Wofür wird SQL verwendet? 7 Top-Einsatzbereiche für SQL

Wofür wird SQL verwendet? 7 Top-Einsatzbereiche

SQL hat viele Einsatzfelder und wird in Marketing, Gesundheitswesen und Finanzwesen für Daten- und Business-Analysen, Entwicklung und Data Science genutzt. In diesem Abschnitt sehen wir uns genauer an, wofür SQL verwendet wird – und welche Jobs Sprachkenntnisse voraussetzen.

Branchen, die SQL nutzen

Im Folgenden findest du zentrale Bereiche, in denen SQL verschiedenste Ergebnisse liefert.

1. SQL im Marketing

Marketingteams segmentieren Zielgruppen und spielen Aktionen anhand der vom Unternehmen erhobenen Nutzerdaten aus. 

Diese Daten liegen häufig in großen Datenbanken und müssen abgefragt werden, bevor Marketer sie verwenden können. 

So wird SQL im Marketing eingesetzt:

Anne ist Marketing-Managerin bei einem E-Commerce-Unternehmen. Immer wenn Nutzerinnen und Nutzer mit der Website interagieren, werden ihre Daten erhoben und automatisch in einer relationalen Datenbank gespeichert. In der Datenbank liegen über 1,5 Millionen Nutzerdatensätze.

Erfasste Variablen sind unter anderem gekaufte Artikel, Geschlecht, Kaufzeitpunkt und eine eindeutige User-ID.

So sieht die Tabelle aus, die sie abfragen muss:

Aus der obigen Tabelle soll Anne alle Kundendetails extrahieren, die während eines Sales am 25. August 2021 gekauft haben. Diese Nutzer möchte sie im nächsten Quartal für eine ähnliche Kampagne erneut ansprechen.

Mit dieser einfachen SQL-Abfrage holt sie sich die benötigten Daten in weniger als einer Minute:

SELECT * FROM customer_data A WHERE CAST (A.Date AS Date) >= '2021-08-25';

Die Abfrage liefert aus der obigen Tabelle folgende Ergebnisse:

Das Beispiel zeigt, wie hilfreich SQL ist, um relevante Informationen zu Geschäftsdaten zu analysieren. 

Da Marketing immer stärker datenbasiert ist, lohnt es sich für Marketer, grundlegendes SQL zu lernen, um Kampagnen fundiert zu steuern und Zielgruppen gezielt anzusprechen.

2. SQL im Finanzwesen

Finanzdaten werden häufig in Datenbanken gespeichert, da sie sehr sicher sind und sich leicht abfragen lassen. Finanzprofis können diese Daten abrufen und dadurch datenbasierte Entscheidungen treffen.

So kann ein Finanzteam SQL nutzen, um relevante Informationen aus Datenbanken abzufragen:

John ist Finanzspezialist und analysiert Quartalsumsätze, um Prognosen für das nächste Jahr zu erstellen. Außerdem muss er Phasen mit außergewöhnlich niedrigen Verkaufszahlen identifizieren, um gegenzusteuern.

Das ist eine Beispieltabelle namens „sales_data“, mit der John arbeitet:

Mit dieser einfachen SQL-Abfrage findet er Monate mit unterdurchschnittlichen Verkäufen:

SELECT Month_of_Year, Sales FROM sales_data
WHERE Sales < (SELECT AVG(Sales) FROM sales_data);

Die Ergebnisse helfen ihm, Muster in den Verkäufen zu erkennen und daraus den Finanzplan für das kommende Jahr abzuleiten.

Darüber hinaus können Finanzteams mit SQL Umsatz- und Absatztrends über die Zeit analysieren. Die Sprache liefert Entscheiderinnen und Entscheidern einen klaren Blick auf finanzielle KPIs wie Nettogewinn und Kosten.

3. SQL im Gesundheitswesen

SQL wird häufig eingesetzt, um Patientendaten in klinischen Datenbanken zu bearbeiten und zu analysieren. So lassen sich beispielsweise Dashboards zu Gesundheitsdaten erstellen, Patientenberichte aus ärztlichen Eingaben generieren oder Abfragen gegen große Datenbanken wie einen Covid-19-Tracker durchführen.

Ein Beispiel für SQL im Gesundheitsbereich:

Eine gemeinnützige Organisation sammelt Daten zu einer tödlichen Krankheit, die vor allem in ländlichen Regionen verbreitet ist. Freiwillige besuchen anschließend Hochrisikogebiete mit den meisten Infektionen, um Impfungen zu verabreichen und die Ausbreitung einzudämmen.

So sehen fünf Zeilen einer von der Organisation angelegten Beispieldatenbank aus:

Mit dieser SQL-Abfrage lassen sich die Top 10 Regionen mit den meisten Infektionen ermitteln:

SELECT * from diseases
ORDER BY Cases DESC
LIMIT 10

Die Abfrage ist hilfreich, aber es ist ineffizient, wenn Freiwillige sie täglich ausführen müssen, um Hochrisikogebiete zu finden. Stattdessen kann die SQL-Datenbank an ein Live-Dashboard angebunden werden, das Infektionszahlen in den Regionen in Echtzeit visualisiert. 

Hier ein Beispiel für ein Covid-19-Dashboard:

Quelle

Die obigen Use Cases zeigen: SQL findet in vielen Domänen Anwendung. In nahezu jeder Branche wird es genutzt, um Daten zu analysieren und Geschäftserfolge zu erzielen.

Deshalb lohnt es sich auch für nicht-technische Fachkräfte, grundlegendes SQL zu lernen, um mit Datenbanken zu arbeiten und die Informationen zu beschaffen, die sie für tägliche Entscheidungen brauchen.

Wie SQL in bestimmten Jobs eingesetzt wird

Nachdem wir gesehen haben, wie SQL in verschiedenen Branchen genutzt wird, schauen wir uns nun konkrete Rollen an, die besonders davon profitieren. 

4. SQL in der Mobil- und Webentwicklung

Entwicklerinnen und Entwickler nutzen SQL beim Bau von mobilen und Webanwendungen. Wenn du eine App installierst und einen Nutzernamen sowie ein Passwort anlegst, werden diese in einen für Angreifer unlesbaren Code umgewandelt und per SQL sicher in einer Datenbank gespeichert. 

Auch bei Interaktionen mit der App, beim Newsletter-Abo oder bei Online-Käufen werden deine Daten erfasst und in einer Datenbank gespeichert. 

Back-End-Entwickler für Mobile und Web müssen SQL sicher beherrschen, um Daten zu verarbeiten und ein nahtloses Nutzungserlebnis zu schaffen.

5. SQL für Data Analytics

Data Analysts identifizieren Trends in Daten und unterstützen so die Entscheidungsfindung im Unternehmen. Sie nutzen SQL zur Datenextraktion und -analyse, um umsetzbare Insights zu generieren.

Führungskräfte und Stakeholder treffen auf Basis dieser Muster Entscheidungen, die dem Unternehmen Mehrwert bringen.

Data Analysts gehören weltweit zu den gefragtesten Fachkräften. Starte mit dem Karrierepfad Data Analyst in SQL deinen Einstieg in das Feld.

6. SQL für Business Analytics

Business Analysts identifizieren Verbesserungspotenziale in der Organisation und geben Empfehlungen zur Optimierung von Geschäftsprozessen.

Sie arbeiten in unterschiedlichen Bereichen wie IT oder Personalentwicklung und schlagen auf Basis verfügbarer Daten Veränderungen vor.

Das bedeutet: Business Analysts müssen nicht nur mit SQL Daten sammeln und analysieren, sondern auch interaktive Dashboards erstellen, um ihre Ergebnisse dem Management zu präsentieren. 

SQL kann in Echtzeit angebundene Datenbanken mit Visualisierungstools wie Tableau und Power BI abfragen – ideal für Business Analysts.

Wenn du Business Analyst werden willst oder es bereits bist und deine SQL-Kompetenzen ausbauen möchtest, schau dir unseren Skill-Track SQL for Business Analysts an.

7. SQL für Data Science

Data Science zielt darauf ab, aus Daten Erkenntnisse zu gewinnen – und SQL ist dabei zentral, insbesondere für prädiktive Modellierung und Analysen. SQL ist essenziell für:

1. Datenextraktion und -vorverarbeitung: Unverzichtbar, um Daten aus Datenbanken zu ziehen und aufzubereiten – inklusive Filtern, Sortieren und Aggregieren für hochwertige Datensätze.
2. Explorative Datenanalyse (EDA): Hilft, Muster und Korrelationen in Datenbanken zu verstehen – Grundlage für Hypothesen und Modellierungsansätze.
3. Feature Engineering: Erstellung neuer Variablen aus vorhandenen Daten zur Steigerung der Modellleistung – dank SQL-Funktionen und Joins.
4. Data Wrangling für Machine Learning: Transformation und Strukturierung von Daten für ML – inklusive Normalisierung, Umgang mit fehlenden Werten und Kodierung kategorialer Merkmale.
5. Integration mit Analysetools: Nahtlose Verbindung mit Tools und Sprachen wie Python und R – SQL für Datenmanipulation plus fortgeschrittene Analytik.
6. Skalierbarkeit und Performance: Effiziente Verarbeitung großer Datenvolumina – entscheidend bei Zeit- und Ressourcenlimits.
7. Reporting und Visualisierung: Generiert Datensätze für Visualisierungstools und Reporting-Software – für präzise und aktuelle Berichte.
8. Echtzeit-Data-Science: Schnelle Abfragen und Verarbeitung sind essenziell für Echtzeitanwendungen wie dynamische Preisgestaltung, Betrugserkennung und Empfehlungssysteme.

Warum solltest du SQL für Data Science lernen?

Wenn die meisten an Data Science denken, fallen ihnen prädiktive Analysen und Machine-Learning-Modelle ein. Doch ML-Modelle lassen sich nur bauen, wenn die nötigen Daten vorliegen. In der Praxis bekommst du sie selten als saubere, perfekt strukturierte Tabelle wie auf Kaggle.

Du musst auf die Datenbank des Unternehmens zugreifen, die benötigten Daten sammeln und vorverarbeiten, bevor du mit der Modellierung beginnst. Wie oben erwähnt, speichern die meisten Unternehmen ihre Daten in relationalen Datenbanken – du brauchst also SQL.

Laut einer aktuellen Studie ist SQL in fast 65% aller Data-Science-Stellenausschreibungen Pflicht. Das heißt: Selbst mit Python verpasst du rund 3 von 5 Jobchancen, wenn dir SQL-Kenntnisse fehlen.

Wenn du noch zweifelst: Hier ist die Stellenbeschreibung für Data Scientists bei Meta – SQL wird als Muss aufgeführt:

Lies unseren Artikel und erfahre, was du mit SQL alles machen kannst, wenn du die Sprache beherrschst. 

Wie du SQL für Data Science lernst

Ohne Vorkenntnisse startest du am besten mit unserem Kurs Introduction to SQL und lernst die Grundlagen der Sprache. Das Programm behandelt Datenorganisation, den Aufbau von Tabellen in Datenbanken und Prinzipien des Datenbankdesigns. Du lernst, Daten auszuwählen und grundlegende Datenmanipulation durchzuführen. 

Nach den Grundlagen vertiefst du mit Intermediate SQL deine Analysefähigkeiten in SQL. Themen sind unter anderem Filtern, Sortieren, Gruppieren und Aggregatfunktionen. Damit lernst du, Insights zu gewinnen und Trends in großen Datenmengen zu erkennen.

Anschließend nimmst du Joining Data in SQL, um zu lernen, wie man zwei oder mehr Tabellen verbindet. Das ist wohl eine der wichtigsten Abfragearten, die Data Scientists täglich nutzen.

Als Nächstes vertiefst du mit Data Manipulation in SQL fortgeschrittene SQL-Konzepte wie Unterabfragen und Fensterfunktionen.

Diese Kurse geben dir ein solides SQL-Fundament. Die dort gelernten Konzepte bereiten dich auf SQL-Fragen in Data-Science-Interviews vor. 

Um eine Sprache wirklich zu beherrschen und praxisnah einzusetzen, musst du das Wissen anwenden. 

Im Programm Applying SQL to Real World Problems lernst du, mit SQL Geschäftsprobleme zu lösen. Die Abfragen aus dem Kurs kannst du in dein Data-Science-Portfolio aufnehmen – das steigert deine Jobchancen deutlich.

Fazit

SQL ist nicht nur eine Programmiersprache, sondern ein unverzichtbares Werkzeug in vielen Branchen. Dank der effizienten Verwaltung und Analyse großer Datensätze ist es in unserer zunehmend datengetriebenen Welt kaum wegzudenken. Ob Marketing, Finanzen, Gesundheitswesen oder Tech – mit seiner Vielseitigkeit hilft SQL Fachleuten, das Potenzial von Daten zu heben und fundierte Entscheidungen sowie innovative Lösungen zu ermöglichen.

Für alle, die sich in der digitalen Arbeitswelt bewegen, ist SQL nicht nur ein Plus für die technischen Kompetenzen, sondern ein wichtiger Schritt, um die eigene Karriere fit für die Zukunft zu machen. Da Daten die Wirtschaft und Technologie weiter vorantreiben, bleibt SQL eine Schlüsselkompetenz, um Informationen in jedem Bereich wirkungsvoll zu nutzen. Starte noch heute mit unserem SQL Fundamentals Skill-Track und lerne, SQL-Abfragen zu schreiben und deine Daten zu analysieren.