La mayoría de los equipos necesitan muchos datos, del tipo en el que se puede confiar, consultar y utilizar sin desentrañar un lío de exportaciones, desajustes de campos o paneles medio descompuestos. Además de mover los datos, una canalización de extracción, transformación y carga (ETL) los convierte en algo utilizable, a escala y sin sorpresas. En 2024, se creó, capturó, copió y consumió un estimado de 149 zettabytes de datos a nivel internacional, por lo que es importante tener una canalización que pueda simplificar el procesamiento de datos.

A continuación encontrarás una guía sobre cómo funcionan las canalizaciones ETL, por qué son útiles y cómo diseñar una que se adapte a tu empresa.

Esto es lo que encontrarás en este artículo:

-¿Qué es una canalización ETL?
-¿Cómo funciona una canalización ETL?
-¿Por qué las empresas utilizan canalizaciones ETL?
- ¿Cuáles son los retos comunes con ETL, y cómo resolverlos?
-¿Cómo se puede diseñar una canalización ETL que escale?

¿Qué es una canalización ETL?

Una canalización ETL es el sistema que hace que los datos brutos sean utilizables y los mueve de un lugar a otro. Esto es lo que significan las siglas:

• Extracto: extracción de datos de los sistemas de fuente.
  
• Transformación: limpieza y reformateo de esos datos.
  
• Carga: entrega a un destino centralizado (por ejemplo, un almacén de datos).
  

En condiciones prácticas, una canalización ETL recopila datos de fuentes como las plataformas de pagos, bases de datos de productos y herramientas de análisis web. El sistema procesa esos datos, limpiándolos, unificando formatos y combinando sistemas, y luego mueve el producto final a un lugar donde se puede usar, como para informes, paneles o modelado.

¿Qué pasa con extraer, cargar y transformar (ELT)?

Tradicionalmente, las canalizaciones ETL transformaban los datos antes de cargarlos en el almacén. Pero hoy en día, con una computación más rápida y un almacenamiento más barato, muchos equipos utilizan ELT, cargando primero los datos en bruto y luego transformándolos dentro del almacén.

ELT es un orden diferente de operaciones, pero sirve al mismo propósito que ETL: mover tus datos a un lugar y en un estado utilizable.

¿Cómo funciona una canalización ETL?

Las canalizaciones ETL operan en tres etapas principales: extracción, transformación y carga, pero rara vez se trata de un proceso ordenado y lineal. Una canalización bien construida está en constante movimiento, gestiona diferentes lotes de datos, coordina dependencias y proporciona información antes de que termine el último lote.

Esto es lo que sucede en cada etapa:

Extracto

Los métodos de extracción varían en función del sistema. Los límites de velocidad y latencia determinan el ritmo de las interfaces de programación de aplicaciones (API). Con las bases de datos de producción, los equipos a menudo utilizan extractos incrementales y extraen solo los datos que han cambiado desde la última ejecución para minimizar la carga. La canalización comienza extrayendo datos de dondequiera que esté.

Las fuentes podrían incluir:

Bases de datos relacionales (por ejemplo, PostgreSQL, MySQL)
- Plataformas software como servicio (SaaS), a través de API de herramientas como sistemas de gestión de la relación con el cliente (CRM), software de soporte técnico y proveedores de pago
- Archivos planos, registros, paquetes en la nube o servidores de protocolo de transferencia de archivos (FTP)

Transformación

Este es el núcleo de la canalización y generalmente la parte más involucrada. Después de la extracción, los datos llegan a entorno de almacenamiento para su procesamiento. La fase de transformación puede implicar:

• Limpieza de datos: eliminar filas dañadas, eliminar registros duplicados y rellenar los valores que faltan.
  
• Estandarización de datos: armonizar formatos y unidades (por ejemplo, convertir marcas de tiempo, códigos de divisas que coinciden).
  
• Combinar datos: combinar información entre fuentes (por ejemplo, hacer coincidir registros usuarios de un sistema CRM con historial de transacciones de un sistema de pago).
  
• Calcular nuevas métricas o aplicar lógica empresarial (por ejemplo, etiquetar a los clientes con «riesgo de abandono» en función de patrones de comportamiento).
  

Puedes ejecutar estos pasos en lenguajes de programación como Structured Query Language (SQL) y Python o a través de un motor de transformación como Apache Spark, lo que se ajuste al tamaño y alcance de los datos. El resultado son conjuntos de datos ordenados y estructurados que se adaptan al modelo de datos y los objetivos de análisis de la empresa.

Carga

Una vez que los datos se transforman, están listos para ser trasladados a su destino final, que podría ser:

Almacén de datos en la nube (por ejemplo, Amazon, BigQuery)
- Lago de datos
- Base de datos de informes

La forma en que se cargan los datos depende de tus objetivos. Algunos equipos agregan registros nuevos continuamente, mientras que otros insertan filas o los actualizan para mantener las tablas actualizadas. Los intercambios de tablas completas o la sobreescritura de particiones son comunes en la revisión de datos.

Las canalizaciones eficientes controlan la carga en modo de lotes o masivo, especialmente a escala. Esto ayuda a reducir la contención de escritura, evitar cuellos de botella en el rendimiento y proporcionar a los sistemas posteriores datos utilizables en un formato predecible.

Paralelismo

En un proceso maduro, estas etapas no se suceden al mismo tiempo. En su lugar, se escalonan y paralelizan: por ejemplo, mientras se transforman los datos extraídos el lunes, puede comenzar la extracción del martes.

Esta canalización mantiene un alto rendimiento. Pero también introduce posibles complicaciones: si algo falla a medio camino, se necesita visibilidad sobre qué etapa se interrumpió y cómo reanudarla sin corromper el flujo de datos.

Orquestación

Los programas de orquestación como Apache Airflow, Prefect y los servicios nativos de la nube (por ejemplo, AWS Glue) gestionan estas etapas. Coordinan:

• Dependencias de tareas: estas determinan lo que se ejecuta primero y lo que va después.
  
• Programación: aquí es cuando comienza cada etapa (por ejemplo, cada hora, diariamente, en función de eventos desencadenados).
  
• Control de errores: el manejo de errores proporciona los siguientes pasos cuando un trabajo se detiene o se interrumpe.
  
• Gestión de recursos: determina qué trabajos de computación se ejecutan, dónde y cuántos a la vez.
  

Sin orquestación, ETL se vuelve frágil y requiere esfuerzo manual. Con ella, tu infraestructura de datos se vuelve más predecible y confiable.

¿Por qué las empresas utilizan canalizaciones ETL?

Muchas empresas dicen que se basan en datos. Pero el verdadero desafío es obtener los datos correctos en un solo lugar y en un estado que las empresas puedan usar. Las canalizaciones ETL ofrecen a los equipos una manera confiable de recopilar, limpiar y combinar datos de toda la empresa para que puedan usarse para análisis, informes, pronósticos, IA, auditorías o actualizaciones de inversores.

He aquí por qué las empresas invierten en canalizaciones ETL:

Para crear una vista unificada en todos los sistemas

Los datos están fragmentados por defecto. Los datos de ventas pueden estar en tu sistema CRM. Las transacciones fluyen a través de tu plataforma de pagos. El consumo se encuentra en un archivo de registro. Cada uno de estos sistemas cuenta parte de la historia.

Las canalizaciones ETL extraen datos sin procesar de esas fuentes, conciliar campos superpuestos (por ejemplo, ID de cliente) y cargar una versión limpia y unificada en un almacén central. Por ejemplo, una empresa SaaS podría usar una canalización ETL para combinar consumo, solicitudes de soporte técnico y facturación para supervisar el estado de la cuenta en un solo lugar.

Esta visión consolidada permite tomar mejores decisiones y, a menudo, es la única forma de responder a preguntas de múltiples fuentes, como «¿Qué campañas de marketing atrajeron a nuestros clientes más valiosos?».

Mejora de la calidad de los datos

Los datos brutos pueden estar desordenados. Los distintos sistemas utilizan formatos diferentes, aplican etiquetas incoherentes o contienen duplicados y lagunas.

Las canalizaciones ETL establecen un estándar mínimo de calidad. Limpian registros desordenados, normalizan categorías y formatos y aplican reglas de negocio antes de enviar los datos al software que usen los analistas o ejecutivos. Eso puede significar menos correcciones ad hoc, menos preguntas sobre campos que no coinciden y más confianza en lo que dicen los datos.

Automatización de flujos de trabajo manuales

Sin ETL, los equipos suelen depender de exportaciones, hojas de cálculo y scripts que pueden romperse cuando alguien actualiza un nombre de campo. Este enfoque es lento y no escala.

Las canalizaciones ETL automatizan estos flujos de trabajo. Se ejecutan en horarios o eventos, mueven los datos de una manera repetible y eliminan la necesidad de que los humanos vigilen todo el proceso.

Compatibilidad con el escalado y la complejidad

A medida que tu empresa crece, tus datos también lo hacen. Eso significa más clientes, eventos y sistemas. Combinar manualmente esos datos se vuelve insostenible.

Las canalizaciones ETL se crean a escala. Pueden procesar grandes volúmenes de datos, ejecutarse en paralelo y adaptarse a medida que surgen nuevas fuentes y casos de uso.

Posibilitar mejores análisis y decisiones

Los paneles y los modelos de IA son tan buenos como los datos que los alimentan. Si tu canalización está rota, también lo está tu análisis.

Las canalizaciones ETL aseguran que los directivos dispongan de datos oportunos y confiables. Incluyendo:

• Ingresos semanales
  
• Tendencias de abandono del cliente
  
• Rendimiento del producto en todos los segmentos
  
• Señales de fraude en tiempo real
  

La canalización de datos de Stripe permite a las empresas mover automáticamente pagos y datos financieros a las plataformas, sin necesidad de construir y mantener la canalización ellas mismos.

Gestión del riesgo y cumplimiento

Cuando los datos, especialmente los datos confidenciales, se mueven entre sistemas, hay riesgos: violaciones de seguridad, violaciones de normativa y controles de acceso inconsistentes.

Con las canalizaciones ETL, las empresas tienen más control. Pueden:

• Enmascarar o cifrar campos sensibles durante el procesamiento
  
• Registrar el acceso y las transformaciones para las auditorías
  
• Centralizar datos en entornos con controles de seguridad más fuertes
  

Estas tareas facilitan el cumplimiento de normas de protección de datos como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y la Ley de portabilidad y responsabilidad de los seguros médicos (HIPAA), y dificultan la pérdida de datos confidenciales.

¿Cuáles son los desafíos comunes con ETL, y cómo resolverlos?

Las canalizaciones ETL son importantes, pero rara vez son simples. Su complejidad proviene de los datos reales, sistemas y lógica de empresa involucrados. Pero puedes resolver la mayoría de los problemas con la arquitectura y los hábitos adecuados.

Estos son los problemas más comunes con ETL y cómo superarlos:

Problemas de calidad de datos

La canalización puede funcionar perfectamente y aún así ofrecer resultados de mala calidad si los datos de la fuente son inconsistentes o defectuosos.

Por qué sucede

• Los formatos o códigos entran en conflicto entre sistemas (por ejemplo, “CA” frente a “California”).
  -Hay duplicados, valores perdidos o entradas mal no válidas.
  
• Los campos posteriores se calculan a partir de errores anteriores.
  

Qué ayuda

• Incorporar validación de datos en tu canalización (no como último paso).
  
• Establecer umbrales y alertas para valores atípicos o valores nulos inesperados.
  
• Definir reglas sobre lo que se considera «limpio» y documentarlas.
  
• Poner en cuarentena las filas malas en lugar de descartarlas.
  

Transformaciones complejas

Algunas transformaciones son fáciles. Otras se complican rápidamente, especialmente cuando fusionan fuentes o aplican lógica de varios pasos.

Por qué sucede

• Las reglas de negocio cambian, se ponen en capas o no están bien documentadas.
  
• Las uniones entre sistemas exigen muchos casos extremos.
  
• El rendimiento disminuye cuando no se refinan las transformaciones.
  

Qué ayuda

• Dividir las transformaciones en pasos modulares que se puedan probar, depurar y reutilizar.
  
• Usar el control de versiones para realizar un seguimiento de los cambios lógicos a lo largo del tiempo.
  
• Mover los cálculos pesados a motores distribuidos, o llevarlos a tu almacén de datos, si es posible.
  
• Tratar el código de transformación como código de producción: revisarlo, probarlo y supervisarlo.
  

Cuellos de botella de rendimiento y escalabilidad

Una canalización que funciona bien con 1 millón de registros podría detenerse en 10 millones o comenzar a tardar demasiado en terminar.

Por qué sucede

• Los procesos se ejecutan en serie cuando podrían ejecutarse en paralelo.
  
• Los sistemas alcanzan límites en su entrada/salida (E/S), unidad central de procesamiento (CPU) o memoria.
  
• El código procesa los datos fila por fila en lugar de en masa.
  
• Los extractos completos repetidos sobrecargan los sistemas de origen.
  

Qué ayuda

• Diseñar para el paralelismo que tenga sentido para ti: partición por fecha, región e ID de cliente.
  
• Siempre que sea posible, usar cargas incrementales en lugar de actualizaciones completas.
  -Descargar cargas pesadas a sistemas flexibles (por ejemplo, computación distribuida, almacenes de escalado automático).
  
• Perfilar tu canalización regularmente, y mejorar los pasos más lentos.
  

Demasiados sistemas de fuente y falta de estandarización

Cada nueva fuente aumenta la dificultad: las API difieren, los nombres de los campos no coinciden y algunas fuentes envían datos una vez por minuto, mientras que otras lo hacen una vez por semana.

Por qué sucede

• Muchos sistemas de empresa no fueron diseñados para la integración.
  
• Los formatos de fuente son inconsistentes (por ejemplo, exportaciones CSV, API, bases de datos heredadas).
  
• Los equipos extraen datos de distintas formas sin coordinación.
  

Qué ayuda

• Estandarizar los métodos de extracción siempre que puedas: utiliza conectores compartidos o herramientas de ingestión centralizadas.
  
• Aislar la lógica de cada fuente (módulos o scripts separados) para facilitar el mantenimiento.
  
• Normalizar el nombre de campo y los metadatos con antelación en la canalización.
  
• Usar la captura de datos de cambios (CDC) siempre que sea posible para sincronizar solo las actualizaciones.
  

Riesgos de seguridad y cumplimiento de la normativa

Mover datos confidenciales, especialmente información financiera o sobre clientes, genera riesgos. Tu canalización tiene que tener en cuenta cifrado, reglas de privacidad y pistas de auditoría.

Por qué sucede

• Los sistemas extraen campos sensibles innecesariamente.
  
• El almacenamiento temporal no es seguro.
  
• No hay registros sobre quién accedió a qué y cuándo.
  

Qué ayuda

• Enmascarar o encriptar datos sensibles durante la transformación.
  
• Restringir el acceso a las zonas de almacenamiento, y aplicar controles establecidos en funciones.
  
• Utilizar protocolos seguros para la extracción y transferencia.
  
• Mantener registros de auditoría, y soporte eliminación u omisión a petición.
  

Deuda de mantenimiento y deriva de canalizaciones

Las canalizaciones requieren una atención continua, ya que los esquemas de origen y las definiciones de negocio cambian y los trabajos fallan sin previo aviso.

Por qué sucede

-Las canalizaciones carecen de capacidad de observación, por lo que los problemas pasan desapercibidos.
- Nadie es propietario de la canalización en el día a día.
- La lógica está codificada e indocumentada.

Qué ayuda

-Tratar las canalizaciones como infraestructura activa: versiones, supervisión y comprobación.
- Agregar registros, métricas y comprobaciones de estado.
- Utilizar software de orquestación para realizar un seguimiento de las dependencias y los reintentos.
- Crear libros de ejecución para los fallos más comunes, no confiar en la memoria.

Los procedimientos adecuados pueden mitigar estos problemas y evitar que se conviertan en emergencias recurrentes. Además, te ayudarán a crear canalizaciones transparentes, mantenibles y lo suficientemente resistentes como para crecer con tu empresa.

¿Cómo diseñar una canalización ETL escalable?

La verdadera prueba de una canalización ETL es su capacidad de funcionamiento cuando los datos se multiplican por 10, cambia el modelo de negocio o entran en funcionamiento tres nuevos sistemas. Una canalización flexible puede asumir ese cambio sin romperse, ralentizarse o volverse demasiado compleja.

Te mostramos cómo incorporar escalabilidad en tu canalización:

Empieza con el crecimiento en mente

La escalabilidad consiste en estar preparado para más:

• Fuentes
  
• Volumen
  
• Equipos que necesitan acceso
  
• Gastos generales de regulación
  

Considera qué podría romperse primero si esta canalización necesita admitir 10 veces más datos o rellenar 5 nuevos cuadros de mando. Créala con la capacidad suficiente para que no te veas obligado a hacer una costosa reconstrucción dentro de seis meses.

Uso de una arquitectura que pueda escalar

Algunas canalizaciones están condenadas desde el principio porque dependen de sistemas o procesos que no escalan horizontalmente. Para evitarlo:

• Elige motores de procesamiento que puedan ejecutar trabajos en paralelo en varias máquinas
  
• Utiliza bases de datos o almacenes que puedan separar almacenamiento e informática, y escalar cada uno de forma independiente
  
• Haz cargas por lotes o escrituras particionadas en lugar de operaciones fila por fila
  

Si alguna parte de tu pipeline sobrepasa el límite de una máquina, ese es el cuello de botella.

Diseña para el paralelismo

El paralelismo es la forma de minimizar el tiempo de ejecución y aumentar la capacidad. Las canalizaciones en serie pueden parecer seguras, pero son lentas. Si procesas un archivo, un cliente o una región a la vez, tu rendimiento se verá limitado, por muy potente que sea tu infraestructura. En lugar de eso, deberías:

• Dividir los datos por unidades lógicas (por ejemplo, fecha, región, ID de cliente)
  
• Ejecutar pasos de extracción, transformación y carga simultáneamente cuando las dependencias lo permitan
  
• Hacer que cada etapa sea independiente para que varias instancias puedan ejecutarse en paralelo
  

Apoyo en la elasticidad de la nube

La infraestructura en la nube facilita el escalado de ETL sin aprovisionamiento excesivo. Puedes:

• Escalar la computación automáticamente cuando la demanda alcanza su punto máximo
  
• Utilizar servicios de almacenamiento de objetos para almacenar sin preocuparse por la capacidad
  -Dejar que los servicios administrados de ETL se encarguen del trabajo pesado de la asignación de recursos
  

Mejorar los problemas menores antes de que se vuelvan urgentes

En condiciones de escalado, las pequeñas decisiones tienen un gran impacto. Algunas acciones que ayudan incluyen:

• Uso de formatos de archivo en columnas (por ejemplo, Parquet) para el almacenamiento para acelerar las lecturas y escrituras
  
• Compresión de archivos grandes para reducir el tiempo de I/O
  
• Escritura de consultas SQL eficientes, y prevención de transformaciones innecesarias
  
• Determinación de tus trabajos para encontrar cuellos de botella con antelación
  

Mantenimiento de la canalización modular

Las canalizaciones modulares son más fáciles de aumentar, probar y sus problemas son más fáciles de resolver.. Escalan organizativa y técnicamente. Cuando necesites agregar una nueva fuente de datos o cambiar una regla de transformación, no querrá desentrañar un monolito de 2000 líneas. En lugar de eso, deberías:

• Divide tu canalización en etapas lógicas (por ejemplo, ingestión, procesamiento, carga)
  
• Encapsula transformaciones para que puedan actualizarse o reutilizarse de forma independiente
  
• Documenta entradas, salidas y dependencias claramente
  

Creadas para la visibilidad

A medida que la canalización crece, también lo hace la necesidad de entender lo que está sucediendo dentro de ella. No puedes arreglar o escalar lo que no puedes ver. Asegúrate de:

• Monitorear tiempos de ejecución de trabajo, recuentos de filas, tasas de error y actualizaciones
  
• Establecer alertas para errores y umbrales
  
• Realizar un seguimiento del linaje de los datos para que los equipos sepan de dónde proceden y cómo han cambiado
  
• Registrar eventos en cada paso con suficiente contexto para depurar problemas rápidamente
  

La buena visibilidad es lo que te permite escalar con confianza.