ETL: preparación e integración de datos de SST

ETL extrae, transforma y carga datos para que puedan utilizarse de forma coherente. En prevención debe conservar trazabilidad y detectar errores.

En pocas palabras

ETL extrae, transforma y carga datos para que puedan utilizarse de forma coherente. En prevención debe conservar trazabilidad y detectar errores.

Contenido
  1. Tres operaciones relacionadas
  2. Transformar no es alterar sin criterio
  3. Conservar relaciones e historia
  4. Controlar fallos y reintentos
  5. Ejemplo con registros de formación
  6. Proteger el recorrido completo
  7. Conceptos relacionados
  8. Referencias

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Tres operaciones relacionadas

ETL significa extracción, transformación y carga. La extracción obtiene datos de fuentes autorizadas; la transformación aplica reglas de preparación y la carga los incorpora al destino. Estas operaciones pueden organizarse de distintas formas según la tecnología. En ELT, la transformación se realiza después de cargar, utilizando capacidades del sistema de destino.

Transformar no es alterar sin criterio

Las transformaciones pueden normalizar fechas, relacionar códigos, filtrar registros o identificar duplicados. Cada regla necesita una justificación y pruebas. Cambiar automáticamente una categoría desconocida por otra conocida puede ocultar un problema de origen. La calidad de datos en SST exige hacer visibles las excepciones y mantener capacidad de revisión.

Conservar relaciones e historia

Una carga debe respetar vínculos entre personas, centros, puestos y actuaciones. También debe definir qué ocurre si el dato cambia o se elimina en origen. Sin estas reglas, una actualización puede romper el historial o duplicar una medida. Mantener identificadores y referencias a la fuente ayuda a investigar discrepancias y a reconstruir el tratamiento realizado.

Controlar fallos y reintentos

El proceso necesita saber qué lotes terminaron, cuáles fallaron y cuáles quedaron a medias. Repetir una carga no debería multiplicar registros por accidente. Se establecen comprobaciones de recuento, campos obligatorios y coherencia, junto con mecanismos de recuperación. Un mensaje de ejecución correcta no demuestra por sí mismo que el contenido cargado represente todos los datos esperados.

Ejemplo con registros de formación

En un ejemplo hipotético, varios centros envían registros con formatos de fecha distintos. El proceso identifica el formato de cada origen, valida cursos y personas, y separa los casos ambiguos para revisión. La salida distingue registros aceptados, rechazados y pendientes. Convertir todos los valores con una única suposición podría cambiar fechas y producir conclusiones incorrectas sobre cumplimiento.

Proteger el recorrido completo

Las áreas temporales, archivos intermedios y registros de error también pueden contener información personal. Se aplican permisos, conservación y controles de acceso durante todo el recorrido, no solo en el destino final. La documentación debe permitir entender origen, reglas, versión y momento de carga. ETL aporta preparación técnica; la interpretación preventiva necesita responsables que conozcan el proceso.

Conceptos relacionados

Referencias

  1. Microsoft Learn: extracción, transformación y carga. Fuente oficial
  2. Microsoft Learn: arquitectura de un almacén de datos. Fuente oficial

Información editorial

Fecha de publicación: 1 de noviembre de 2026.

Responsable editorial: Equipo editorial de Sabentis.

Autor: Pablo RodríguezLinkedIn

Vicepresidente Ejecutivo de la Fundación Internacional ORP y Chief Financial Officer de Sabentis.

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