3 motivi per cui tutti i team dovrebbero imparare SQL

Poiché le organizzazioni intraprendono trasformazioni digitali e dei dati per restare competitive in un mondo sempre più digitale, devono dotare i propri dipendenti di competenze e strumenti per sfruttare al meglio le enormi quantità di dati.

Se c’è un linguaggio universale al cuore del settore dei dati, allora la risposta è SQL. SQL, se reso accessibile a tutti, è un potente abilitatore per trasformare un’organizzazione in un’impresa data-driven.

Cos’è SQL?

SQL (pronunciato sia “Sequel” sia “S-Q-L”) sta per Structured Query Language. È un potente linguaggio di interrogazione che consente di cercare tra grandi quantità di dati ed estrarre le informazioni rilevanti per l’analisi.

Fin dal suo sviluppo negli anni ’70, SQL è stato uno strumento fondamentale per i professionisti dei dati per accedere e manipolare dati strutturati in modo scalabile ed efficiente. Diversi fattori ne guidano la crescente popolarità e importanza:

• La sua sintassi semplice, basata su parole comuni dell’inglese, lo rende facile da imparare e capire.

• La maggior parte delle organizzazioni utilizza database relazionali per archiviare ed elaborare dati strutturati, e SQL è lo strumento ideale progettato per interagire con tali strutture.

• SQL può gestire grandi volumi di dati con pochi passaggi e sforzo minimo, e queste analisi possono essere facilmente replicate rieseguendo gli script di query salvati.

SQL nel settore

In base all’ultimo sondaggio Stack Overflow Developer del 2021, SQL è la quarta tecnologia più popolare tra molti strumenti noti e rimane il linguaggio principale per la gestione dei database.

L’utilità di SQL è evidente considerando che colossi tecnologici come Amazon, Google e Microsoft lo utilizzano per gestire i propri sistemi di database.

La sua popolarità si estende ad aziende di ogni dimensione e settore, non solo alle grandi imprese. Un’occhiata alle offerte di lavoro su Indeed e LinkedIn rivela che SQL resta una delle competenze più richieste per i ruoli legati ai dati in tutto il settore.

In che modo è utile SQL?

Vediamo alcuni esempi di come SQL possa essere utile per te e per la tua organizzazione.

1. Automatizzare flussi di lavoro e analisi

Quasi tutte le organizzazioni conoscono software di fogli di calcolo come Microsoft Excel. Data la diffusione e la storia di Excel, numerosi dipendenti nella tua azienda sono già esperti di comandi e strumenti avanzati di Excel (come VBA) per l’analisi dei dati.

SQL è un’estensione semplice e accessibile a Excel perché può eseguire tutte le funzioni dei fogli di calcolo Excel e molto altro. Per esempio, le clausole JOIN di SQL producono lo stesso risultato di CERCA.VERT in Excel. La familiarità degli utenti Excel con i dati in formato tabellare rende anche più facile imparare e adottare SQL.

Sia VBA che SQL sono strumenti di scripting che possono aiutare ad automatizzare i flussi di lavoro sui dati e l’estrazione di insight attraverso analisi ripetibili. Il vantaggio di SQL è una sintassi intuitiva basata su parole inglesi, che lo rende più semplice da usare rispetto alla scrittura di formule più complicate in VBA.

Mettiamo che un servizio di streaming voglia mostrare il nome e la data di uscita dei film pubblicati dopo il 2000. Il team può ottenere rapidamente la risposta a questa domanda con una semplice query SQL:

La semplicità della struttura di SQL è evidente dalla query qui sopra, con l’uso di parole inglesi di tutti i giorni come SELECT, FROM e WHERE.

Excel e SQL offrono punti di forza e vantaggi diversi, quindi avere entrambi gli strumenti nel toolkit dati rende il team molto efficace nella gestione e nell’automazione di un’ampia gamma di attività sui dati che coinvolgono database relazionali.

2. Manipolazione rapida ed efficace di grandi dataset

I tradizionali fogli di calcolo come Excel funzionano bene con dataset di dimensioni piccole o medie, ma il problema emerge quando si affrontano volumi di dati enormi. Excel può diventare esasperantemente lento (o persino bloccarsi) se apri ed elabori dataset grandi (ad es. >100.000 righe), rendendolo impraticabile per analisi su larga scala.

È qui che SQL corre in aiuto. Che si tratti di cento o un milione di record, SQL è ben attrezzato per elaborare dataset di dimensioni praticamente qualsiasi. SQL è progettato per manipolare grandi dataset in modo rapido e robusto, consentendo agli analisti di individuare ed estrarre i dati in modo efficiente.

Per la sua velocità e solidità, SQL è ancora il linguaggio di interrogazione di riferimento per interfacciarsi con moderni data warehouse e piattaforme che archiviano enormi volumi di dati.

3. Rispondere a domande di business complesse

Le organizzazioni devono costantemente rispondere a domande di business impegnative come parte della loro crescita. Con l’aumento dei volumi di dati archiviati dalle aziende nell’era digitale, serve un sistema di interrogazione che consenta di ricavare insight completi da diverse fonti dati.

La bellezza di SQL sta nel fatto che può estrarre e manipolare con facilità grandi volumi di dati distribuiti su più tabelle. A differenza dei fogli di calcolo, dove devi aprire ogni foglio separatamente per recuperare i dati, SQL può combinare agevolmente dati da diverse tabelle di database relazionali per poi eseguire in modo efficiente una query sui dati uniti.

Per esempio, supponiamo che il tuo servizio di consegna cibo abbia lanciato una campagna marketing su canali gastronomici popolari, intensificata settimanalmente per tutto il mese di giugno. La domanda di business è: Quanto fatturato settimanale abbiamo ottenuto nelle settimane di giugno?

La seguente query SQL può aiutare a rispondere alla domanda di business:

Questa query SQL unisce due tabelle (orders e meals) con clausole JOIN e poi raggruppa i dati in base alla settimana delle transazioni.

Inoltre, query SQL dettagliate come quella sopra possono essere facilmente salvate e condivise con altri colleghi, garantendo così la replicabilità di analisi complete.

Democratizzare la data science con SQL

La PwC Global Data and Analytics Survey ha rivelato che le organizzazioni data-driven hanno tre volte più probabilità di riportare miglioramenti significativi nel processo decisionale grazie alla data science. Tuttavia, nonostante l’esplosione dei dati raccolti negli ultimi anni, molte organizzazioni non sono pronte a imparare dai propri dati in modo efficiente ed efficace.

SQL è lo strumento ideale per democratizzare la data science in un’organizzazione perché è un linguaggio semplice e intuitivo che anche le persone non tecniche possono imparare e applicare rapidamente.

Anche se solo una manciata di dipendenti imparasse le query SQL di base per l’analisi self-service, l’organizzazione potrebbe aspettarsi miglioramenti nella capacità di rispondere efficacemente alle domande di business con i dati. Con queste preziose competenze sui dati, le imprese saranno sulla buona strada per ottenere risultati positivi operando come aziende data-driven.