Alors que les organisations entament des transformations numériques et data pour rester compétitives dans un monde toujours plus digital, elles doivent doter leurs équipes des compétences et des outils nécessaires pour exploiter au mieux des volumes de données toujours plus massifs.
S’il existe un langage universel au cœur de l’écosystème data, SQL en est la clé. S’il est démocratisé, SQL devient un puissant levier pour transformer une organisation en entreprise basée sur les données.
Qu’est-ce que SQL ?
SQL (prononcé « Sequel » ou « S-Q-L ») signifie Structured Query Language. C’est un langage de requête performant qui permet d’explorer de grands volumes de données et d’en extraire les informations pertinentes pour l’analyse.
Depuis son développement dans les années 1970, SQL est un outil incontournable pour accéder à des données structurées et les manipuler de manière scalable et efficace. Plusieurs facteurs expliquent sa popularité et son importance croissantes :
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Sa syntaxe simple, fondée sur des mots courants en anglais, le rend facile à apprendre et à comprendre.
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La plupart des organisations utilisent des bases de données relationnelles pour stocker et traiter des données structurées, et SQL est l’outil idéal conçu pour interagir avec ces structures.
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SQL gère de très gros volumes de données avec un minimum d’étapes et d’efforts, et ces analyses sont facilement réplicables en réexécutant les scripts de requêtes enregistrés.
SQL dans l’industrie
D’après la dernière enquête Stack Overflow Developer Survey 2021, SQL est la quatrième technologie la plus utilisée parmi de nombreux outils réputés et reste le langage de référence pour la gestion de bases de données.
L’utilité de SQL saute aux yeux quand on voit que des géants technologiques comme Amazon, Google et Microsoft l’emploient pour gérer leurs systèmes de bases de données.
Sa popularité s’étend à des entreprises de toutes tailles et de tous secteurs, pas uniquement aux grands groupes. Un coup d’œil aux offres d’emploi sur Indeed et LinkedIn montre que SQL demeure l’une des compétences les plus recherchées pour les métiers de la data dans l’ensemble du marché.
En quoi SQL est-il utile ?
Voyons quelques exemples concrets de la manière dont SQL peut vous être utile, à vous et à votre organisation.
1. Automatiser les workflows et les analyses
Pratiquement toutes les organisations utilisent des tableurs comme Microsoft Excel. Compte tenu de l’omniprésence et de l’historique d’Excel, de nombreux collaborateurs maîtrisent déjà des commandes et outils avancés (tels que VBA) pour l’analyse de données.
SQL est un prolongement naturel et accessible d’Excel, car il permet d’exécuter toutes les fonctions du tableur, et bien plus encore. Par exemple, les clauses JOIN de SQL produisent le même résultat que VLOOKUP dans Excel. La familiarité des utilisateurs Excel avec les données au format tabulaire facilite également l’apprentissage et l’adoption de SQL.
VBA comme SQL sont des langages de script qui automatisent les workflows de données et l’extraction d’insights via des analyses répétables. L’avantage de SQL réside dans sa syntaxe intuitive, basée sur des mots anglais courants, souvent plus simple à utiliser que l’écriture de formules complexes en VBA.
Imaginons qu’une plateforme de streaming veuille afficher le nom et la date de sortie des films parus après 2000. L’équipe peut obtenir la réponse très rapidement avec une requête SQL simple :
La simplicité de la structure de SQL apparaît clairement dans cette requête, avec l’usage de mots anglais du quotidien comme SELECT, FROM et WHERE.
Excel et SQL présentent des atouts et bénéfices complémentaires. Disposer des deux dans votre boîte à outils data rend l’équipe très efficace pour traiter et automatiser une large palette de tâches impliquant des bases de données relationnelles.
2. Manipuler rapidement et efficacement de grands jeux de données
Les tableurs traditionnels comme Excel conviennent à des jeux de données de petite à moyenne taille, mais ils atteignent vite leurs limites avec des volumes massifs. Excel peut devenir extrêmement lent (voire planter) lorsque vous ouvrez et traitez de gros jeux de données (par exemple, > 100 000 lignes), ce qui le rend inadapté pour des analyses à grande échelle.
C’est là que SQL fait la différence. Qu’il y ait cent ou un million d’enregistrements, SQL est taillé pour traiter des jeux de données quasiment de toute taille. Conçu pour manipuler de larges volumes rapidement et de manière robuste, SQL permet aux analystes de localiser et d’extraire les données avec efficacité.
Grâce à sa vitesse et à sa rigueur, SQL reste le langage de requête privilégié pour interagir avec les data warehouses et plateformes modernes qui stockent d’énormes volumes de données.
3. Répondre à des questions métiers complexes
Les organisations doivent sans cesse répondre à des questions métiers exigeantes pour soutenir leur croissance. Avec l’explosion des volumes de données stockées à l’ère du numérique, elles ont besoin d’un système de requêtes capable de produire des insights complets à partir de différentes sources.
La force de SQL réside dans sa capacité à extraire et manipuler aisément de grands volumes de données répartis sur plusieurs tables. Contrairement à un tableur, où il faut ouvrir séparément chaque feuille pour récupérer les données, SQL combine facilement des données issues de différentes tables relationnelles avant d’exécuter efficacement une requête sur l’ensemble fusionné.
Par exemple, supposons que votre service de livraison de repas ait mené en juin une campagne marketing sur des chaînes culinaires populaires, intensifiée semaine après semaine. La question métier est : Quel chiffre d’affaires hebdomadaire avons-nous réalisé au fil des semaines de juin ?
La requête SQL suivante peut aider à y répondre :
Cette requête SQL joint deux tables (orders et meals) via des clauses JOIN, puis regroupe les données selon la semaine de transaction.
De plus, des requêtes SQL détaillées comme celle-ci peuvent être facilement enregistrées et partagées avec vos collègues, garantissant la reproductibilité d’analyses complètes.
Démocratiser la data science avec SQL
Selon la PwC Global Data and Analytics Survey, les organisations data-driven ont trois fois plus de chances de constater des améliorations significatives de la prise de décision grâce à la data science. Pourtant, malgré l’explosion des données collectées ces dernières années, beaucoup d’entreprises ne sont pas encore prêtes à apprendre de leurs données de manière efficace.
SQL est l’outil idéal pour démocratiser la data science au sein d’une organisation, car il s’agit d’un langage simple et intuitif que même des profils non techniques peuvent rapidement apprendre et mettre en pratique.
Même si seule une poignée de collaborateurs acquiert les requêtes SQL de base pour de l’analytics en libre-service, l’organisation constatera déjà des progrès dans sa capacité à répondre efficacement à des questions métiers à partir des données. Avec ces compétences data précieuses, les entreprises se mettront en position de récolter les bénéfices d’un fonctionnement véritablement axé données.