Da Unternehmen in einer zunehmend digitalen Welt digitale und datengetriebene Transformationen vorantreiben, müssen sie ihre Mitarbeitenden mit den richtigen Kompetenzen und Tools ausstatten, um große Datenmengen optimal zu nutzen.
Gibt es eine universelle Sprache, die im Kern der Datenwelt steht, dann ist SQL die Antwort. Richtig breit verankert, wird SQL zum starken Hebel, um ein Unternehmen in ein datengetriebenes Unternehmen zu verwandeln.
Was ist SQL?
SQL (ausgesprochen „Sequel“ oder „S-Q-L“) steht für Structured Query Language. Es ist eine mächtige Abfragesprache, mit der sich große Datenmengen durchsuchen und relevante Informationen für Analysen extrahieren lassen.
Seit seiner Entwicklung in den 1970er-Jahren ist SQL ein zentrales Werkzeug für Datenexpertinnen und -experten, um strukturierte Daten skalierbar und effizient zu erschließen und zu verändern. Mehrere Faktoren treiben die wachsende Beliebtheit und Bedeutung voran:
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Die einfache Syntax mit gewöhnlichen englischen Schlüsselwörtern macht den Einstieg leicht.
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Die meisten Unternehmen nutzen relationale Datenbanken für strukturierte Daten – und SQL ist das ideale Werkzeug, um mit diesen Strukturen zu arbeiten.
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SQL verarbeitet große Datenmengen mit wenigen Schritten. Solche Analysen lassen sich bequem wiederholen, indem man gespeicherte Abfrageskripte erneut ausführt.
SQL in der Praxis
Laut der jüngsten Stack Overflow Developer Survey 2021 ist SQL die viertbeliebteste Technologie unter zahlreichen bekannten Tools und weiterhin die Nummer eins für Datenbankmanagement.
Wie nützlich SQL ist, zeigt schon der Blick darauf, dass Tech-Größen wie Amazon, Google und Microsoft SQL zur Verwaltung ihrer Datenbanksysteme einsetzen.
Die Beliebtheit erstreckt sich über Unternehmen jeder Größe und Branche, nicht nur über Konzerne. Ein Blick in Stellenanzeigen auf Indeed und LinkedIn zeigt: SQL gehört weiterhin zu den gefragtesten Kompetenzen für datenbezogene Rollen.
Wofür ist SQL hilfreich?
Schauen wir uns an, wie SQL dir und deinem Unternehmen konkret hilft.
1. Workflows und Analysen automatisieren
Nahezu alle Unternehmen arbeiten mit Tabellenkalkulationen wie Microsoft Excel. Dank der weiten Verbreitung beherrschen viele Mitarbeitende bereits fortgeschrittene Excel-Befehle und -Tools (z. B. VBA) für die Datenanalyse.
SQL ist die naheliegende Ergänzung zu Excel, da es alle Funktionen von Tabellenkalkulationen und mehr abdeckt. So liefern JOIN-Klauseln in SQL dasselbe Ergebnis wie VLOOKUP in Excel. Dass Excel-Nutzende mit tabellarischen Daten vertraut sind, erleichtert zudem das Lernen und die Einführung von SQL.
Sowohl VBA als auch SQL sind Skriptsprachen, mit denen sich Daten-Workflows und die Gewinnung von Insights durch wiederholbare Analysen automatisieren lassen. Der Vorteil von SQL: Die intuitive, an Englisch angelehnte Syntax ist leichter zu handhaben als das komplexe Formelschreiben in VBA.
Angenommen, ein Streamingdienst möchte Name und Veröffentlichungsdatum von Filmen anzeigen, die nach 2000 erschienen sind. Das Team bekommt die Antwort mit einer einfachen SQL-Abfrage in Sekunden:
Die einfache Sprachstruktur von SQL wird hier deutlich – mit Schlüsselwörtern wie SELECT, FROM und WHERE.
Excel und SQL haben unterschiedliche Stärken. Beides im Toolstack macht Teams extrem leistungsfähig, um vielfältige Aufgaben rund um relationale Datenbanken zu bewältigen und zu automatisieren.
2. Große Datensätze schnell und effizient verarbeiten
Klassische Tabellenkalkulationen wie Excel funktionieren gut mit kleinen bis mittelgroßen Datensätzen. Bei sehr großen Datenmengen wird es jedoch problematisch: Excel kann quälend langsam werden (oder sogar abstürzen), wenn große Datensätze (z. B. >100.000 Zeilen) geöffnet und verarbeitet werden – für Analysen im großen Stil untragbar.
Hier spielt SQL seine Stärken aus. Ob hundert oder eine Million Einträge: SQL ist für Datensätze nahezu jeder Größe gerüstet. Die Sprache ist dafür gebaut, große Daten schnell und robust zu verarbeiten, sodass Analystinnen und Analysten Daten zügig finden und extrahieren können.
Dank Tempo und Zuverlässigkeit bleibt SQL die erste Wahl, um mit modernen Data Warehouses und Plattformen zu arbeiten, die riesige Datenmengen speichern.
3. Schwierige Business-Fragen beantworten
Unternehmen müssen für ihr Wachstum fortlaufend anspruchsvolle Fragen beantworten. Angesichts der wachsenden Datenvolumina braucht es ein Abfragesystem, das umfassende Insights aus unterschiedlichen Quellen liefert.
Die Stärke von SQL liegt darin, große Datenmengen aus mehreren Tabellen mühlos zu verknüpfen und zu bearbeiten. Anders als bei Tabellenkalkulationen, wo einzelne Blätter separat geöffnet werden müssen, kombiniert SQL Daten aus verschiedenen relationalen Tabellen und führt darauf effizient Abfragen aus.
Beispiel: Dein Lieferdienst hat im Juni eine Marketingkampagne über beliebte Food-Kanäle gefahren, die wöchentlich intensiviert wurde. Die Business-Frage lautet: Wie viel Umsatz pro Woche haben wir im Juni erzielt?
Die folgende SQL-Abfrage liefert die Antwort:
Diese SQL-Abfrage verknüpft zwei Tabellen (orders und meals) über JOIN-Klauseln und gruppiert die Daten anschließend nach Kalenderwoche.
Ausführliche SQL-Abfragen wie diese lassen sich zudem leicht speichern und mit Kolleginnen und Kollegen teilen – so bleiben umfassende Analysen reproduzierbar.
Data Science mit SQL demokratisieren
Die PwC Global Data and Analytics Survey zeigt: Datengetriebene Unternehmen berichten dreimal häufiger von deutlichen Verbesserungen in der Entscheidungsfindung durch Data Science. Dennoch sind viele Unternehmen trotz der Datenexplosion der letzten Jahre noch nicht bereit, effizient und effektiv aus ihren Daten zu lernen.
SQL ist ideal, um Data Science im Unternehmen zu demokratisieren: Die Sprache ist leicht verständlich und so intuitiv, dass auch Nicht-Techniker sie schnell lernen und anwenden können.
Selbst wenn nur ein kleiner Teil der Belegschaft grundlegende SQL-Abfragen für Self-Service-Analytics beherrscht, verbessert sich die Fähigkeit, Business-Fragen datenbasiert zu beantworten, spürbar. Mit diesen wertvollen Datenkompetenzen sind Unternehmen auf dem besten Weg, die Vorteile einer datengetriebenen Arbeitsweise zu realisieren.
