¿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
| Característica | ETL | ELT |
|---|---|---|
| Orden del proceso | Extrae → Transforma → Carga | Extrae → Carga → Transforma |
| Tiempo de carga inicial | Más lento | Más rápido |
| Complejidad de mantenimiento | Alta si crece la lógica | Media-alta, depende del control de transformaciones |
| Ideal para | Entornos con poca capacidad de procesamiento | Data Warehouses modernos como Google BigQuery |
| Control de calidad | Alto, se valida antes de cargar | Bajo si no se audita bien |
| Costes potenciales | Menores, si se controla el volumen | Más altos si no se optimiza el uso del warehouse |
| Casos comunes | Validación de leads, procesos sencillos | Análisis avanzado, grandes volúmenes |
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?