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.
- Extraer (Extract): sacar los datos desde donde vivan (bases de datos, APIs, archivos, hojas de cálculo).
- Cargar (Load): llevarlos tal cual están a un destino común: tu data warehouse (BigQuery, Redshift, Snowflake…).
- 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?