La mayoría de los equipos necesitan muchos datos, del tipo en el que puedes confiar, consultar y usar sin tantas exportaciones, desajustes de campos o dashboards medio rotos. Más allá de mover los datos, una canalización de extracción, transformación y carga (ETL) los convierte en algo utilizable, en escala y sin sorpresas. En 2024, se creó, capturó, copió y consumió un estimado de 149 zettabytes de datos en todo el mundo, por lo que es importante contar con una canalización que simplifique el procesamiento de los datos.

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

¿Qué contiene este artículo?

• ¿Qué es una canalización de ETL?
  
• ¿Cómo funciona una canalización de ETL?
  
• ¿Por qué las empresas utilizan canalizaciones de ETL?
  
• ¿Cuáles son los desafíos comunes con ETL y cómo los resuelves?
  
• ¿Cómo se puede diseñar una canalización de ETL que crezca?
  

¿Qué es una canalización de ETL?

Una canalización de ETL es el sistema que hace que los datos sin procesar se puedan utilizar y los mueve de un lugar a otro. Esto es lo que significa el acrónimo:

• Extraer: datos basados en la extracción de sistemas de fuentes.
  
• Transformar: limpia y aplica un nuevo formato a esos datos.
  
• Cargar: se entrega a un destino centralizado (p. ej., un almacén de datos).
  

En términos prácticos, una canalización de ETL recopila datos de fuentes como plataformas de pagos, bases de datos de productos y herramientas de análisis web. El sistema procesa esos datos (al limpiarlos, unificar formatos y combinar sistemas) y luego lleva el producto final a un lugar donde se puede utilizar, como para la elaboración de informes, dashboards o modelos.

¿Qué sucede con la extracción, carga y transformación (ELT)?

Tradicionalmente, las canalizaciones de ETL transformaban los datos antes de cargarlos en el almacén. Pero hoy en día, con una informática más rápida y un almacenamiento más económico, muchos equipos utilizan ELT: cargan primero los datos sin procesar y luego los transforman dentro del almacén.

ELT es un pedido diferente de operaciones, pero tiene el mismo propósito que ETL: mover tus datos a un solo lugar y en un estado utilizable.

¿Cómo funciona una canalización de ETL?

Las canalizaciones de ETL operan en tres etapas principales: extraer, transformar y cargar, pero rara vez se trata de un proceso ordenado y lineal. Una canalización bien diseñada está en constante movimiento, gestionando diferentes lotes de datos, coordinando dependencias y proporcionando información antes de que termine el último lote.

Esto es lo que sucede en cada etapa:

Extracción

Los métodos de extracción varían en función del sistema. Los límites de frecuencia y la latencia determinan el ritmo de las interfaces de programación de aplicaciones (API). Con las bases de datos de producción, los equipos suelen utilizar extracciones incrementales, al extraer solo los datos que han cambiado desde la última ejecución para minimizar la carga. La canalización comienza por extraer datos de dondequiera que estén.

Las fuentes incluyen las siguientes:

• Bases de datos relacionales (p. ej., PostgreSQL, MySQL)
  
• Plataformas de software como servicio (SaaS), a través de API de herramientas como sistemas de gestión de relaciones con los clientes (CRM), software de soporte y proveedores de servicios de pago
  
• Archivos planos, registros, buckets en la nube o servidores del Protocolo de transferencia de archivos (FTP)
  

Transformación

Este es el aspecto principal de la canalización y, por lo general, la parte más involucrada. Después de la extracción, los datos ingresan en un entorno de preparación para su procesamiento. La fase de transformación implica lo siguiente:

• Limpieza de datos: elimina filas dañadas, elimina registros duplicados y completa los valores faltantes.
  
• Estandarización de datos: armoniza formatos y unidades (p. ej., conversión de marcas de tiempo, códigos de monedas coincidentes).
  
• Fusión de datos: combina la información de todas las fuentes (p. ej., compara registros de usuarios de un sistema CRM con el historial de transacciones de un sistema de pago).
  
• Campos de derivación: calcula nuevas métricas o aplica la lógica de la empresa (p. ej., al etiquetar a los clientes “con riesgo de pérdida” en función de sus patrones de comportamiento).
  

Puedes ejecutar estos pasos en lenguajes de programación como el Lenguaje de Consulta Estructurado (SQL) y Python o a través de un motor de transformación como Apache Spark, sea cual sea el tamaño y el alcance de los datos. El resultado son conjuntos de datos ordenados y estructurados que se adaptan al modelo de datos y a los objetivos de análisis de la empresa.

Carga

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

• Almacén de datos en la nube (p. ej., 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 las actualizan para mantener las tablas actualizadas. Los intercambios de tablas completas o la sobreescritura de particiones son comunes para la revisión de datos.

Las canalizaciones eficientes permiten gestionar la carga en el modo por lotes o de forma masiva, especialmente en escala. Esto permite reducir la contención de escritura, evitar obstáculos en el rendimiento y proporcionar a los sistemas posteriores datos utilizables en un formato predecible.

Paralelismo

En una canalización madura, estas etapas no tienen lugar al mismo ritmo. En cambio, están escalonadas y en paralelo: por ejemplo, mientras se transforman los datos extraídos del lunes, puede comenzar la extracción del martes.

Esta canalización mantiene un alto rendimiento. Pero también introduce posibles complicaciones: si algo falla en parte, necesitas visibilidad de qué etapa se interrumpió y cómo reanudar 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 lo siguiente:

• Dependencias de la tarea: determinan qué se ejecuta primero y qué después.
  
• Programación: es cuando comienza cada etapa (p. ej., por hora, a diario, establecida en función de los eventos desencadenados).
  
• Gestión de fallas: la gestión de fallas proporciona los siguientes pasos cuando un trabajo se estanca o se interrumpe.
  
• Gestión de recursos: determina qué trabajos de informática se ejecutan dónde y cuántos a la vez.
  

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

¿Por qué las empresas utilizan las canalizaciones de ETL?

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

A continuación, te explicamos por qué las empresas invierten en canalizaciones de ETL:

Para crear una vista unificada en todos los sistemas

Los datos están fragmentados de forma predeterminada. Los datos de ventas pueden estar activos en tu sistema de CRM. Las transacciones pasan por tu plataforma de pagos. El uso del producto se encuentra en un archivo de registro. Cada uno de estos sistemas cuenta una parte de la historia.

Las canalizaciones de ETL extraen datos sin procesar de esas fuentes, concilian campos superpuestos (por ejemplo, id. de clientes) y cargan una versión limpia y unificada en un almacén central. Por ejemplo, una empresa SaaS podría usar una canalización de ETL para combinar el uso de productos, los vales de soporte y los datos de facturación para monitorear el estado de la cuenta en un solo lugar.

Esta visión consolidada permite una mejor toma de decisiones, y a menudo es la única forma de responder preguntas de múltiples fuentes como: “¿Qué campañas de marketing atrajeron a nuestros clientes más valiosos?”.

Para mejorar la calidad de los datos

Los datos sin procesar pueden ser complicados. Los diferentes sistemas utilizan diferentes formatos, aplican etiquetas inconsistentes o contienen duplicados y brechas.

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

Para automatizar los flujos de trabajo manuales

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

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

Para respaldar el crecimiento 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 de ETL están diseñadas para crecer. Pueden procesar grandes volúmenes de datos, ejecutarse en paralelo y adaptarse a medida que surgen nuevas fuentes y casos de uso.

Para impulsar mejores análisis y decisiones

Los dashboards y los modelos de IA solo son tan buenos como los datos que los alimentan. Si tu canalización se ha interrumpido, también tu análisis.

Las canalizaciones de ETL garantizan que los responsables de la toma de decisiones tengan datos confiables y de manera oportuna. Esto incluye lo siguiente:

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

Stripe canalización de datos permite a las empresas ingresar pagos y datos financieros de forma automática en las plataformas, sin necesidad de crear y mantener la canalización por sí mismas.

Para gestionar el riesgo y cumplir con la normativa

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

Con las canalizaciones de ETL, las empresas tienen más control. Pueden hacer lo siguiente:

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

Estas tareas facilitan el cumplimiento de las normas de protección de datos como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y la Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros Médicos (HIPAA), y dificultan la pérdida de datos confidenciales.

¿Cuáles son los desafíos comunes con ETL y cómo los resuelves?

Las canalizaciones de ETL son importantes, pero rara vez son simples. Su complejidad se debe a los datos reales, los sistemas y la lógica empresarial 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 resolverlos:

Problemas de calidad de los datos

La canalización puede funcionar a la perfección y aún así ofrecer resultados de mala calidad si los datos de las fuentes son inconsistentes o defectuosos.

Por qué sucede

• Los formatos o códigos entran en conflicto entre sistemas (p. ej., “CA” en vez de “California”).
  
• Hay duplicados, valores faltantes o entradas con un formato incorrecto.
  
• Los campos posteriores se calculan a partir de errores anteriores.
  

Qué ayuda

• Integra la validación de datos en tu canalización (no como un último paso).
  
• Establece umbrales y alertas de valores atípicos o valores nulos inesperados.
  
• Define reglas para lo que cuenta como “limpio” y documenta estas.
  
• Coloca en cuarentena las filas incorrectas en lugar de descartarlas.
  

Transformaciones complejas

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

Por qué sucede

• Las reglas empresariales cambian, se colocan en capas o no están bien documentadas.
  
• Las uniones entre sistemas requieren de mucha gestión de casos extremos.
  
• El rendimiento disminuye cuando no se perfeccionan las transformaciones.
  

Qué ayuda

• Divide las transformaciones en pasos modulares que puedas probar, depurar y reutilizar.
  
• Utiliza el control de versiones para hacer un seguimiento de los cambios de la lógica a lo largo del tiempo.
  
• Mueve los cálculos pesados a motores distribuidos, o colócalos en tu almacén de datos, si es posible.
  
• Trata el código de transformación como un código de producción: revísalo, pruébalo y monitoréalo.
  

Obstáculos de rendimiento y escalabilidad

Una canalización que funciona bien con un millón de registros puede 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 masivamente.
  
• Sistemas de fuentes repetidos de sobrecarga de extracciones completas.
  

Qué ayuda

• Diseña para el paralelismo que tenga sentido para ti: partición por fecha, región e id. del cliente.
  
• Utiliza cargas incrementales en lugar de actualizaciones completas siempre que sea posible.
  
• Descarga los trabajos pesados a sistemas flexibles (p. ej., informática distribuida, almacenes con escalamiento automático).
  
• Perfila tu canalización con regularidad y mejora los pasos más lentos.
  

Demasiados sistemas de fuentes y falta de estandarización

Cada fuente nueva agrega dificultades: 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 a la semana.

Por qué sucede

• Muchos sistemas empresariales no fueron diseñados para la integración.
  
• Los formatos de la fuente no son coherentes (p. ej., exportaciones CSV, API, bases de datos heredadas).
  
• Equipos basados en la extracción de datos de diferentes maneras sin coordinación
  

Qué ayuda

• Estandariza los métodos de extracción donde puedas: utiliza conectores compartidos o herramientas de ingestión centralizadas.
  
• Aísla la lógica de cada fuente (módulos o scripts separados) para facilitar el mantenimiento.
  
• Normaliza la denominación del campo y los metadatos al principio de la canalización.
  
• Utiliza la captura de datos de cambio (CDC) siempre que sea posible para sincronizar solo las actualizaciones.
  

Riesgos de seguridad y cumplimiento

Mover datos confidenciales, especialmente clientes o información financiera, conlleva riesgos. Tu canalización debe tener en cuenta el cifrado, las reglas de privacidad y los registros de auditoría.

Por qué sucede

• Los sistemas extraen campos confidenciales innecesariamente.
  
• El almacenamiento temporal no está asegurado.
  
• No hay registros sobre quién accedió a qué y cuándo.
  

Qué ayuda

• Enmascara o cifra los datos confidenciales durante la transformación.
  
• Restringe el acceso a las áreas de preparación y aplica controles basados en funciones.
  
• Utiliza protocolos seguros para la extracción y las transferencias.
  
• Mantén los registros de auditoría y permite la eliminación o supresión a solicitud.
  

Deuda de mantenimiento y cambio en la canalización

Las canalizaciones requieren de atención continua a medida que cambian los esquemas de las fuentes y las definiciones empresariales y los trabajos fallan silenciosamente.

Por qué sucede

• Las canalizaciones carecen de observabilidad, por lo que los problemas pasan inadvertidos.
  
• Nadie es dueño de la canalización día a día.
  
• La lógica tiene una codificación rígida y no documentada.
  

Qué ayuda

• Trata las canalizaciones como una infraestructura dinámica: aplica versiones, monitoréalas y compruébalas.
  
• Agrega registros, métricas y controles de eficiencia.
  
• Utiliza un software de orquestación para hacer un seguimiento de las dependencias y los reintentos.
  
• Crea manuales de operación de errores comunes; no te bases en la memoria.
  

Las prácticas adecuadas pueden mitigar estos desafíos y evitar que se conviertan en emergencias recurrentes. Además, te ayudarán a crear canalizaciones que sean lo suficientemente transparentes, con capacidad de mantenimiento y resilientes como para crecer con tu empresa.

¿Cómo puedes diseñar una canalización de ETL que se expanda?

La verdadera prueba de una canalización de ETL es qué tan bien puede funcionar cuando tus datos aumentan en un factor de 10, tu modelo de negocio cambia o tres nuevos sistemas se colocan en línea. Una canalización flexible puede absorber ese cambio sin interrumpirse, ralentizarse o volverse demasiado compleja.

A continuación, te explicamos cómo integrar la escalabilidad en tu canalización:

Comienza con el crecimiento en mente

Escalabilidad consiste en estar listo para más:

• Fuentes
  
• Volumen
  
• Equipos que necesitan acceso
  
• Gastos generales normativos
  

Considera lo que podría interrumpirse primero si esta canalización necesita un soporte 10 veces mayor que los datos o completar cinco dashboards nuevos. Construye con la capacidad suficiente como para que no te veas obligado a hacer una costosa reconstrucción dentro de seis meses.

Utiliza una arquitectura que permita el crecimiento

Algunas canalizaciones están condenadas desde el principio porque se basan en sistemas o procesos que no crecen horizontalmente. Para evitar eso:

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

Si alguna parte de tu canalización maximiza una máquina, ese es tu obstáculo.

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, cliente o región a la vez, tu rendimiento es limitado, independientemente de lo sólida que sea tu infraestructura. En cambio, debes hacer lo siguiente:

• Dividir los datos en unidades lógicas (p. ej., fecha, región, id. del cliente)
  
• Ejecutar los pasos de extracción, transformación y carga al mismo tiempo cuando las dependencias te lo permitan
  
• Lograr que cada etapa no tenga un estado para que varias instancias puedan ejecutarse en paralelo
  

Aprovecha la elasticidad de la nube

La infraestructura de la nube facilita el crecimiento de ETL sin aprovisionamiento excesivo. Puedes hacer lo siguiente:

• Hacer crecer la informática de forma automática cuando la demanda alcance su punto máximo
  
• Utilizar servicios de almacenamiento de objetos para la preparación sin preocuparte por la capacidad
  
• Dejar que los servicios de ETL gestionados se encarguen del trabajo pesado de la asignación de recursos
  

Aborda los problemas leves antes de que se vuelvan urgentes

En términos de crecimiento, las pequeñas elecciones provocan un gran impacto. Algunas acciones de ayuda incluyen las siguientes:

• Uso de formatos de archivo en columnas (p. ej., Parquet) para la preparación, a fin de acelerar las lecturas y escrituras
  
• Compresión de archivos grandes para reducir el tiempo de E/S
  
• Redacción de consultas SQL eficaces y evitar transformaciones innecesarias
  
• Elaboración de perfiles de tus trabajos para encontrar los obstáculos a tiempo
  

Mantén la canalización modular

Las canalizaciones modulares son más fáciles de cultivar, probar y resolver. Crecen a nivel organizativo y técnico. Cuando tengas que agregar una nueva fuente de datos o cambiar una regla de transformación, no querrás desentrañar un monolito de 2000 líneas. En cambio, debes hacer lo siguiente:

• Divide tu canalización en etapas lógicas (p. ej., ingestión, procesamiento, carga).
  
• Encapsula las transformaciones para que puedan actualizarse o reutilizarse de forma independiente.
  
• Documenta las entradas, salidas y dependencias con claridad.
  

Crea visibilidad

A medida que la canalización crece, también lo hace la necesidad de comprender lo que está sucediendo dentro de ella. No puedes arreglar ni hacer crecer lo que no puedes ver. Asegúrate de lo siguiente:

• Supervisa los tiempos de ejecución de los trabajos, el recuento de filas, las tasas de error y la actualización.
  
• Establece alertas de errores y umbrales.
  
• Haz un seguimiento del linaje de datos para que los equipos sepan de dónde provienen los datos y cómo cambiaron.
  
• Registra eventos en cada paso con un contexto suficiente como para resolver los problemas con rapidez.
  

Una buena visibilidad es lo que te permite crecer con confianza.