Glosario
ETL: cómo pasan los datos del ERP al análisis
Definición
ETL son las siglas de extraer, transformar y cargar: sacar datos de uno o varios sistemas, limpiarlos y unificarlos, y guardarlos en un destino preparado para analizar, como un almacén de datos. En stock, significa leer ventas, existencias y compras del ERP, corregir duplicados y unidades, y dejarlos listos para previsión e informes. Una variante, ELT, carga primero los datos y los transforma después en el destino.
Para analizar ventas y stock no se trabaja sobre el programa de gestión en vivo, sino sobre una copia ordenada. El proceso que la prepara se llama ETL, y es donde se decide si las cifras del informe se pueden creer.
Qué es exactamente
ETL describe un proceso en tres fases. Extraer es leer los datos de las fuentes y validarlos, descartando lo que no cumple las reglas. Transformar es limpiarlos y aplicarles reglas: unir tablas, quitar duplicados, agregar, cambiar códigos. Cargar es escribirlos en el destino, ya sea sobrescribiendo o añadiendo histórico.
Existe una variante, el ELT, en la que los datos extraídos se cargan primero en el sistema de destino y la transformación se hace después allí, a menudo con SQL en almacenes en la nube. Para el que consume el resultado, la diferencia es poca: lo que importa es que lo que llega al informe esté limpio y sea el mismo que ayer.
También se le llama
Extract, Transform, Load en inglés; carga de datos, proceso de integración o pipeline de datos en el día a día. Con frecuencia se dice «el ETL» para referirse al programa o a los scripts que lo ejecutan, no solo al concepto.
Un ejemplo
Un mayorista de material de fontanería quiere ver, cada lunes, la rotación de cada producto por almacén. Cada noche corre un proceso con tres pasos.
Extraer: lee del ERP las líneas de venta del día, las existencias por almacén y las compras pendientes. Transformar: convierte unidades (las tuberías se venden por metros y se compran por barras de 6 metros), une las tres tablas por referencia, descarta las líneas de abono y marca los productos con ventas devueltas. Cargar: añade el día al histórico y reescribe el stock actual.
El lunes, el informe parte de datos coherentes. Si un paso falla y nadie lo nota, aparecen los síntomas de siempre: un almacén sin ventas ayer, un producto con doble venta o unas existencias que no cuadran con las del programa.
Ojo con esto
Dónde se rompen la mayoría de los ETL de inventario:
- Cargar todo cada vez: sobrescribir el histórico completo cada noche tarda más cuanto más crece y arriesga perderlo si el ERP cambia de formato. Mejor añadir lo nuevo y guardar el resto.
- Transformaciones sin documentar: nadie sabe por qué se descartan ciertas líneas, y cuando el criterio cambia, las series históricas dejan de ser comparables.
- Sin control de calidad: un ETL que no avisa de que hoy llegaron la mitad de filas que ayer da por buenos datos incompletos.
- Mezclar fechas: ventas con la fecha de factura y stock con la fecha de movimiento dan una rotación imposible de explicar.
- Tocar el ERP: el ETL solo debe leer. Un proceso que escribe en el programa de gestión es otra cosa y necesita permisos y pruebas aparte.
Dónde aparece en el sistema
Cada lectura de tu programa es un pequeño ETL: extrae con un usuario de solo lectura, transforma (unifica unidades, empareja referencias, separa ventas de devoluciones) y carga en nuestro propio almacén de datos, con copias diarias y alojado en la UE. Sobre ese histórico limpio se calcula la previsión de demanda.
El mismo proceso alimenta la simulación con tus datos: para repetir una fecha pasada hace falta saber qué se conocía ese día, y eso solo se puede si se guardó el histórico en lugar de sobrescribirlo.
Términos relacionados
Almacén de datos, exportación CSV, cuadro de mando, backtest y integración entre ERP y tienda online.
Preguntas frecuentes
¿Es lo mismo ETL que una integración?
No del todo. Una integración mantiene dos sistemas de acuerdo casi en tiempo real. Un ETL prepara datos para analizarlos, normalmente en lotes diarios o por horas, y suele ir en un solo sentido.
¿Necesitamos un ETL si usamos Power BI o Excel?
Probablemente ya tienes uno sin llamarlo así: la consulta que limpia y combina tus exportaciones antes del gráfico lo es. La diferencia es que esté guardada, documentada y se ejecute sola.
¿Qué diferencia hay entre ETL y ELT?
El orden. En ETL se transforma antes de guardar; en ELT se guarda el dato en bruto y se transforma dentro del destino. El segundo se usa mucho con almacenes en la nube porque conserva el original.
¿Con qué frecuencia debe ejecutarse?
Para decidir reposición semanal basta una vez al día. Para alertas de rotura en productos críticos, varias veces al día. Más frecuencia solo tiene sentido si la decisión que se toma también cambia a esa velocidad.