Cuando hablamos de Analítica de Datos, uno de los pilares fundamentales es el proceso ETL: el conjunto de tareas que permiten extraer datos de distintas fuentes, transformarlos y cargarlos para que puedan ser analizados de forma fiable.

Aunque el concepto es sencillo, en la práctica muchos procesos ETL crecen sin control y acaban incluyendo elementos que dificultan el análisis, ralentizan los sistemas y generan desconfianza en los datos. En este artículo repasamos cinco de ellos.

1. Reglas de negocio difíciles de entender

Uno de los errores más frecuentes es convertir el ETL en una “caja negra” llena de lógica compleja y difícil de auditar. Muchas veces, las reglas de negocio (cálculos, condiciones, ajustes) se programan directamente dentro del flujo de transformación, lo que hace que solo el desarrollador original las entienda. ¿El resultado?

• Coste alto de mantenimiento.
• Dificultades para validar los datos.
• Poco margen de reacción ante cambios.

💡Recomendación: Mantén la lógica del ETL lo más clara y documentada posible. Las reglas de negocio deben aplicarse en capas posteriores (como el modelo semántico o los dashboards), no enterrarse en el proceso de carga.

2. Transformaciones que no aportan valor

A medida que un proceso ETL evoluciona, muchas transformaciones se vuelven obsoletas o innecesarias, pero nadie las elimina. Es común encontrar columnas calculadas que ya no se usan, filtros redundantes o pasos intermedios heredados. ¿Qué problemas genera esto?

• Procesos más lentos.
• Mayor consumo de CPU y memoria.
• Más puntos de fallo.

💡Solución: Revisa periódicamente tus procesos y elimina lo superfluo. Cada transformación debe estar justificada por un objetivo de negocio. En analítica, menos es más.

3. Dependencia de tareas manuales

Un proceso ETL que necesita intervención humana para funcionar correctamente (por ejemplo, revisar un fichero antes de cargarlo o modificar datos manualmente) no es un proceso fiable. Este tipo de dependencia:

• Resta eficiencia.
• Aumenta el riesgo de error.
• Hace imposible la escalabilidad.

💡¿Qué hacer? Automatiza todo lo automatizable. Un buen ETL debe ser repetible, trazable and monitorizable. Las tareas manuales deberían limitarse a lo excepcional, no a lo habitual.

4. Valores fijos dentro del código (“hardcodeo”)

Fechas escritas a mano, rutas absolutas, nombres de columnas fijos… todo esto hace que el proceso sea difícil de mantener y frágil ante cambios.

Lo que hoy funciona perfectamente, mañana puede romperse por un simple cambio en el negocio o en la infraestructura.

💡Idea: Usa parámetros externos, tablas de configuración o variables de entorno. Esto permite adaptar los procesos con rapidez y sin necesidad de tocar el código.

5. Falta de controles de calidad del dato

No todo error en los datos es técnico. A veces, el fallo no está en el sistema, sino en los propios datos de origen. Y si el ETL no valida ni informa, esos errores pasan desapercibidos… hasta que impactan en los informes o en una decisión importante.

💡Consejo: Añade controles de calidad, registros de errores and alertas automáticas. Validar lo que se carga (y lo que no) es esencial para asegurar que los datos sean fiables y útiles.

Conclusión

Un proceso ETL no debería ser un monstruo complejo y opaco. Todo lo contrario: debe ser una herramienta clara, estructurada and alineada con los objetivos del negocio.

Evitar estos cinco errores permite construir procesos más rápidos, más estables, más fáciles de mantener y, sobre todo, más confiables para quienes toman decisiones.

At Mistral Business Solutions, ayudamos a las organizaciones a diseñar y optimizar sus procesos de datos para que la información no solo esté disponible, sino que sea un activo de valor real para la empresa. Si tu ETL se ha vuelto un dolor de cabeza… quizá es momento de revisarlo.