TL;DR
La diferencia principal radica en el orden de las operaciones: ETL (Extract, Transform, Load) transforma los datos antes de cargarlos, ideal para sistemas on-premise costosos donde el espacio es limitado. Por otro lado, ELT (Extract, Load, Transform) carga los datos crudos primero y los transforma dentro del Data Warehouse, aprovechando el almacenamiento barato y el poder de cómputo de la nube, lo que lo convierte en el estándar actual por su flexibilidad y aislamiento de la fuente.
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Intro
En el mundo de la ingeniería de datos, dos acrónimos fundamentales son ETL y ELT. Aunque parecen simples variaciones en el orden de las letras, representan dos filosofías distintas sobre cómo mover, procesar y almacenar la información.
Entender cuándo y por qué usar cada uno es vital para diseñar arquitecturas eficientes. ¿Vale la pena transformar los datos antes de guardarlos, o es mejor guardar todo “tal cual” y procesarlo después? La respuesta depende mucho de la infraestructura y las necesidades del negocio.
¿Qué es un ETL?
ETL significa Extract, Transform, Load (Extraer, Transformar, Cargar). Este proceso se divide en tres etapas claras:
- Extract (Extracción): Consiste en tomar toda la información de las fuentes definidas (bases de datos, APIs, CSVs) e ingerirla hacia un punto intermedio.
- Transform (Transformación): Aquí es donde se da sentido a los datos. Se realiza la limpieza, validación y aplicación de reglas de negocio. Es la etapa más pesada lógicamente.
- Load (Carga): Una vez que los datos están limpios y estructurados, se cargan en el repositorio final para su consumo.
¿Por qué nació el ETL?
Para entender el ETL, hay que mirar al pasado. Los sistemas de Data Warehouse tradicionales (on-premise) eran extremadamente costosos. Comprar servidores, instalar la infraestructura y configurar todo para una simple prueba de concepto podía tomar meses.
Debido a este alto costo, el almacenamiento y el procesamiento eran recursos limitados y valiosos. No se podía dar el lujo de almacenar “basura” o datos sin procesar. Por ello, se tenía que ser muy preciso:
- Se extraía solo la información necesaria.
- Se transformaba un subconjunto de datos cuidadosamente seleccionado.
- Se cargaba solo lo que ya servía para el análisis.
El flujo del ETL
Si visualizáramos este proceso, veríamos lo siguiente:
- Fuentes: Bases de datos, APIs, archivos CSV.
- Extracción: Los datos se mueven de las fuentes.
- Staging (Área de preparación): Aquí llega la información cruda y es donde ocurre la Transformación. Se limpia y estructura antes de tocar el sistema final.
- Data Warehouse: Finalmente, se cargan los datos ya procesados listos para ser consultados.
¿Qué es un ELT?
ELT significa Extract, Load, Transform (Extraer, Cargar, Transformar). Como puedes notar, las últimas dos letras intercambian su orden.
El cambio de paradigma se dio gracias a la aparición de los Data Warehouses en la nube. Proveedores como Snowflake, Google BigQuery o Amazon Redshift hicieron que la infraestructura fuera accesible con solo unos clics.
¿Por qué usar ELT?
Con la nube, el costo del almacenamiento bajó drásticamente. Ya no era necesario ser tan “tacaño” con el espacio. Se descubrió que no era obligatorio transformar los datos antes de cargarlos. El flujo se simplificó:
- Se extraen los datos.
- Se cargan tal cual (crudos) en la nube (como si los pasaran a través de una pared).
- Se transforman dentro del propio Data Warehouse.
Ventajas principales:
- Aislamiento: Si la lógica de la fuente original cambia, tienes los datos crudos a salvo en la nube y puedes re-procesarlos sin volver a pedirlos a la fuente.
- Costo: Aunque el almacenamiento puede aumentar, se elimina la complejidad de planificar transformaciones complejas antes de siquiera saber si los datos serán útiles.
- Poder de cómputo: La nube permite separar el almacenamiento del cómputo. Puedes transformar datos usando motores potentes dentro de la misma instancia sin afectar la carga.
El flujo del ELT
En un diagrama de ELT, la estructura varía ligeramente respecto al ETL:
- Fuentes: Igual que antes (BD, APIs, CSV).
- Extracción: Se toman los datos.
- Load (Carga): Los datos caen directamente en el repositorio final en estado crudo. No hay un área de staging externo obligatorio para la transformación previa.
- Transformación: Este componente actúa dentro del Data Warehouse. Utiliza el poder de cómputo de la nube para limpiar, estructurar y modelar los datos que ya están ahí.
¿Cuándo usar cada uno?
Hoy en día, la mayoría de las arquitecturas modernas tienden a usar ELT porque la tecnología lo permite y resulta mucho más práctico. Al eliminar la barrera de la transformación previa, los equipos de datos pueden experimentar más rápido.
- Usa ELT si: Estás trabajando en la nube, quieres flexibilidad para cambiar tus modelos de datos sin volver a extraer desde cero, y necesitas iterar rápido.
- Usa ETL si: Tienes restricciones de legacy, necesitas cargar datos en un sistema on-premise con recursos limitados, o hay requisitos de seguridad estrictos que prohíben almacenar datos crudos en el repositorio final.
Conclusión
La evolución de ETL a ELT refleja la evolución de la tecnología: pasamos de un mundo donde el hardware era caro y escaso, a uno donde el almacenamiento es abundante y el cómputo es elástico.
Entender esta diferencia no es solo teórico; define cómo diseñamos tus pipelines, qué herramientas elegimos y cuánta agilidad tendremos para responder a las necesidades del negocio. En la era de la nube, ELT se ha convertido en el patrón predominante por su capacidad para manejar el caos de los datos crudos y convertirlo en valor de manera escalable.