SQL का उपयोग किसलिए होता है? SQL के 7 प्रमुख उपयोग

SQL का उपयोग किसलिए होता है? SQL के 7 प्रमुख उपयोग

SQL के कई उपयोग हैं और इसका इस्तेमाल मार्केटिंग, हेल्थकेयर और फाइनेंस में डेटा और बिज़नेस एनालिटिक्स, विकास, और डेटा साइंस के लिए किया जाता है। इस अनुभाग में, हम विस्तार से देखेंगे कि SQL किसलिए उपयोग किया जाता है, साथ ही वे नौकरियां जिनमें कर्मचारियों को यह भाषा आनी चाहिए।

वे उद्योग जो SQL का उपयोग करते हैं

नीचे, हमने कुछ प्रमुख क्षेत्रों को चुना है जहाँ SQL का उपयोग विभिन्न प्रकार के परिणाम देने के लिए किया जाता है।

1. मार्केटिंग में SQL के उपयोग

मार्केटिंग टीमें अक्सर उपयोगकर्ता डेटा के आधार पर ग्राहकों को लक्षित करती हैं और प्रमोशन जारी करती हैं जो संगठन द्वारा एकत्र किया जाता है। 

अधिकतर यह डेटा बड़े डेटाबेस में संग्रहीत होता है और मार्केटर्स के उपयोग से पहले इसे क्वेरी करना पड़ता है। 

यहाँ एक उदाहरण है कि मार्केटिंग क्षेत्र में SQL का कैसे उपयोग होता है:

Anne एक ईकॉमर्स कंपनी में मार्केटिंग एग्जीक्यूटिव है। हर बार जब उपयोगकर्ता कंपनी की वेबसाइट के साथ इंटरैक्ट करते हैं, तो उनका डेटा एकत्र कर रिलेशनल डेटाबेस में स्वतः संग्रहीत कर लिया जाता है। डेटाबेस में उपयोगकर्ता डेटा के 15 लाख से अधिक रिकॉर्ड संग्रहीत हैं।

एकत्र किए गए वेरिएबल्स में ग्राहक द्वारा खरीदी गई वस्तुएँ, उनका जेंडर, खरीद का समय, और एक अद्वितीय यूज़र ID शामिल हैं।

यह वह डेटाबेस टेबल का संक्षिप्त दृश्य है जिसे उसे क्वेरी करना है:

ऊपर दी गई टेबल से, Anne को 25 अगस्त 2021 की सेल के दौरान खरीदारी करने वाले ग्राहकों के सभी विवरण निकालने हैं। वह अगले तिमाही में चल रहे समान मार्केटिंग अभियान के लिए इन उपयोगकर्ताओं को फिर से लक्षित करना चाहती है।

यहाँ एक सरल SQL क्वेरी है जिसे वह एक मिनट से भी कम समय में आवश्यक डेटा तक पहुँचने के लिए लिख सकती है:

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

यह क्वेरी ऊपर प्रदर्शित टेबल से निम्नलिखित परिणाम लौटाएगी:

ऊपर का उदाहरण दर्शाता है कि व्यावसायिक डेटा का विश्लेषण करने के लिए प्रासंगिक जानकारी निकालने में SQL कितना उपयोगी है। 

क्योंकि मार्केटिंग प्रक्रिया तेजी से डेटा-निर्देशित होती जा रही है, मार्केटर्स के लिए बुनियादी SQL सीखना एक अच्छा विचार है ताकि वे अभियानों को चलाते समय और उपयोगकर्ताओं को लक्षित करते हुए सूचित निर्णय ले सकें।

2. फाइनेंस में SQL के उपयोग

संगठन अक्सर वित्तीय डेटा को डेटाबेस में संग्रहीत करते हैं क्योंकि वे अत्यधिक सुरक्षित होते हैं और आसानी से क्वेरी किए जा सकते हैं। वित्त पेशेवर इस डेटा को निकालकर डेटा-आधारित निर्णय ले सकते हैं।

यहाँ एक उदाहरण है कि वित्त टीमें डेटाबेस से प्रासंगिक जानकारी क्वेरी करने के लिए SQL का कैसे उपयोग कर सकती हैं:

John एक फाइनेंस विशेषज्ञ है जो अगले वर्ष के लिए पूर्वानुमान विकसित करने हेतु तिमाही बिक्री डेटा का विश्लेषण करता है। उसे ऐसे समय-काल की भी पहचान करनी होती है जब बिक्री असाधारण रूप से कम रही हो, ताकि इसे दोबारा होने से रोका जा सके।

यहाँ “sales_data” नामक एक नमूना टेबल है जिस पर John को काम करना है:

यह एक सरल SQL क्वेरी है जिसे वह औसत से कम बिक्री वाले महीनों की पहचान के लिए लिख सकता है:

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

वह इस क्वेरी के परिणामों का उपयोग बिक्री के पैटर्न की पहचान करने और आने वाले वर्ष के लिए वित्तीय योजना बनाने में कर सकता है।

ऊपर दिखाए गए उपयोग-केस के अलावा, वित्त टीमें समय के साथ राजस्व और बिक्री में रुझानों की पहचान करने के लिए भी SQL का उपयोग कर सकती हैं। यह भाषा निर्णय-निर्माताओं को कंपनी की शुद्ध आय और लागत जैसे वित्तीय KPI का स्पष्ट दृश्य प्रदान करने में काम आती है।

3. हेल्थकेयर में SQL के उपयोग

क्लिनिकल डेटाबेस में संग्रहीत रोगी जानकारी को संसाधित और विश्लेषित करने के लिए अक्सर SQL का उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए, इसका उपयोग उपयोगकर्ता स्वास्थ्य डेटा पर डैशबोर्ड बनाने, चिकित्सा पेशेवरों के इनपुट के आधार पर रोगी रिपोर्ट जनरेट करने, और यहां तक कि Covid-19 ट्रैकर जैसे बड़े डेटाबेस पर खोज चलाने के लिए भी किया जा सकता है।

यहाँ एक उदाहरण है कि हेल्थकेयर डोमेन में SQL का कैसे उपयोग होता है:

एक गैर-लाभकारी चैरिटेबल संगठन ग्रामीण क्षेत्रों में प्रचलित एक घातक बीमारी से संबंधित डेटा एकत्र करता है। स्वयंसेवक फिर सबसे अधिक संक्रमण वाले उच्च-जोखिम क्षेत्रों में जाकर बीमारी के प्रसार को रोकने के लिए टीके लगाते हैं।

यह संगठन द्वारा बनाए गए नमूना डेटाबेस की पाँच पंक्तियाँ हैं:

यह वह SQL क्वेरी है जिसे संक्रमण की सबसे अधिक संख्या वाले शीर्ष 10 क्षेत्रों की पहचान के लिए लिखा जा सकता है:

SELECT * from diseases
ORDER BY Cases DESC
LIMIT 10संचालित द्वारा

हालांकि ऊपर दी गई क्वेरी उपयोगी है, स्वयंसेवकों के लिए उच्च-जोखिम वाले क्षेत्रों का पता लगाने हेतु इसे रोज चलाना अक्षम है। इसके बजाय, SQL डेटाबेस को एक लाइव, रीयल-टाइम डैशबोर्ड से जोड़ा जा सकता है जो विभिन्न क्षेत्रों में संक्रमण की संख्या को दृश्य रूप में दिखाता है। 

यहाँ एक नमूना Covid-19 डैशबोर्ड है जो ऐसा ही करता है:

Source

उपर्युक्त उपयोग-केस दिखाते हैं कि SQL के कई क्षेत्रों में अनुप्रयोग हैं। लगभग हर उद्योग में डेटा का विश्लेषण करने और व्यावसायिक लाभ बढ़ाने के लिए इसका उपयोग किया जाता है।

इसी कारण, गैर-तकनीकी पेशेवरों के लिए बुनियादी SQL सीखना लाभकारी है ताकि वे डेटाबेस के साथ इंटरैक्ट कर सकें और दैनिक निर्णय लेने हेतु आवश्यक जानकारी एकत्र कर सकें।

विशिष्ट नौकरियों में SQL का उपयोग कैसे होता है

अब जब हमें पता चल गया है कि विभिन्न उद्योगों में SQL का उपयोग किसलिए होता है, तो आइए कुछ विशिष्ट नौकरियों पर नज़र डालें जो इसकी शक्ति का उपयोग करती हैं। 

4. मोबाइल और वेब विकास के लिए SQL

डेवलपर्स मोबाइल और वेब एप्लिकेशन बनाते समय SQL का उपयोग करते हैं। जब आप कोई मोबाइल ऐप इंस्टॉल करते हैं और यूज़रनेम तथा पासवर्ड बनाते हैं, तो इन्हें तुरंत ऐसे कोड में परिवर्तित कर दिया जाता है जिसे हमलावर डिकोड नहीं कर सकते, और SQL का उपयोग करके इन्हें सुरक्षित रूप से डेटाबेस में संग्रहीत कर दिया जाता है। 

इसी प्रकार, जब आप एप्लिकेशन के साथ इंटरैक्ट करते हैं, किसी न्यूज़लेटर की सदस्यता लेते हैं, या ऑनलाइन खरीदारी करते हैं, तो आपका डेटा एकत्र कर डेटाबेस में संग्रहीत किया जाता है। 

बैकएंड मोबाइल और ऐप डेवलपर्स को डेटा प्रोसेसिंग कार्य करने और सुखद उपयोगकर्ता अनुभव बनाने के लिए SQL में दक्ष होना चाहिए।

5. डेटा एनालिटिक्स के लिए SQL

डेटा विश्लेषक कुशल पेशेवर होते हैं जो कंपनी की निर्णय-निर्माण प्रक्रिया में सहायता हेतु डेटा में रुझानों की पहचान करते हैं। वे क्रियान्वयन योग्य इनसाइट्स उत्पन्न करने के लिए डेटा निष्कर्षण और विश्लेषण में SQL का उपयोग करते हैं।

प्रबंधक और हितधारक डेटा विश्लेषकों द्वारा उजागर किए गए पैटर्न का उपयोग ऐसे निर्णय लेने के लिए करते हैं जो संगठन को व्यावसायिक मूल्य प्रदान करें।

डेटा विश्लेषक दुनिया में सबसे अधिक मांग वाले पेशेवरों में से हैं। आज ही इस क्षेत्र में अपनी यात्रा शुरू करने के लिए Data Analyst in SQL करियर ट्रैक लें।

6. बिज़नेस एनालिटिक्स के लिए SQL

बिज़नेस विश्लेषक संगठन के भीतर सुधार के क्षेत्रों की पहचान करते हैं और व्यावसायिक प्रक्रियाओं को मजबूत करने के लिए सिफारिशें तैयार करते हैं।

वे कंपनी के विभिन्न क्षेत्रों, जैसे IT या स्टाफ विकास, में काम कर सकते हैं, और उपलब्ध डेटा के आधार पर इन विभागों में बदलाव की सिफारिश करना उनकी ज़िम्मेदारी होती है।

इसका अर्थ है कि बिज़नेस विश्लेषकों को केवल SQL का उपयोग करके डेटा एकत्र और विश्लेषित ही नहीं करना है, बल्कि उन्हें अपने निष्कर्षों को शीर्ष प्रबंधन के सामने पेश करने के लिए इंटरेक्टिव डैशबोर्ड भी बनाने होते हैं। 

SQL, Tableau और PowerBI जैसे विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स से रीयल-टाइम में जुड़े डेटाबेस को क्वेरी कर सकता है, जो इसे बिज़नेस विश्लेषकों के लिए आदर्श भाषा बनाता है।

यदि आप बिज़नेस विश्लेषक बनना चाहते हैं या पहले से हैं और अपनी SQL कौशल बेहतर करना चाहते हैं, तो हमारा SQL for Business Analysts स्किल ट्रैक देखें।

7. डेटा साइंस के लिए SQL

डेटा साइंस में डेटा से इनसाइट्स निकालना शामिल है, और इसके लिए SQL महत्वपूर्ण है, खासकर प्रीडिक्टिव मॉडलिंग और विश्लेषण में। SQL इन कार्यों में अहम है:

1. डेटा निष्कर्षण और प्रीप्रोसेसिंग: डेटाबेस से डेटा क्वेरी और तैयार करने के लिए आवश्यक, जिससे उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा सेट हेतु फिल्टरिंग, सॉर्टिंग और एग्रीगेशन संभव हो।
2. Exploratory Data Analysis (EDA): डेटाबेस में पैटर्न और सहसंबंध समझने में मदद करता है, परिकल्पना निर्माण और मॉडलिंग दृष्टिकोणों में सहायक।
3. फीचर इंजीनियरिंग: मौजूदा डेटा से नए वेरिएबल्स बनाने में उपयोग, जिससे SQL के फ़ंक्शंस और टेबल जॉइनिंग क्षमताओं के माध्यम से मॉडल प्रदर्शन सुधरता है।
4. मशीन लर्निंग के लिए डेटा रैंग्लिंग: सामान्यीकरण, मिसिंग वैल्यूज़ और श्रेणीबद्ध एन्कोडिंग से निपटते हुए ML के लिए डेटा को रूपांतरित और संरचित करता है।
5. एनालिटिकल टूल्स के साथ एकीकरण: Python और R जैसी भाषाओं व टूल्स के साथ सहजता से एकीकृत, SQL की डेटा मैनिपुलेशन क्षमता को उन्नत एनालिटिक्स के साथ जोड़ता है।
6. स्केलेबिलिटी और प्रदर्शन: बड़े डेटा वॉल्यूम्स को कुशलतापूर्वक संभालता है, जो समय और संसाधन-सीमित वातावरण में महत्वपूर्ण है।
7. रिपोर्टिंग और विज़ुअलाइज़ेशन: विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स और रिपोर्टिंग सॉफ्टवेयर के लिए डेटा सेट जनरेट करता है, जिससे सटीक और अद्यतन रिपोर्ट सुनिश्चित होती हैं।
8. रीयल-टाइम डेटा साइंस: त्वरित क्वेरी और प्रोसेसिंग क्षमताएँ डायनेमिक प्राइसिंग, धोखाधड़ी का पता लगाने, और सिफारिशी प्रणालियों जैसी रीयल-टाइम एप्लिकेशंस के लिए आवश्यक हैं।

डेटा साइंस के लिए आपको SQL क्यों सीखना चाहिए?

जब अधिकांश लोग डेटा साइंस के बारे में सोचते हैं, तो उनका ध्यान अक्सर प्रीडिक्टिव एनालिटिक्स और मशीन लर्निंग मॉडलिंग पर जाता है। हालांकि, आप मशीन लर्निंग मॉडल तभी बना सकते हैं जब आपके पास आवश्यक डेटा हो। वास्तविक दुनिया में, यह डेटा शायद ही कभी Kaggle की तरह किसी साफ-सुथरी, संरचित स्प्रेडशीट में आपके हाथ में दिया जाएगा।

आपको कंपनी के डेटाबेस तक पहुंचना, आवश्यक डेटा एकत्र करना, और प्री-प्रोसेस करना होगा, तभी आप प्रीडिक्टिव मॉडल बनाना शुरू कर सकते हैं। जैसा कि ऊपर बताया गया है, अधिकांश कंपनियाँ डेटा को रिलेशनल डेटाबेस में संग्रहीत करती हैं, यानी यह करने के लिए आपको SQL आना चाहिए।

वास्तव में, एक हालिया अध्ययन के अनुसार, लगभग 65% डेटा साइंस नौकरी सूचनाओं में SQL एक आवश्यकता है। इसका मतलब है कि भले ही आपको Python आती हो, यदि आपके पास SQL कौशल नहीं है तो आप लगभग 5 में से 3 नौकरी अवसरों से वंचित रहेंगे।

यदि आप अभी भी आश्वस्त नहीं हैं, तो यहाँ Meta की डेटा साइंटिस्ट की नौकरी का विवरण है जिसमें SQL को आवश्यक कौशल के रूप में सूचीबद्ध किया गया है:

हमारा लेख पढ़ें और जानें कि यदि आप इस भाषा में निपुण हो जाते हैं तो SQL के साथ आप क्या कर सकते हैं। 

डेटा साइंस के लिए SQL कैसे सीखें

यदि आपको SQL का कोई पूर्व ज्ञान नहीं है, तो हमारी Introduction to SQL कोर्स लें और भाषा की बुनियादी बातों के बारे में जानें। यह प्रोग्राम आपको डेटा संगठन, डेटाबेस में टेबल कैसे संरचित होती हैं, और डेटाबेस निर्माण के सिद्धांत सिखाएगा। आप डेटाबेस से डेटा चुनना और बुनियादी डेटा हेरफेर करना सीखेंगे। 

एक बार जब आपने SQL की बुनियादी बातें सीख लीं, तो Intermediate SQL कोर्स लें और SQL के साथ डेटा विश्लेषण सीखें। यह कोर्स डेटा फ़िल्टरिंग, सॉर्टिंग, ग्रुपिंग और एग्रीगेट फ़ंक्शंस जैसे कॉन्सेप्ट्स को कवर करता है। ये ऑपरेशंस आपको बड़े पैमाने के डेटा में इनसाइट्स उजागर करने और रुझान पहचानने सिखाएँगे।

फिर, Joining Data in SQL कोर्स लें और जानें कि दो या अधिक डेटाबेस टेबल्स को कैसे संयोजित किया जाता है। यह निस्संदेह SQL क्वेरी के सबसे महत्वपूर्ण प्रकारों में से एक है जिसका डेटा साइंटिस्ट रोज़ाना उपयोग करते हैं।

अगला, Data Manipulation in SQL लें और सबक्वेरीज़ तथा विंडो फ़ंक्शंस जैसे अधिक उन्नत SQL फ़ंक्शंस सीखें।

उपरोक्त कोर्स आपको SQL की मजबूत समझ देंगे। इन कोर्सों में सीखे गए कॉन्सेप्ट्स आपको SQL डेटा साइंस इंटरव्यू प्रश्नों के लिए तैयार करेंगे। 

हालाँकि, वास्तव में किसी भाषा में दक्ष बनने और उसे वास्तविक दुनिया में उपयोग करने के लिए, आपको अपने अर्जित ज्ञान को लागू करना होगा। 

Applying SQL to Real World Problems प्रोग्राम लें और सीखें कि SQL का उपयोग करके व्यावसायिक समस्याओं को कैसे हल किया जाता है। इस कोर्स के दौरान आप जो क्वेरी लिखेंगे, उन्हें अपने डेटा साइंस पोर्टफोलियो में शामिल किया जा सकता है और इससे इस क्षेत्र में नौकरी मिलने की आपकी संभावनाएँ बढ़ेंगी।

अंतिम विचार

SQL सिर्फ एक प्रोग्रामिंग भाषा नहीं, बल्कि विभिन्न उद्योगों में एक महत्वपूर्ण उपकरण है। बड़े डेटा सेट्स का कुशलतापूर्वक प्रबंधन और विश्लेषण करने की इसकी क्षमता इसे हमारी तेजी से डेटा-चालित दुनिया में अपरिहार्य बनाती है। चाहे मार्केटिंग, फाइनेंस, हेल्थकेयर या टेक्नोलॉजी हो, SQL की बहुमुखी प्रतिभा पेशेवरों को डेटा की क्षमता को अनलॉक करने में सक्षम बनाती है, जिससे सूचित निर्णय और नवाचारपूर्ण समाधान संभव होते हैं।

डिजिटल परिदृश्य में आगे बढ़ने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए, SQL सीखना केवल तकनीकी कौशल में वृद्धि नहीं है, बल्कि अपने करियर को भविष्य के लिए सुरक्षित करने की आवश्यक कदम है। जैसे-जैसे डेटा व्यवसाय और तकनीक को आगे बढ़ाता है, SQL किसी भी क्षेत्र में जानकारी की शक्ति का उपयोग करने के लिए एक प्रमुख कौशल बना रहता है। आज ही हमारा SQL Fundamentals स्किल ट्रैक लें और SQL क्वेरी लिखना सीखकर अपने डेटा का विश्लेषण शुरू करें।