Salvador Gascon

¿Alguna vez has esperado minutos eternos a que cargue un dashboard?

Pues quizá no es tu conexión, ni siquiera tu Looker Studio.

Es algo que pasa antes, mucho antes: cuando tus datos están en plena mudanza.

Aquí es donde entra la batalla silenciosa que nadie te contó: ETL contra ELT.

ETL y ELT no son lo mismo (aunque muchos los mezclen)

Ambos procesos hacen lo mismo a grandes rasgos: mover datos de un sitio a otro.

Pero el orden de los pasos lo cambia todo:

• ETL (Extract, Transform, Load): extraes los datos, los transformas, y luego los cargas al destino.
• ELT (Extract, Load, Transform): extraes, cargas sin procesar, y transformas dentro del destino.

¿Y eso qué implica?

La diferencia real: velocidad vs control

Ventajas de ETL:

• Transformas antes de cargar: ideal para entornos que no soportan procesamiento intensivo.
• Mayor control sobre la calidad de los datos.
• Útil para flujos simples o cuando necesitas lógica de negocio previa.

Desventajas de ETL:

• Más lento para grandes volúmenes.
• Escalabilidad limitada si no automatizas bien.
• Difícil de mantener si crecen las fuentes o reglas.

Ventajas de ELT:

• Más rápido con grandes volúmenes: cargas primero y transformas cuando quieras.
• Escalable y flexible: perfecto con Data Warehouses como Google BigQuery.
• Ideal para modelos analíticos complejos y dinámicos.

Desventajas de ELT:

• Necesitas infraestructura potente.
• Riesgo de costes altos si no controlas el uso.
• Más difícil de auditar si hay muchas transformaciones sueltas.

👉 ETL es como llegar a casa con la compra ya ordenada en tuppers. Rápido de servir, pero lento de preparar. Ideal si tu destino no tiene mucha potencia (piensa en un Google Sheets).

👉 ELT es llevar toda la compra sin clasificar, pero dejar que tu cocina (Data Warehouse) se encargue. Más rápido al principio, más flexible a largo plazo.

Cuándo usar ETL (y no morir en el intento)

Estos son algunos escenarios donde ETL tiene más sentido que ELT:

• Cuando trabajas con herramientas con poca capacidad de procesamiento (como Google Sheets, Excel o APIs limitadas).
• Si necesitas validar los datos antes de cargarlos.
• Para procesos diarios que no requieren grandes volúmenes.

Caso real: Un equipo de ventas que transforma leads en Google Sheets y necesita ver solo los válidos en su CRM.

Cuándo ELT es la jugada maestra

Si cuentas con infraestructura potente y buscas eficiencia, aquí es donde ELT brilla:

• Cuando tienes un Data Warehouse potente (Google BigQuery, Snowflake, Redshift).
• Si manejas muchos orígenes y necesitas trazabilidad total.
• Para análisis avanzados: modelos de atribución, cohortes, IA…

Caso real: Un analista que conecta múltiples fuentes a Google BigQuery y transforma todo directamente en Google BigQuery. Utiliza SQL dinámico como por ejemplo aplicando filtros por fecha, creando métricas personalizadas con CASE WHEN, o combinando tablas con JOIN para un análisis más completo.

¿Y si ya tengo todo mezclado?

Bienvenido al club.

Muchos pipelines reales son híbridos: por ejemplo, extraen datos de un CRM con ETL para validar leads, y luego cargan grandes volúmenes de ventas sin procesar a Google BigQuery usando ELT para análisis posteriores.

Lo importante es saber qué transforma, cuándo y por qué.

Pregúntate esto:

• ¿Dónde están los cuellos de botella?
• ¿Mi herramienta destino puede con la carga?
• ¿Necesito trazabilidad o velocidad de entrega?

📊 Tendencias del mercado: ELT gana terreno, pero ETL sigue presente

El panorama de las herramientas de pipelines de datos está experimentando un crecimiento significativo.

Según un informe de Market Research Future, se espera que el mercado global de herramientas de pipelines de datos crezca de 63,90 mil millones de USD en 2025 a 514,56 mil millones de USD en 2034, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 26,82% durante el período de pronóstico.

En cuanto a las metodologías, ELT (Extract, Load, Transform) está ganando popularidad, especialmente en entornos basados en la nube.

Este enfoque permite cargar datos sin procesar en almacenes de datos modernos como Google BigQuery, Snowflake o Redshift, y luego transformarlos utilizando la potencia de procesamiento de estos sistemas.

Esta flexibilidad y escalabilidad están impulsando su adopción en organizaciones que manejan grandes volúmenes de datos y requieren análisis en tiempo real.

Sin embargo, ETL (Extract, Transform, Load) sigue siendo relevante, especialmente en organizaciones con infraestructuras heredadas o que manejan datos sensibles que requieren transformaciones antes de ser cargados en el sistema de destino.

La elección entre ETL y ELT depende de factores como la infraestructura existente, los requisitos de cumplimiento y la naturaleza de los datos a procesar.

En resumen, mientras que ELT está emergiendo como la opción preferida en entornos modernos y basados en la nube, ETL mantiene su lugar en escenarios donde el control previo al almacenamiento es crucial.

La decisión entre ambos enfoques debe basarse en las necesidades específicas de cada organización y en su infraestructura tecnológica.

Factores olvidados que pueden costarte caro

Además de velocidad y control, hay otras variables que deberías tener en cuenta:

• Costes ocultos: ELT puede salir más caro si no controlas las transformaciones.
• Tiempos de espera: ETL mal hecho puede ralentizar dashboards críticos.
• Facilidad de mantenimiento: ¿quién va a tocar ese script dentro de 6 meses? Mejor documenta bien tus scripts, usa control de versiones y deja claro el propósito de cada paso. Te lo agradecerás en el futuro.

En resumen:

Tabla comparativa: ETL vs ELT

Aquí te dejo un repaso rápido de cuándo usar cada enfoque:

• ETL: control antes de cargar. Útil para validaciones o entornos sencillos.
• ELT: velocidad y escalabilidad. Ideal si tu destino es potente y flexible.

🎯 No hay ganador único. Solo decisiones inteligentes.

¿Y tú?

Revisa tu arquitectura actual y decide con cabeza: ¿estás usando el enfoque más eficiente para tus datos?

Imagínatelo como un supermercado de soluciones tecnológicas: bases de datos, servidores, almacenamiento, inteligencia artificial… todo listo para usarse y pagar solo por lo que consumes.

Pero no es solo «la nube de Google».

Es una plataforma pensada para que los datos de tu empresa dejen de estar dispersos en mil Excels y empiecen a trabajar para ti.

Si alguna vez has esperado semanas por un dashboard porque IT no da abasto, esto te interesa.

Servicios de Google Cloud para análisis de datos y reporting

Google Cloud ofrece herramientas y servicios (muchos con versión gratuita para empezar sin riesgo), que puedes combinar para crear flujos de análisis realmente potentes:

• Google BigQuery (versión gratuita de hasta 1 TB de consultas al mes): analiza millones de filas en segundos sin mover los datos. Ideal para reemplazar reportes en Excel y tener una base de datos escalable.
• Looker y Looker Studio (Looker Studio es gratuito para uso individual y dashboards básicos): visualizaciones BI integradas. Perfecto para crear reportes interactivos y compartirlos con tu equipo de forma clara y visual.
• Cloud Functions (nivel gratuito mensual para ejecutar funciones sin coste): automatiza tareas como cargar datos en BigQuery o enviar alertas si una métrica cambia. Es tu aliado silencioso para que todo funcione sin intervención manual.
• Cloud Storage (nivel gratuito de 5 GB disponible en regiones seleccionadas): almacena datos fuente en bruto (CSVs, backups, imágenes), accesibles para análisis posteriores o como input para BigQuery.
• Dataform: define transformaciones SQL en Google BigQuery. Ideal si tienes cálculos complejos o modelos de datos que evolucionan y necesitas trazabilidad y control de versiones.
• Cloud Composer: orquesta procesos de carga y transformación. Por ejemplo, extraer datos cada noche de un ERP y actualizarlos en BigQuery antes del reporte matinal. Automatización de pipelines sin perder el control.
• Google Sheets: input o output. Carga datos desde Sheets a BigQuery con un clic o conecta Looker Studio para dashboards automáticos desde una hoja compartida. Ideal para usuarios que ya dominan esta herramienta y quieren dar un paso más.

Ventajas de Google Cloud para equipos de datos

Aquí no te hablo de promesas vacías.

Te hablo de lo que tú puedes conseguir en tu día a día cuando implementas Google Cloud.

Desde reducir errores manuales hasta acelerar decisiones que antes tardaban días.

Se trata de transformar tareas rutinarias en procesos automáticos y confiables.

1. Unificas fuentes sin morir en el intento: CRM, Analytics, Sheets, ERP… Google Cloud puede conectarlo todo. Y mantenerlo actualizado automáticamente.
2. Escalabilidad sin miedo: empieza pequeño, crece sin límites. Da igual si tus datos se multiplican por diez: la infraestructura se adapta.
3. Seguridad sin drama: protege tus datos sin pelearte con contraseñas ni permisos imposibles. Cumple normativas con controles sencillos.
4. Coste controlado: pagas solo por lo que usas. Literal. Sin licencias ocultas, sin sustos a fin de mes.

Caso de uso: de 7 días a 15 minutos con Google BigQuery

Un cliente de retail tardaba una semana en consolidar ventas, stocks y presupuestos desde varias tiendas.

Con Google BigQuery y Looker, automatizamos todo: ahora lo tiene en 15 minutos cada mañana, sin tocar un Excel.

El impacto no fue solo de tiempo.

También redujo errores, mejoró su visibilidad diaria y pudo reaccionar más rápido ante desvíos de ventas o problemas de inventario.

Todo con una inversión mínima comparada con el ahorro mensual en horas y decisiones mejoradas.

¿Necesitas ser ingeniero para usar Google Cloud?

No. Pero tener un buen guía ayuda.

Si sabes algo de SQL y te manejas con Sheets, puedes empezar.

Google Cloud está pensado para que el conocimiento técnico no sea una barrera, sino una ventaja que puedes escalar.

Además, si eres de los que automatiza con Apps Script o crea macros, notarás que muchas tareas repetitivas pueden desaparecer en cuestión de horas.

Google Cloud te da superpoderes con las herramientas que ya conoces.

Por qué Google Cloud es tu próximo paso en análisis

Porque cada día que pasas copiando y pegando datos, es una decisión que no se toma.

Es una alerta que llega tarde.

Es una oportunidad perdida.

Y lo mejor es que no tienes que migrar todo de golpe.

Puedes empezar pequeño: con un dashboard, una automatización, una base de datos compartida.

Google Cloud está diseñado para crecer contigo. No para complicarte la vida.

Así que si quieres aprovechar su potencial, aquí tienes solo algunas cosas que podrías empezar a hacer hoy mismo:

• Tener informes en tiempo real sin pedir favores a IT.
• Cruzar datos sin escribir macros eternas.
• Automatizar tareas repetitivas con un clic.

Quizá ha llegado el momento de mirar al cielo… y subir a la nube correcta.

Y si no sabes por dónde empezar, cuéntamelo.

Te ayudo a traducir tus hojas de cálculo en flujos de datos inteligentes y tus informes manuales en decisiones automatizadas.

Porque el análisis no es el fin.

Es el camino hacia una empresa que decide más, mejor y más rápido.

Primeros pasos con Google Cloud sin miedo

Empieza por algo pequeño.

Identifica un informe que siempre llega tarde o una tarea repetitiva que odias hacer.

No necesitas cambiar toda tu infraestructura: con una mejora puedes liberar tiempo y ganar claridad.

Piensa en esa métrica que siempre te piden y nunca está lista.

En ese dashboard que deberías actualizar cada lunes y a veces olvidas.

Piensa en lo que podrías automatizar si tuvieras solo una hora más al día.

Google Cloud puede automatizar eso.

Y lo que hoy es solo un paso, mañana puede ser una arquitectura completa de análisis.

No necesitas un plan maestro. Solo dar el primer paso.

Imagina que te llega un Excel de ventas, otro de inventario, un CRM en la nube y un sistema contable heredado del siglo pasado.

¿Y tú? Queriendo armar un dashboard limpio, con métricas claras, sin pasarte horas copiando y pegando.

ELT es el engranaje silencioso que hace que eso sea posible. Sin drama. Sin magia. Con método.

Qué es un ELT

Un ELT (Extract, Load, Transform) es una metodología moderna de integración de datos.

Su objetivo es centralizar todas tus fuentes en un único lugar —un data warehouse— y transformarlas allí, en vez de hacerlo antes.

Este enfoque aprovecha la potencia de cálculo y escalabilidad de plataformas modernas como Google BigQuery o Snowflake, y te permite tener el control de la lógica de negocio desde tu equipo de análisis.

En un artículo anterior, ya explicamos qué era un ETL: el proceso tradicional (ver artículo sobre ETL), donde primero se transformaban los datos y luego se cargaban. Ideal cuando el almacenamiento era caro y el poder de procesamiento limitado.

Pero hoy, el juego ha cambiado.

Pero… ¿qué significa ELT?

Extract, Load, Transform.

O en cristiano: Extraer, Cargar y Transformar.

1. Extraer (Extract): sacar los datos desde donde vivan (bases de datos, APIs, archivos, hojas de cálculo).
2. Cargar (Load): llevarlos tal cual están a un destino común: tu data warehouse (BigQuery, Redshift, Snowflake…).
3. Transformar (Transform): ya con todo centralizado, limpias, unes, renombras columnas, aplicas fórmulas… y dejas la tabla lista para tu dashboard. Por ejemplo, podrías combinar una tabla de ventas con otra de objetivos mensuales, renombrar columnas técnicas a nombres más comprensibles, calcular ratios como conversión o margen, y filtrar los registros inválidos o incompletos antes de visualizarlos.

¿Por qué no se transforman antes de cargar?

Buena pregunta.

Antes, se usaba ETL (transformar antes de cargar).

Pero hoy, con tanto poder en los data warehouses, hacerlo después tiene ventajas:

• Transformaciones más rápidas y fáciles de escalar.
• Menos dependencia de IT (tú controlas la lógica en SQL o dbt).
• Reprocesar datos es tan fácil como correr de nuevo una query.

¿Y cómo se conecta esto con los dashboards?

Un flujo ELT bien montado significa:

• Tus KPIs se actualizan solos.
• No te peleas con errores humanos al copiar datos.
• Puedes construir un mismo informe con ventas, costes y atención al cliente… sin pedir favores a cada departamento.

El punto clave: automatizar y escalar

Si aún haces informes a mano, el salto a un flujo ELT puede parecer grande.

Pero no necesitas montar un cohete:

• Puedes empezar con herramientas como Airbyte, Fivetran o incluso Apps Script para extracciones.
• Usar BigQuery como almacén.
• Y transformar con SQL o dbt.

El resultado: menos errores, más tiempo para pensar y dashboards que respiran solos.

Buenas prácticas al montar tu ELT

Antes de lanzarte, ten en cuenta esto:

• Define tus fuentes: ten claro qué datos necesitas y de dónde los vas a sacar.
• Mantén trazabilidad: documenta los pasos y transforma con lógica clara.
• Valida tus transformaciones: revisa que las métricas reflejen la realidad del negocio.
• Evita dependencias innecesarias: si puedes montar el flujo sin esperar a IT, mejor.
• Automatiza el refresco: programa las actualizaciones para que tus informes siempre estén al día.

En resumen

Si manejas datos y haces dashboards, tarde o temprano necesitas un ELT. No por moda, sino por supervivencia.

Porque el Excel de ventas no se va a limpiar solo.

Y tú tienes mejores cosas que hacer que copiar y pegar filas.

¿Y ahora qué?

Empieza pequeño. Automatiza una fuente. Carga tus datos a BigQuery. Juega con SQL.

Haz que tu próximo dashboard se actualice solo.

Puedes empezar hoy mismo con una guía paso a paso o una plantilla preconfigurada que te facilite el primer salto. No porque «mola», sino porque te lo has ganado.

Cuéntamelo: ¿ya usas ELT o sigues atrapado en el infierno del Excel manual?

Imagina esto:

Lunes. 7:58 a.m.

El sol apenas asoma y tú ya estás frente al ordenador, café humeante entre las manos.

El silencio de la oficina aún intacto.

Abres el dashboard con confianza… pero algo no cuadra.

Tienes que presentar el dashboard de ventas a las 9.

Y justo cuando vas a filtrar los datos… sorpresa: faltan líneas, hay fechas duplicadas y el total no cuadra ni aunque reces tres padrenuestros.

«Esto ya lo revisé el viernes… ¿Por qué ahora está todo patas arriba?»

Bienvenido al mundo pre-ETL.

Qué es un ETL (y por qué debería importarte)

ETL son las siglas de Extract, Transform, Load:

• Extract (Extraer): es el primer paso, donde se recopilan datos desde múltiples fuentes como CRMs, ERPs, bases de datos, hojas de cálculo o APIs. También puede tratarse de una descarga manual o automática de archivos como CSVs o Excel desde plataformas externas. Aquí se capturan los datos tal cual están.
• Transform (Transformar): en esta fase, los datos se limpian, se reorganizan y se convierten en un formato homogéneo. Esto puede incluir cambiar nombres de columnas, normalizar fechas, unificar monedas, eliminar duplicados o calcular nuevos campos.
• Load (Cargar): por último, los datos procesados se trasladan a su destino final: una base de datos analítica (por ejemplo, Google BigQuery), una hoja de cálculo o una herramienta de visualización como Looker Studio o Power BI.

En resumen: primero recoges los datos, luego los pones guapos y por último los colocas donde los puedas usar sin miedo a errores.

El obrero invisible que limpia, ordena y deja los datos presentables antes de que tú los veas en el escenario de un dashboard.

Sin ETL, hay drama (y mucho)

Tres razones de peso por las que trabajar sin un proceso ETL te convierte en rehén del caos:

• Errores manuales: copiar y pegar datos a diario es la receta perfecta para equivocarte.
• Datos desincronizados: cada herramienta con su numerito. Y tú sin saber cuál es el bueno.
• Tiempo perdido: horas que podrías dedicar a analizar, no a limpiar.

Beneficios de usar un ETL

Implementar un ETL no es solo automatizar procesos: es transformar tu manera de trabajar con los datos. Estos son los beneficios más destacados:

• Ahorro de tiempo: automatizas tareas repetitivas y liberas horas para análisis estratégico.
• Precisión y coherencia: reduces errores humanos y garantizas datos fiables y consistentes.
• Escalabilidad: tu flujo de datos crece contigo, sin que tengas que rehacerlo desde cero.
• Visibilidad en tiempo real: actualizas dashboards y reportes sin esperar a que alguien copie y pegue.

Con ETL, hay magia (automática)

Esto es lo que pasa cuando automatizas la limpieza y carga de datos con un ETL:

• Conectas tus fuentes (CRMs, ERPs, Sheets, APIs).
• Creas reglas de limpieza y transformación.
• Automatizas la carga en tu sistema de análisis.

Y de repente, cada lunes tus datos están listos. Limpios. Uniformes. Confiables. Como por arte de magia (pero con lógica y código).

Y esto… ¿para quién es?

Veamos quién se beneficia de tener un buen proceso ETL en marcha:

• Analistas y BI: para dejar de depender de IT cada vez que quieren cruzar dos tablas.
• Marketing y ventas: para tener KPIs semanales sin pelearse con hojas infinitas.
• Finanzas: para conciliar y proyectar sin morir en Excel.
• Operaciones: para sincronizar stocks y detectar desviaciones en tiempo real.
• Emprendedores: para dejar de perder tiempo en tareas repetitivas.

¿Cómo empezar con ETL sin volverte loco?

Una guía sencilla, paso a paso, para montar tu primer flujo ETL sin ahogarte en tecnicismos:

1. Identifica tus fuentes: ¿De dónde sacas los datos? CRM, ERP, Google Sheets…
2. Define transformaciones: tipos de cambio, formatos de fecha, categorías…
3. Elige tu herramienta: desde Google Apps Script hasta soluciones como Airbyte, Make o Zapier.
4. Automatiza: deja que corra solo. Y duerme tranquilo.

Casos reales que inspiran

Aquí van tres ejemplos de cómo empresas reales usan ETL (inspirados en casos compartidos por usuarios en foros y comunidades como Reddit, Indie Hackers o Medium) para ganar tiempo, precisión y tranquilidad:

• Startup de eCommerce: tenían ventas en Shopify, gastos en Excel y envíos en una app externa. Con un ETL montado en Make, sincronizan todo en un dashboard de Looker Studio y ahorran 6 horas semanales.
• Departamento de Finanzas en una PYME: usaban hojas diferentes para bancos, facturas y previsiones. Con Airbyte y Google Sheets, automatizaron un modelo de flujo de caja actualizado cada día. Ahora detectan desviaciones en minutos.
• Agencia de marketing: con clientes usando Analytics, Meta Ads y HubSpot. Conecta todo con Zapier y limpia los datos con Google Sheets. Resultado: reportes automáticos los lunes a las 8:00, sin mover un dedo.

Herramientas ETL recomendadas (según tu nivel)

¿No sabes por dónde empezar? Aquí tienes una selección de herramientas para cada nivel de experiencia:

• Principiante: Zapier, Make, Coupler.io
• Intermedio: Google Apps Script, Parabola, Apipheny
• Avanzado: Airbyte, Fivetran, dbt, Python + Pandas

No necesitas ser ingeniero para montar un ETL básico.

Solo necesitas entender que tus datos no se organizan solos.

Y que si no lo haces tú, alguien lo tendrá que sufrir.

¿Empezamos a poner orden juntos?