Waar wordt SQL voor gebruikt? 7 topgebruikstoepassingen

Waar wordt SQL voor gebruikt? 7 topgebruikstoepassingen

SQL kent veel toepassingen en wordt in marketing, gezondheidszorg en financiën gebruikt voor data‑ en businessanalyse, development en data science. In dit onderdeel kijken we van dichterbij naar waar SQL voor wordt gebruikt, samen met de soorten functies waarvoor medewerkers de taal moeten kennen.

Sectoren die SQL gebruiken

Hieronder hebben we enkele van de belangrijkste gebieden geselecteerd waar SQL wordt ingezet om uiteenlopende resultaten te leveren.

1. SQL‑toepassingen in marketing

Marketingteams richten zich vaak op klanten en lanceren promoties op basis van gebruikersdata die door de organisatie zijn verzameld. 

Die data worden meestal opgeslagen in grote databases en moeten worden bevraagd voordat marketeers ze kunnen gebruiken. 

Hier is een voorbeeld van hoe SQL wordt gebruikt binnen marketing:

Anne is marketingmanager bij een e‑commercebedrijf. Elke keer dat gebruikers met de website van het bedrijf interageren, worden hun gegevens verzameld en automatisch opgeslagen in een relationele database. Er staan meer dan 1,5 miljoen records met gebruikersdata in de database.

Verzamelde variabelen zijn onder andere de door de klant gekochte artikelen, hun geslacht, het tijdstip van aankoop en een unieke gebruikers-ID.

Hier is een samengevatte weergave van de databasetabel die ze moet bevragen:

Uit de bovenstaande tabel moet Anne alle gegevens halen van klanten die tijdens een uitverkoop op 25 augustus 2021 aankopen hebben gedaan. Ze wil deze gebruikers opnieuw targeten voor een soortgelijke campagne die ze volgend kwartaal draait.

Hier is een eenvoudige SQL‑query die ze kan schrijven om de benodigde data in minder dan een minuut op te halen:

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

Deze query geeft de volgende resultaten terug uit de hierboven weergegeven tabel:

Het bovenstaande voorbeeld laat zien hoe nuttig SQL is om relevante informatie te extraheren om bedrijfsdata te analyseren. 

Omdat het marketingproces steeds meer datagedreven wordt, is het voor marketeers een goed idee om basis‑SQL te leren, zodat ze weloverwogen beslissingen kunnen nemen bij het uitvoeren van campagnes en het targeten van gebruikers.

2. SQL‑toepassingen in finance

Organisaties slaan financiële data vaak op in databases omdat die zeer veilig zijn en eenvoudig bevraagd kunnen worden. Financiële professionals kunnen deze data extraheren om datagedreven beslissingen te nemen.

Hier is een voorbeeld van hoe financiële teams SQL kunnen gebruiken om relevante informatie uit databases op te vragen:

John is een financiëel specialist die kwartaalverkoopdata analyseert om prognoses voor het komende jaar te maken. Hij moet ook periodes identificeren met een uitzonderlijk laag aantal verkopen om te voorkomen dat dit opnieuw gebeurt.

Hier is een voorbeeldtabel genaamd “sales_data” waar John mee moet werken:

Dit is een eenvoudige SQL‑query die hij kan schrijven om maanden met een lager dan gemiddelde verkoop te identificeren:

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

Hij kan de resultaten van deze query gebruiken om patronen in de verkoop te identificeren en er een financieel plan voor het komende jaar mee op te stellen.

Naast het bovenstaande gebruik kunnen financiële teams SQL ook gebruiken om trends in omzet en verkoop in de tijd te identificeren. De taal kan worden ingezet om besluitvormers een helder beeld te geven van financiële KPI’s, zoals de nettowinst en kosten van het bedrijf.

3. SQL‑toepassingen in de gezondheidszorg

SQL wordt vaak gebruikt om patiëntinformatie in klinische databases te manipuleren en te analyseren. Zo kan het worden ingezet om dashboards op te bouwen met gezondheidsdata van gebruikers, patiëntrapporten te genereren op basis van input van medisch personeel en zelfs om zoekopdrachten uit te voeren op grote databases zoals de Covid‑19‑tracker.

Hier is een voorbeeld van hoe SQL wordt gebruikt in de zorg:

Een non‑profitorganisatie verzamelt data over een dodelijke ziekte die veel voorkomt in landelijke gebieden. Vrijwilligers bezoeken vervolgens risicogebieden met het grootste aantal besmettingen om vaccins toe te dienen en de verspreiding van de ziekte te beperken.

Hier zijn vijf rijen uit een voorbeelddatabase die door de organisatie is opgesteld:

Dit is een SQL‑query die kan worden geschreven om de 10 regio’s met het hoogste aantal besmettingen te identificeren:

SELECT * from diseases
ORDER BY Cases DESC
LIMIT 10

Hoewel de bovenstaande query nuttig is, is het inefficiënt voor vrijwilligers om die dagelijks te draaien om risicoregio’s te vinden. In plaats daarvan kan de SQL‑database worden gekoppeld aan een live, realtime dashboard dat het aantal besmettingen in verschillende regio’s visualiseert. 

Hier is een voorbeeld van een Covid‑19‑dashboard dat precies dat doet:

Bron

De bovenstaande use‑cases laten zien dat SQL in veel domeinen toepassingen heeft. Het wordt in vrijwel elke sector gebruikt om data te analyseren en bedrijfsresultaten te stimuleren.

Daarom is het de moeite waard voor niet‑technische professionals om basis‑SQL te leren, zodat ze met databases kunnen werken en de informatie kunnen verzamelen die nodig is om dagelijkse beslissingen te nemen.

Hoe SQL wordt gebruikt in specifieke functies

Nu we weten waar SQL in verschillende sectoren voor wordt gebruikt, kijken we naar enkele specifieke functies die de kracht ervan benutten. 

4. SQL voor mobiele en webontwikkeling

Developers gebruiken SQL bij het bouwen van mobiele en webapplicaties. Wanneer je een mobiele app installeert en een gebruikersnaam en wachtwoord aanmaakt, worden die direct vertaald naar een code die niet te ontcijferen is voor aanvallers en veilig opgeslagen in een database met behulp van SQL. 

Op dezelfde manier worden je gegevens verzameld en opgeslagen in een database wanneer je met de applicatie interageert, je abonneert op een nieuwsbrief of online een aankoop doet. 

Back‑end mobiele‑ en app‑developers moeten vloeiend zijn in SQL om dataverwerkingstaken uit te voeren en een prettige gebruikerservaring te creëren.

5. SQL voor data‑analyse

Data‑analisten zijn vakmensen die trends in data identificeren om het besluitvormingsproces van het bedrijf te ondersteunen. Ze gebruiken SQL voor data‑extractie en analyse om bruikbare inzichten te genereren.

Managers en stakeholders gebruiken de patronen die data‑analisten blootleggen om beslissingen te nemen die bedrijfswaarde toevoegen aan de organisatie.

Data‑analisten behoren tot de meest gevraagde professionals ter wereld. Volg de Data Analyst in SQL carrièretrack om vandaag nog je overstap naar het vak te maken.

6. SQL voor businessanalyse

Businessanalisten identificeren verbeterpunten binnen de organisatie en doen aanbevelingen om bedrijfsprocessen te versterken.

Ze kunnen in verschillende bedrijfsonderdelen werken, zoals IT of personeelsontwikkeling, en moeten in deze afdelingen veranderingen aanbevelen op basis van beschikbare data.

Dit betekent dat businessanalisten niet alleen data met SQL moeten verzamelen en analyseren, maar ook interactieve dashboards moeten maken om hun bevindingen aan het hoger management te presenteren. 

SQL kan databases in realtime bevragen die zijn gekoppeld aan visualisatietools zoals Tableau en PowerBI, waardoor het een ideale taal is voor businessanalisten.

Wil je businessanalist worden of ben je het al en wil je je SQL‑skills verbeteren? Bekijk dan onze SQL for Business Analysts skill track.

7. SQL voor data science

Data science draait om het extraheren van inzichten uit data, en SQL is hierbij cruciaal, vooral bij voorspellend modelleren en analyseren. SQL is van groot belang voor:

1. Data‑extractie en preprocessing: Essentieel voor het bevragen en voorbereiden van data uit databases, waarmee je kunt filteren, sorteren en aggregeren voor hoogwaardige datasets.
2. Exploratieve data‑analyse (EDA): Helpt data scientists patronen en correlaties in databases te begrijpen, wat bijdraagt aan hypothesevorming en modelaanpakken.
3. Feature engineering: Gebruikt om nieuwe variabelen te creëren uit bestaande data ter verbetering van modelprestaties, met gebruik van SQL‑functies en join‑mogelijkheden.
4. Data wrangling voor machine learning: Transformeert en structureert data voor machine learning, inclusief normalisatie, ontbrekende waarden en categorische encodering.
5. Integratie met analysetools: Integreert naadloos met tools en talen zoals Python en R, waardoor SQL’s datamanipulatie wordt gecombineerd met geavanceerde analytics.
6. Schaalbaarheid en performance: Verwerkt grote hoeveelheden data efficiënt, cruciaal in omgevingen met beperkte tijd en resources.
7. Rapportage en visualisatie: Genereert datasets voor visualisatietools en rapportagesoftware, wat zorgt voor nauwkeurige en actuele rapporten.
8. Realtime data science: Snelle query‑ en verwerkingsmogelijkheden zijn essentieel voor realtime toepassingen zoals dynamische prijsstelling, fraudedetectie en aanbevelingssystemen.

Waarom zou je SQL leren voor data science?

Als mensen aan data science denken, komen vaak voorspellende analytics en machine‑learningmodellen in gedachten. Maar je kunt alleen machine‑learningmodellen bouwen als je de benodigde data hebt. In de echte wereld krijg je die zelden kant‑en‑klaar in een schone, gestructureerde spreadsheet zoals op Kaggle.

Je moet toegang krijgen tot de database van het bedrijf, de data verzamelen die je nodig hebt en die pre‑processen voordat je voorspellende modellen kunt gaan bouwen. Zoals hierboven vermeld, slaan de meeste bedrijven data op in relationele databases, wat betekent dat je SQL moet kennen om dit te kunnen doen.

Volgens een recent onderzoek is SQL zelfs een vereiste in bijna 65% van alle vacatures voor data science. Dit betekent dat je, zelfs al ken je Python, ongeveer 3 op de 5 baanmogelijkheden misloopt als je geen SQL‑skills hebt.

Ben je nog niet overtuigd? Hier is de functieomschrijving van Meta voor data scientist, waarin SQL als must‑have skill wordt genoemd:

Lees ons artikel om te ontdekken wat je met SQL kunt doen als je de taal beheerst. 

Hoe leer je SQL voor data science

Als je nog geen SQL‑kennis hebt, volg dan onze cursus Introduction to SQL om de basis van de taal te leren. Dit programma leert je over data‑organisatie, hoe tabellen in databases zijn opgebouwd en de principes van databaseconstructie. Je leert data selecteren uit databases en basisdatamanipulatie uitvoeren. 

Heb je de basis van SQL onder de knie? Volg dan de cursus Intermediate SQL om data‑analyse met SQL te leren. Deze cursus behandelt concepten zoals data filteren, sorteren, groeperen en aggregatiefuncties. Met deze bewerkingen leer je inzichten te ontdekken en trends te identificeren in grote hoeveelheden data.

Volg daarna de cursus Joining Data in SQL om te leren hoe je twee of meer databasetabellen combineert. Dit is wellicht een van de belangrijkste soorten SQL‑query’s die data scientists dagelijks gebruiken.

Neem vervolgens Data Manipulation in SQL om meer geavanceerde SQL‑functies te leren, zoals subquery’s en windowfuncties.

De bovenstaande cursussen zouden je een stevige greep op SQL moeten geven. De concepten uit deze cursussen bereiden je voor op SQL‑vragen in data‑science‑sollicitaties. 

Maar om echt vaardig te worden in een taal en die in de praktijk te gebruiken, moet je de opgedane kennis toepassen. 

Volg het programma Applying SQL to Real World Problems om te leren hoe je bedrijfsproblemen met SQL oplost. De query’s die je tijdens de cursus schrijft, kun je opnemen in je data‑science‑portfolio en verhogen je kansen op een baan in het vakgebied.

Tot slot

SQL is niet alleen een programmeertaal, maar een cruciale tool in uiteenlopende sectoren. Het vermogen om grote datasets efficiënt te beheren en te analyseren maakt SQL onmisbaar in onze steeds datagedrevener wereld. Of het nu in marketing, financiën, gezondheidszorg of technologie is: dankzij de veelzijdigheid van SQL kunnen professionals het potentieel van data ontsluiten, wat leidt tot onderbouwde beslissingen en innovatieve oplossingen.

Voor iedereen die zich in het digitale landschap beweegt, is SQL leren niet alleen een aanvulling op je technische vaardigheden, maar een noodzakelijke stap om je carrière toekomstbestendig te maken. Terwijl data business en technologie blijft aansturen, blijft SQL een sleutelvaardigheid om de kracht van informatie in elk domein te benutten. Volg vandaag nog onze SQL Fundamentals skill track en leer hoe je SQL‑query’s schrijft en je data gaat analyseren.