A menudo, en los proyectos de integración de datos, nos enfrentamos a la presión de que los procesos funcionen rápido, de forma estable y sin errores. Sin embargo, la realidad es que muchos ETL acaban creciendo de manera desordenada: empiezan como flujos simples y, con el tiempo, se convierten en procesos complejos que consumen más recursos de los necesarios.

Basado en experiencias propias (y seguramente en la de muchos que han trabajado con herramientas como SSIS, PowerCenter o similares) hemos visto que los problemas de rendimiento no suelen venir de la herramienta en sí, sino de cómo se diseñan y mantienen los procesos.

Por eso, a continuación, aquí compartimos 5 errores comunes que pueden arruinar la eficiencia de una ETL, junto con algunas recomendaciones prácticas para evitarlos.

1. Extraer más datos de los necesarios

Uno de los problemas más frecuentes es traer datos de más: cargas completas cuando solo se necesita una carga incremental (delta), consultas sin filtros o columnas innecesarias. Esto consume tiempo, memoria y ancho de banda de forma innecesaria.

Cómo evitarlo:

• Implementa cargas incrementales.
• Filtra en origen y selecciona solo las columnas necesarias.
• Evita lecturas de tabla completa si no es necesario.

2. Transformar en el motor equivocado

No todo debe transformarse dentro de la herramienta ETL. A veces, las transformaciones pesadas son mucho más rápidas si se ejecutan directamente en la base de datos de destino, aprovechando índices, paralelismo o funciones nativas.

Cómo evitarlo:

• Evalúa dónde es más eficiente cada paso.
• Usa operaciones en bloque en lugar de fila por fila.
• Combina el poder del motor ETL con el del motor de datos.

3. Procesos secuenciales sin paralelismo

Muchas ETL procesan tareas de forma secuencial cuando podrían dividirse en flujos paralelos. Esto retrasa cargas que podrían ser mucho más rápidas con una estrategia de concurrencia bien pensada (eso sí, ojo con las dependencias entre datos).

Cómo evitarlo:

• Diseña particiones o lotes que puedan procesarse en paralelo.
• Ajusta el grado de paralelismo según la capacidad del entorno.
• Evita bloqueos o dependencias entre procesos simultáneos.

4. Logging excesivo o mal gestionado

Registrar cada paso con todo lujo de detalles puede saturar discos y ralentizar procesos. Por el contrario, una ETL con registros de tracking insuficientes dificulta la identificación de errores y aumenta los tiempos de resolución.

Cómo evitarlo:

• Define un nivel de detalle equilibrado en los logs.
• Incluye trazabilidad por lote, tabla o partición.
• Configura alertas para actuar antes de que el problema escale.

5. No revisar ni optimizar la ETL con el tiempo

Una ETL eficiente hoy, puede quedar obsoleta mañana. Crecimientos en volumen, cambios en los modelos o nuevas reglas de negocio pueden volverla lenta e ineficiente si no se revisa periódicamente.

Cómo evitarlo:

• Programa revisiones de rendimiento y capacidad.
• Documenta cambios y mantiene versiones controladas.
• Monitorea KPIs clave como tiempos de ejecución y uso de recursos.

En definitiva, la eficiencia de una ETL no depende solo de la herramienta, sino principalmente de las decisiones de diseño y mantenimiento. Evitar este tipo de errores garantizará cargas más rápidas, estables y escalables, preparadas para crecer junto con el negocio.