Cuando empecé a aprender ingeniería de datos, escuchaba una y otra vez dos siglas que parecían casi iguales: ETL y ELT. Solo era un cambio de orden, pensaba. Pero al profundizar entendí que describen un cambio enorme en la forma moderna de trabajar con datos.
La historia va así.
El camino clásico: ETL
En los primeros tiempos del big data, el almacenamiento y el cómputo eran costosos. Por eso el proceso era: Extraer datos de fuentes como bases de datos, APIs o logs. Transformar para limpiar, filtrar y reestructurar antes de cargar. Cargar los datos ya procesados en un almacén para su análisis. Eso es ETL, Extract Transform Load.
Imagina que te mudas a una casa nueva. Antes de entrar las cajas, las abres, limpias y ordenas afuera. Solo entonces las llevas dentro. Funcionaba, pero era lento y limitado. Muchas transformaciones se hacían con herramientas como Informatica, Talend o trabajos de Spark fuera del almacén.
El enfoque moderno: ELT
Con la llegada de los data warehouses en la nube como Snowflake, BigQuery y Redshift, todo cambió. Son potentes, escalables y más económicos que los sistemas tradicionales. Así que el flujo se invirtió: Extraer datos en crudo. Cargar de inmediato en el warehouse sin esperar. Transformar dentro del propio warehouse usando su potencia de cómputo con SQL o dbt. Eso es ELT, Extract Load Transform.
Ahora te mudas llevando todo directamente a la casa y organizas después. Como tu casa es amplia y resistente, puede con el desorden inicial.
Por qué importa
El paso de ETL a ELT cambia mucho para los equipos de datos: Velocidad, porque ELT carga más rápido sin esperar transformaciones externas. Escalabilidad, los warehouses en la nube manejan volúmenes masivos con facilidad. Flexibilidad, puedes volver a transformar cuando lo necesites sin recargar datos. Optimización de costes, pagas el cómputo del warehouse solo cuando lo usas.
ETL no ha muerto, sigue siendo útil cuando la normativa exige limpiar antes de almacenar, pero ELT es el estándar en entornos cloud actuales.
Ejemplo ETL, transformar antes de cargar: filtras las filas con estado activo y luego cargas al almacén. Ejemplo ELT, cargar primero y transformar después: copias datos crudos a una tabla raw y después creas una tabla limpia filtrando por estado activo directamente en SQL dentro del warehouse.
La clave es aprovechar el motor de SQL del warehouse para la mayor parte del trabajo pesado, en lugar de hacerlo fuera.
Cuando entendí la diferencia, todo encajó: ETL nació para un mundo con cómputo limitado; ELT está hecho para la era cloud.
Si estás empezando en ingeniería de datos, aprende ambos, pero domina ELT. Es hacia donde se mueve la industria.
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La conclusión es simple: ETL y ELT pueden convivir, pero el valor competitivo hoy surge al combinar el almacenamiento y el cómputo de la nube con prácticas ELT bien diseñadas. Lleva tus datos primero, transforma con gobernanza y multiplica el impacto con analítica, power bi y agentes IA. En Q2BSTUDIO estamos listos para ayudarte a dar ese salto.