones a escala y la documentación de dependencias y de linaje son esenciales para mantener la confiabilidad y la capacidad de mantenimiento a largo plazo.

Conclusión

ELT se ha convertido en un patrón central en arquitecturas de datos modernas nativas de la nube. A medida que las organizaciones adoptan almacenes de datos en la nube, lagos de datos y plataformas lakehouse, la capacidad de cargar datos rápidamente y transformarlos a gran escala ha cambiado la forma en que se diseñan los procesos de integración de datos. ELT refleja estas realidades al alinear la ingestión, el almacenamiento y la transformación con las capacidades de las plataformas de análisis actuales.

Los principales beneficios del ELT son la velocidad, la escalabilidad y la flexibilidad. Al cargar los datos antes de la transformación, los equipos reducen el tiempo de disponibilidad de los datos y obtienen un acceso más rápido a fuentes de datos nuevas y cambiantes. La computación elástica en la nube permite que las transformaciones escalen bajo demanda, mientras que retener datos en bruto apoya análisis iterativos, aprendizaje automático y lógica de negocio evolutiva sin extracciones repetidas. Esta flexibilidad es cada vez más importante, ya que las organizaciones dependen de los datos para tomar decisiones operativas, realizar análisis avanzados y llevar a cabo iniciativas de inteligencia artificial.

ELT también proporciona una base sólida para la toma de decisiones basada en datos. Al centralizar los datos sin procesar y transformados en una única plataforma, los equipos mejoran la consistencia, la transparencia y la colaboración en las funciones de análisis, ingeniería de datos y ciencia de datos. Con el tiempo, esto permite a las organizaciones pasar de reportes reactivos a información e innovación continuas.

Las implementaciones exitosas de ELT dependen de la selección de la combinación correcta de plataformas y herramientas. Los almacenes de datos en la nube, los sistemas de ingesta confiables, los marcos de transformación y las prácticas de gobernanza estables desempeñan un papel importante a la hora de garantizar el rendimiento, la rentabilidad y el cumplimiento a escala.