¿Qué es ELT? Guía del proceso de Extracción, Carga y Transformación

Los datos del negocio son el combustible que impulsa decisiones más inteligentes, genera crecimiento, genera innovación y mantiene a tu empresa un paso adelante de la competencia. Tienen el potencial de llevar tu negocio a otro nivel, pero manejar todo ese volumen puede resultar abrumador. Ahí es donde entra la integración de datos, que reúne información de prospectos, clientes, empleados y aplicaciones SaaS.

Los pipelines ELT (Extracción, Carga y Transformación) mueven y organizan tus datos de forma rápida y eficiente para que los analistas los conviertan en insights valiosos. En este artículo, desglosamos cómo funciona el proceso ELT, destacamos las diferencias clave entre ELT y ETL y te mostramos las ventajas de un enfoque ELT completamente automatizado.

¿Qué es ELT?

El propósito de un data pipeline es extraer datos de fuentes propias y de terceros, como bases de datos internas o aplicaciones SaaS, y luego cargar esos datos en un destino propio o de terceros para que puedan usarse en otro lugar.

El primer paso siempre es la extracción (E), pero dependiendo de la arquitectura del pipeline, los pasos segundo y tercero son carga (L) o transformación (T). Históricamente, la T venía antes que la L para que los datos estuvieran listos para los casos de uso aguas abajo sin el gasto de cómputo que implica transformarlos (cuando la mayoría del cómputo ocurría on-premise). Hoy contamos con infraestructura cloud de capacidad computacional prácticamente infinita y la T puede ocurrir al instante.

ELT surgió como un enfoque moderno y orientado a la nube para la integración de datos, haciéndola más rápida y eficiente para cargas de trabajo basadas en la nube. En lugar de procesar los datos antes de que lleguen al warehouse como el método ETL tradicional, ELT los carga directamente en el sistema de destino y gestiona las transformaciones según se necesiten. Esto ofrece varias ventajas, entre ellas, la posibilidad de conservar los datos lo más cerca posible al formato original de la fuente.

Herramientas como Fivetran simplifican aún más el ELT al automatizar todo el proceso, para que dediques menos tiempo a la logística y más al análisis estratégico de datos. Con pipelines optimizados, aprovechas tus datos con mayor eficacia y te adaptas rápidamente a los cambios del mercado. En muchos casos, no necesitas preocuparte por ELT o ETL porque Fivetran hace todo el trabajo pesado.

Cómo funciona el ELT: Extracción, Carga y Transformación paso a paso

El flujo de trabajo ELT (Extracción, Carga y Transformación) aprovecha al máximo las soluciones modernas de almacenamiento de datos para optimizar tu integración de datos. Desglosamos cada paso del proceso ELT para que veas cómo funciona:

1. Extracción: Tus datos provienen de diversas fuentes: aplicaciones, sitios web, APIs, archivos y bases de datos. La extracción recopila tanto datos estructurados como no estructurados, capturando la amplia variedad de información en la que se basa la analítica moderna.
2. Carga: Una vez extraídos, los datos se cargan en un sistema de almacenamiento centralizado como un cloud data warehouse o un data lake. ELT prioriza la carga rápida de datos para soportar el procesamiento de alta velocidad, fundamental para gestionar periodos de alta demanda operativa o satisfacer necesidades de análisis en tiempo real.
3. Transformación: En ELT, los datos se transforman dentro del entorno de almacenamiento. Este paso aprovecha el poder de procesamiento de tu data warehouse para realizar tareas complejas como limpieza, agregación y enriquecimiento de datos. La flexibilidad adicional te permite ajustar las transformaciones rápidamente, generando insights personalizados que se alinean con tus estrategias de negocio.

Al invertir el proceso ETL tradicional y priorizar la carga antes de la transformación, ELT acelera el acceso a los datos y mejora la escalabilidad, lo que le da a tu organización una forma efectiva de sacar el máximo provecho de sus activos de datos.

ETL vs. ELT: la mejor estrategia de datos

Sería ideal que los procesos ETL tradicionales pudieran responder a las exigencias de los entornos de datos modernos, pero con frecuencia no pueden. La realidad es que ETL puede generar cuellos de botella, y tanto ETL como ELT ofrecen beneficios distintos. Entender cómo se diferencian te ayuda a seleccionar el método que mejor se adapte a tus necesidades específicas de datos.

Escalabilidad y flexibilidad

ELT es escalable y flexible, especialmente en comparación con ETL. Permite que los cloud data warehouses que usas escalen fácilmente para manejar cargas de datos crecientes sin necesidad de rediseñar tus sistemas. ETL es una opción confiable, pero escalarla suele requerir planificación y recursos adicionales porque las transformaciones de datos ocurren en tránsito antes de que los datos se carguen en el destino. El esfuerzo adicional puede ralentizarte justo cuando más necesitas mantenerte al ritmo del crecimiento de tu negocio.

Rendimiento y velocidad

El dicho "el tiempo es dinero" cobra todo su sentido aquí. ELT generalmente trabaja más rápido que ETL porque reduce el tiempo que los datos pasan en tránsito. Transformas los datos cuando salen del entorno del data warehouse, lo que es especialmente beneficioso para grandes conjuntos de datos donde necesitas acceso a datos en tiempo real. ETL, en cambio, puede ralentizar el proceso al procesar los datos antes de almacenarlos, creando un cuello de botella que afecta la velocidad.

Implicaciones de costo

Los sistemas ETL suelen tener costos iniciales más altos porque requieren una transformación de datos extensa antes de que puedas empezar a cargar datos. ELT, en cambio, tiende a ser más rentable porque usa los cloud data warehouses que ya tienes, lo que reduce la necesidad de hardware adicional y personal especializado. Estos ahorros hacen de ELT una opción atractiva para organizaciones que buscan mantener sus presupuestos bajo control. En lugar de transformar todos los datos todo el tiempo, solo los transformas según los casos de uso aguas abajo, después de cargarlos en el destino de datos.

Usos modernos de los datos

ELT está ganando terreno en entornos de datos donde las reacciones rápidas y el análisis en tiempo real son esenciales. Es un parteaguas cuando trabajas con grandes volúmenes de datos y necesitas tomar decisiones rápidas. Gracias a su integración fluida con tecnologías cloud, ELT prospera en entornos dinámicos y de ritmo acelerado. ETL, por su parte, sigue teniendo su lugar, especialmente en sistemas on-premise o situaciones donde el procesamiento por lotes y la limpieza exhaustiva de datos son más importantes que la velocidad.

Elegir entre ETL y ELT depende de tus necesidades de datos y objetivos de negocio. Deberás encontrar el equilibrio correcto de velocidad, costo, escalabilidad y funcionalidad que se ajuste a tu estrategia. Evaluar estos factores correctamente es clave para elegir el enfoque que mejor respalde tus objetivos.

7 beneficios clave de migrar a ELT

ELT impulsa la velocidad y la eficiencia con la que gestionas tus datos. Exploramos siete beneficios destacados que muestran por qué ELT se ha convertido en una herramienta esencial para una gestión de datos más inteligente.

1. Acelera los insights con acceso más rápido a los datos

ELT acelera el acceso a tus datos al cargarlos directamente en tu data warehouse antes de que ocurran las transformaciones. En términos prácticos, te da acceso inmediato a la información más reciente y te permite obtener insights más rápido. Reducir estos retrasos es especialmente valioso en entornos de ritmo acelerado que priorizan la información oportuna.

Por ejemplo, Gill Capital, que opera grandes marcas de retail como H&M en el Sudeste Asiático, usa Fivetran para integrar datos de SAP en Google BigQuery. Al obtener visibilidad casi en tiempo real de las ventas y los niveles de inventario, Gill Capital redujo el costoso sobrestock y desabasto, incrementó las ventas un 25% y mejoró la toma de decisiones en toda su operación. El acceso inmediato a datos precisos permite a sus equipos reaccionar más rápido a los cambios en la demanda, asegurando que los anaqueles permanezcan surtidos y que no se pierdan oportunidades de venta. Lee el estudio de caso completo.

2. Prepara tu ecosistema de datos para el futuro con ELT

Adoptar ELT prepara tu infraestructura de datos para el futuro: se integra sin problemas con nuevas herramientas y se adapta a nuevos formatos de datos para que siempre estés actualizado. Los pipelines ELT mantienen a tu empresa a la vanguardia al aprovechar los avances continuos en cloud data warehousing.

El caso de Dropbox con Fivetran es un gran ejemplo. Centralizaron terabytes de datos de fuentes dispares en Snowflake usando Fivetran. A medida que Dropbox adquirió empresas como HelloSign y DocSend, integraron fácilmente distintos formatos de datos y fuentes SaaS, garantizando una incorporación fluida y preparando su infraestructura de analytics para el crecimiento del negocio.

3. Reduce costos con procesos ELT eficientes

Migrar a ELT te permite aprovechar los cloud data warehouses, lo que reduce tu necesidad de hardware de procesamiento local. Además de reducir los costos operativos — la nube transforma los datos con mayor eficiencia — también te ayuda a ahorrar tiempo y dinero a largo plazo.

Trinny London, una de las marcas de belleza de más rápido crecimiento en Europa, tenía sistemas de datos en silos que ralentizaban la toma de decisiones y requerían un esfuerzo manual extenso. Al adoptar los procesos ELT automatizados de Fivetran e integrar datos en Google BigQuery, Trinny London eliminó la necesidad de infraestructura local compleja y gestión manual de pipelines. Ahora ahorra más de £260,000 al año con Fivetran.

4. Mejora la eficiencia con la automatización ELT

Usar plataformas ELT basadas en la nube significa que siempre estás actualizado. A diferencia de ETL, las plataformas ELT reciben actualizaciones regulares que mejoran su funcionalidad y seguridad automáticamente, sin afectar tus flujos de trabajo actuales. Esta capacidad hace que tu gestión de datos sea más inteligente con el tiempo, lo que te mantiene a la vanguardia con muy poco esfuerzo adicional de tu parte.

5. Mantente actualizado con las actualizaciones regulares de ELT

ELT ofrece una flexibilidad increíble con las transformaciones de datos. Puedes ajustarlas o expandirlas a medida que cambien las necesidades de tu negocio. En lugar de estar atado a procesos rígidos, ajustas los modelos de datos directamente en el data warehouse para que se adapten exactamente a lo que necesitas en cada momento. Esta flexibilidad te permite adaptarte rápidamente a los cambios del mercado o a los ajustes en tu estrategia.

6. Potencia la flexibilidad en la transformación de datos con ELT

La escalabilidad de ELT es una ventaja clave para los negocios en crecimiento que manejan volúmenes de datos cada vez mayores. Tu cloud data warehouse escala sin esfuerzo para satisfacer las demandas crecientes, sin que tengas que preocuparte por acumular recursos físicos. A medida que tu negocio se expande, tus capacidades de procesamiento de datos crecen junto con él, lo que garantiza que todo siga funcionando sin interrupciones.

Cemex, líder global en materiales de construcción, usa los procesos ELT de Fivetran y Snowflake para escalar su infraestructura de datos en más de 1,800 instalaciones en todo el mundo. Al eliminar la necesidad de escalado manual o hardware físico, Cemex maneja sin esfuerzo los crecientes volúmenes de datos y el analytics en tiempo real. Esta flexibilidad garantiza que sus operaciones se mantengan eficientes a medida que aumentan las demandas de datos, apoyando la optimización de la cadena de suministro y la toma de decisiones más rápida a escala global.

7. Escala sin esfuerzo con las capacidades robustas de ELT

Migrar a ELT mejora tus capacidades de gestión de datos, lo que te da ventajas clave como procesamiento más rápido, eficiencia de costos y mayor flexibilidad. A medida que más empresas necesitan datos oportunos para tomar decisiones inteligentes, adoptar ELT puede darte la ventaja competitiva necesaria para destacar en un mercado dinámico y orientado a datos.

Si quieres maximizar la efectividad de tu gestión de datos, necesitas conocer el ELT. Transforma la forma en que interactúas con tus datos y ayuda a tu negocio a prosperar. Si quieres ver más empresas usando Fivetran exitosamente para ELT, revisa nuestros casos de éxito.

Flexibilidad: la base del éxito con ELT

Migrar a ELT te da la flexibilidad que necesitas cuando la necesitas. Pero para sacarle el máximo provecho, necesitas una base sólida, tanto en la selección de herramientas como en la configuración. Te mostramos en qué debes enfocarte para construir un ELT robusto.

• Evalúa tus fuentes de datos: Comienza por analizar a fondo todas las fuentes de datos que usas actualmente. Analiza sus características en detalle. Entender estos elementos es clave para personalizar una solución ELT que se adapte perfectamente a las necesidades únicas de tu organización.
• Elige la plataforma ELT correcta: Selecciona una plataforma ELT que se integre bien con tus sistemas existentes y cumpla con tus necesidades de rendimiento y seguridad. La plataforma correcta simplificará tus procesos y mejorará la eficiencia general de tu sistema.
• Establece políticas de governance de datos: Un gobierno de datos sólido es fundamental para mantener la integridad de los datos y el cumplimiento normativo. Define políticas claras para garantizar alta calidad de datos y acceso seguro en toda tu organización.
• Diseña arquitecturas de datos escalables: Construye una arquitectura de datos que crezca con tu empresa. El diseño debe manejar volúmenes de datos crecientes sin comprometer el rendimiento.
• Planifica la recuperación ante desastres: Ten un plan de recuperación ante desastres para proteger tus datos de eventos inesperados. Una estrategia sólida te ayuda a recuperar tus datos rápidamente, minimizando el tiempo de inactividad y previniendo pérdidas.

Crear un framework ELT sólido requiere planificación cuidadosa y decisiones inteligentes desde el principio. Al enfocarte en algunas áreas clave, puedes construir un sistema de gestión de datos eficiente y escalable, listo para respaldar tu negocio a largo plazo.

El rol del ELT en el negocio y su importancia en la gestión

Migrar a ELT puede sentirse como si acabaras de actualizar tu stack de herramientas de datos. Así puedes mantener esas herramientas afinadas y listas para funcionar para convertir el ELT en una máquina bien engrasada al servicio de tu negocio.

• Automatiza los procesos de integración de datos: Automatizar tus tareas de integración optimiza tus operaciones, reduce errores y mantiene tus datos actualizados de forma consistente. Es una forma inteligente de mantener todo funcionando sin complicaciones adicionales.
• Optimiza los flujos de trabajo de transformación de datos: Sigue ajustando tus pasos de transformación de datos para ganar eficiencia y reducir costos. Este ajuste continuo te ayuda a maximizar la eficiencia sin sacrificar la calidad.
• Monitorea y mantén tu sistema ELT: Haz un hábito regular de revisar el rendimiento de tu sistema ELT. Resolver problemas rápidamente no solo mantiene tus operaciones fluidas, sino que también previene problemas mayores en el futuro.
• Asegura la mejora continua: Siempre busca formas de mejorar tus procesos ELT. Incorporar el feedback garantiza que tu sistema evolucione y se mantenga relevante y efectivo para tus necesidades.
• Capacita a tu equipo: Asegúrate de que tu equipo conozca tu sistema ELT a fondo con una capacitación exhaustiva. Un manejo competente por parte de tu equipo significa que obtienes el máximo de tu inversión en ELT.

El éxito de tu ELT depende del refinamiento continuo y la gestión proactiva. Automatizar y optimizar tus procesos mantiene tus operaciones de datos alineadas con las demandas actuales y preparadas para los desafíos futuros.

Integración sin fricciones: configúralo y deja que la automatización haga el resto

Configurar integraciones para un proceso ELT con una herramienta dinámica de data pipeline es simple y sin complicaciones. Solo necesitas una cuenta de usuario con los niveles de acceso correctos para comenzar a conectar tus fuentes de datos con tu data warehouse. En la mayoría de los casos, toda la configuración requiere solo un paso.

Una vez configurado, los conectores de datos automatizados cargan todos los datos históricos de tus fuentes y mantienen tus datasets actualizados con cualquier cambio nuevo. Solo toma unos minutos tener todo operativo. Después de eso, tus integraciones se ejecutan solas, adaptándose a los cambios en tus fuentes de datos sin que tengas que mover un dedo. Si te interesa ver cómo funciona, revisa el Directorio de Conectores de Fivetran. Comienza con una prueba gratuita o usa el plan gratuito.