¿Para qué se usa SQL? 7 usos principales de SQL

¿Para qué se usa SQL? 7 usos principales de SQL

SQL tiene multitud de aplicaciones y se usa en marketing, salud y finanzas para analítica de datos y de negocio, desarrollo y data science. En esta sección, veremos más de cerca para qué se usa SQL y qué tipos de trabajos requieren conocer este lenguaje.

Sectores que usan SQL

A continuación, destacamos algunas de las áreas donde SQL se utiliza para obtener resultados muy distintos.

1. Usos de SQL en marketing

Los equipos de marketing segmentan clientes y lanzan promociones basándose en datos de usuario recopilados por la organización. 

Normalmente, estos datos se almacenan en grandes bases de datos y hay que consultarlos antes de que el equipo de marketing pueda utilizarlos. 

Este es un ejemplo de cómo se usa SQL en marketing:

Anne es responsable de marketing en una empresa de ecommerce. Cada vez que los usuarios interactúan con la web, sus datos se recopilan y se almacenan automáticamente en una base de datos relacional. Hay más de 1,5 millones de registros de usuarios.

Las variables recogidas incluyen los artículos comprados, su género, la hora de la compra y un ID de usuario único.

Esta es una vista resumida de la tabla que necesita consultar:

A partir de la tabla anterior, Anne necesita extraer todos los datos de clientes que compraron durante una promoción el 25 de agosto de 2021. Quiere volver a impactar a estos usuarios en una campaña similar el próximo trimestre.

Este es un ejemplo de consulta SQL sencilla que puede escribir para obtener los datos que necesita en menos de un minuto:

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

Esta consulta devolverá los siguientes resultados de la tabla mostrada arriba:

El ejemplo anterior muestra lo útil que es SQL para extraer información relevante y analizar datos de negocio. 

Dado que el marketing es cada vez más basado en datos, es buena idea que los profesionales de marketing aprendan SQL básico para tomar decisiones informadas al ejecutar campañas y segmentar usuarios.

2. Usos de SQL en finanzas

Las organizaciones suelen almacenar los datos financieros en bases de datos porque son muy seguras y se pueden consultar fácilmente. Los profesionales de finanzas pueden extraer esta información para tomar decisiones basadas en datos.

Este es un ejemplo de cómo los equipos financieros pueden usar SQL para consultar información relevante:

John es especialista financiero y analiza las ventas trimestrales para elaborar previsiones del próximo año. También necesita identificar periodos con un volumen de ventas excepcionalmente bajo para evitar que se repitan.

Esta es una tabla de ejemplo llamada «sales_data» con la que John debe trabajar:

Esta es una consulta SQL sencilla para identificar los meses con ventas por debajo de la media:

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

Puede utilizar los resultados para detectar patrones de ventas y elaborar el plan financiero del año siguiente.

Además del caso anterior, los equipos financieros pueden usar SQL para identificar tendencias de ingresos y ventas a lo largo del tiempo. El lenguaje permite ofrecer a los responsables una visión clara de KPIs financieros como el beneficio neto y los costes.

3. Usos de SQL en salud

SQL se utiliza a menudo para manipular y analizar información de pacientes almacenada en bases de datos clínicas. Por ejemplo, sirve para crear paneles sobre datos de salud, generar informes de pacientes a partir de la información de profesionales médicos e incluso lanzar búsquedas sobre grandes bases de datos como el rastreador de la Covid-19.

Este es un ejemplo de cómo se usa SQL en el ámbito sanitario:

Una organización benéfica sin ánimo de lucro recopila datos sobre una enfermedad letal prevalente en zonas rurales. Las personas voluntarias visitan las áreas de mayor riesgo para administrar vacunas y frenar la propagación.

Estas son cinco filas de una base de datos de ejemplo creada por la organización:

Esta consulta SQL permite identificar las 10 regiones con mayor número de infecciones:

SELECT * from diseases
ORDER BY Cases DESC
LIMIT 10

Aunque la consulta anterior es útil, no es eficiente que el voluntariado la ejecute a diario para encontrar regiones de alto riesgo. En su lugar, se puede conectar la base de datos SQL a un panel en vivo y en tiempo real que visualice el número de infecciones por región. 

Este es un ejemplo de panel de Covid-19 que hace justo eso:

Fuente

Estos casos de uso muestran que SQL tiene aplicaciones en muchos ámbitos. Se emplea en prácticamente todas las industrias para analizar datos y generar valor de negocio.

Por ello, a los perfiles no técnicos les compensa aprender SQL básico para interactuar con bases de datos y recopilar la información necesaria para tomar decisiones del día a día.

Cómo se usa SQL en trabajos concretos

Ahora que ya sabemos para qué se usa SQL en distintos sectores, veamos algunos puestos específicos que sacan partido de este lenguaje. 

4. SQL para desarrollo móvil y web

Las personas desarrolladoras usan SQL al crear aplicaciones móviles y web. Cuando instalas una app y creas un usuario y una contraseña, estos se transforman al instante en un código ilegible para atacantes y se almacenan de forma segura en una base de datos usando SQL. 

Del mismo modo, cuando interactúas con la aplicación, te suscribes a una newsletter o haces una compra online, tus datos se recopilan y se guardan en una base de datos. 

Quienes desarrollan back‑end para móvil y web deben dominar SQL para procesar datos y crear una experiencia de uso fluida.

5. SQL para analítica de datos

Las personas analistas de datos detectan tendencias para apoyar la toma de decisiones de la empresa. Utilizan SQL para extraer y analizar datos y generar insights accionables.

Directivos y stakeholders usan los patrones que descubren los analistas para tomar decisiones que aportan valor al negocio.

Los analistas de datos están entre los perfiles más demandados. Empieza hoy con el itinerario Data Analyst in SQL para dar el salto al sector.

6. SQL para analítica de negocio

Las personas analistas de negocio identifican áreas de mejora dentro de la organización y proponen recomendaciones para fortalecer los procesos.

Pueden trabajar en distintas áreas, como TI o desarrollo de personal, y deben proponer cambios en estas divisiones basándose en los datos disponibles.

Esto significa que no solo tienen que recopilar y analizar datos con SQL, sino también crear paneles interactivos para presentar sus conclusiones a la dirección. 

SQL puede consultar bases de datos conectadas en tiempo real con herramientas de visualización como Tableau y Power BI, lo que lo convierte en un lenguaje ideal para analistas de negocio.

Si quieres ser analista de negocio o ya lo eres y buscas mejorar tu SQL, echa un vistazo a nuestro itinerario de habilidades SQL for Business Analysts.

7. SQL para data science

La ciencia de datos consiste en extraer conocimiento a partir de los datos, y SQL es clave para ello, especialmente en el modelado y el análisis predictivo. SQL es crucial para:

1. Extracción y preprocesado de datos: imprescindible para consultar y preparar datos desde bases de datos, permitiendo filtrar, ordenar y agregar para obtener conjuntos de datos de calidad.
2. Análisis exploratorio (EDA): ayuda a entender patrones y correlaciones en las bases de datos, facilitando la formulación de hipótesis y los enfoques de modelado.
3. Ingeniería de características: se usa para crear nuevas variables a partir de datos existentes y mejorar el rendimiento de los modelos, aprovechando funciones de SQL y combinaciones de tablas.
4. Preparación de datos para machine learning: transforma y estructura datos para el aprendizaje automático, gestionando normalización, valores perdidos y codificación de categóricas.
5. Integración con herramientas analíticas: se integra sin problemas con lenguajes y herramientas como Python y R, combinando la manipulación de datos de SQL con analítica avanzada.
6. Escalabilidad y rendimiento: maneja grandes volúmenes de datos con eficiencia, algo crucial cuando hay limitaciones de tiempo y recursos.
7. Informes y visualización: genera conjuntos de datos para herramientas de visualización y software de reporting, garantizando informes precisos y actualizados.
8. Data science en tiempo real: su capacidad de consulta y procesamiento rápido es vital para casos como pricing dinámico, detección de fraude y sistemas de recomendación.

¿Por qué deberías aprender SQL para data science?

Cuando la mayoría piensa en data science, suele irse a la analítica predictiva y al machine learning. Sin embargo, solo puedes construir modelos si tienes los datos necesarios. En el mundo real, rara vez te entregarán datos limpios y perfectamente estructurados como en Kaggle.

Necesitas acceder a la base de datos de la empresa, recopilar lo que te hace falta y preprocesarlo antes de empezar a crear modelos predictivos. Como comentábamos, la mayoría de compañías almacenan los datos en bases de datos relacionales, así que necesitas saber SQL para hacerlo.

De hecho, según un estudio reciente, SQL aparece como requisito en casi el 65% de las ofertas de empleo en data science. Esto significa que, aunque sepas Python, te estás perdiendo alrededor de 3 de cada 5 oportunidades si no dominas SQL.

Si aún no te convence, aquí tienes una oferta de Meta para data scientist donde SQL figura como habilidad imprescindible:

Lee nuestro artículo para descubrir qué puedes hacer con SQL si dominas el lenguaje. 

Cómo aprender SQL para data science

Si no tienes conocimientos previos, realiza nuestro curso Introduction to SQL para aprender los fundamentos del lenguaje. Verás cómo se organizan los datos, cómo se estructuran las tablas en una base de datos y los principios de construcción de bases. Aprenderás a seleccionar datos y a realizar manipulaciones básicas. 

Cuando tengas las bases, continúa con Intermediate SQL para aprender análisis de datos con SQL. Cubre conceptos como filtrado, ordenación, agrupación y funciones de agregación. Con estas operaciones descubrirás insights e identificarás tendencias en grandes volúmenes de datos.

Después, haz el curso Joining Data in SQL para aprender a combinar dos o más tablas. Es, probablemente, uno de los tipos de consulta más importantes que utiliza a diario cualquier data scientist.

A continuación, realiza Data Manipulation in SQL para profundizar en funciones avanzadas como subconsultas y funciones de ventana.

Estos cursos deberían darte un dominio sólido de SQL. Los conceptos aprendidos te prepararán para preguntas de entrevistas de data science centradas en SQL. 

No obstante, para manejarte con soltura y usarlo en el mundo real, necesitas poner en práctica lo aprendido. 

Haz el programa Applying SQL to Real World Problems para aprender a resolver problemas de negocio con SQL. Las consultas que escribas durante el curso pueden formar parte de tu porfolio y aumentarán tus posibilidades de conseguir trabajo en el sector.

Conclusión

SQL no es solo un lenguaje de programación, es una herramienta esencial en multitud de industrias. Su capacidad para gestionar y analizar grandes volúmenes de datos con eficiencia lo hace imprescindible en un mundo cada vez más orientado a los datos. Ya sea en marketing, finanzas, salud o tecnología, la versatilidad de SQL permite a los profesionales aprovechar el potencial de los datos para tomar decisiones informadas e impulsar la innovación.

Para cualquiera que se mueva en el entorno digital, aprender SQL no es solo mejorar sus habilidades técnicas: es un paso necesario para preparar su carrera para el futuro. A medida que los datos siguen impulsando el negocio y la tecnología, SQL se mantiene como una competencia clave para aprovechar el poder de la información en cualquier ámbito. Realiza hoy nuestro SQL Fundamentals skill track y aprende a escribir consultas SQL y a empezar a analizar tus datos.