SQL được dùng để làm gì? 7 cách sử dụng SQL hàng đầu

SQL được dùng để làm gì? 7 cách sử dụng SQL hàng đầu

SQL có rất nhiều công dụng và được dùng trong marketing, chăm sóc sức khỏe và tài chính cho phân tích dữ liệu và kinh doanh, phát triển và khoa học dữ liệu. Phần này, chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn SQL được dùng để làm gì, cùng với các loại công việc yêu cầu nhân viên biết ngôn ngữ này.

Các ngành sử dụng SQL

Dưới đây, chúng tôi chọn ra một số lĩnh vực chính nơi SQL được dùng để mang lại nhiều kết quả khác nhau.

1. SQL trong Marketing

Đội ngũ marketing thường nhắm mục tiêu khách hàng và tung ra khuyến mãi dựa trên dữ liệu người dùng do tổ chức thu thập. 

Thường thì dữ liệu này được lưu trữ trong các cơ sở dữ liệu lớn và phải được truy vấn trước khi marketer có thể sử dụng. 

Dưới đây là một ví dụ về cách SQL được dùng trong lĩnh vực marketing:

Anne là một quản lý marketing tại một công ty thương mại điện tử. Mỗi khi người dùng tương tác với trang web của công ty, dữ liệu của họ được thu thập và tự động lưu trữ trong cơ sở dữ liệu quan hệ. Có hơn 1,5 triệu bản ghi dữ liệu người dùng được lưu trong cơ sở dữ liệu.

Các biến được thu thập bao gồm mặt hàng khách hàng đã mua, giới tính của họ, thời điểm mua hàng và một ID người dùng duy nhất.

Dưới đây là chế độ xem tóm tắt của bảng cơ sở dữ liệu mà cô ấy cần truy vấn:

Từ bảng trên, Anne cần trích xuất tất cả chi tiết của những khách hàng đã mua hàng trong đợt giảm giá vào ngày 25/8/2021. Cô ấy muốn tiếp thị lại tới những người dùng này cho một chiến dịch tương tự mà cô đang chạy vào quý tới.

Dưới đây là một truy vấn SQL đơn giản cô ấy có thể viết để truy cập dữ liệu cần thiết trong chưa đầy một phút:

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

Truy vấn này sẽ trả về các kết quả sau từ bảng hiển thị ở trên:

Ví dụ trên cho thấy SQL hữu ích như thế nào trong việc trích xuất thông tin phù hợp để phân tích dữ liệu kinh doanh. 

Vì quy trình marketing ngày càng dựa trên dữ liệu, các marketer nên học SQL cơ bản để có thể đưa ra quyết định sáng suốt khi chạy chiến dịch và nhắm mục tiêu người dùng.

2. SQL trong Tài chính

Các tổ chức thường lưu trữ dữ liệu tài chính trong cơ sở dữ liệu vì chúng rất bảo mật và có thể được truy vấn dễ dàng. Chuyên gia tài chính có thể trích xuất dữ liệu này để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Dưới đây là một ví dụ về cách các nhóm tài chính có thể dùng SQL để truy vấn thông tin liên quan từ cơ sở dữ liệu:

John là một chuyên gia tài chính phân tích dữ liệu doanh số theo quý để xây dựng dự báo cho năm tới. Anh ấy cũng cần xác định những giai đoạn có số lượng bán hàng thấp bất thường để ngăn điều này tái diễn.

Đây là một bảng mẫu có tên “sales_data” mà John cần làm việc:

Đây là một truy vấn SQL đơn giản anh ấy có thể viết để xác định những tháng có doanh số thấp hơn mức trung bình:

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

Anh ấy có thể dùng kết quả từ truy vấn này để xác định các mô hình trong doanh số và sử dụng nó để xây dựng kế hoạch tài chính cho năm sắp tới.

Ngoài tình huống sử dụng ở trên, các nhóm tài chính cũng có thể dùng SQL để xác định xu hướng doanh thu và doanh số theo thời gian. Ngôn ngữ này có thể được dùng để cung cấp cho người ra quyết định cái nhìn rõ ràng về các KPI tài chính như thu nhập ròng và chi phí của công ty.

3. SQL trong Chăm sóc sức khỏe

SQL thường được dùng để thao tác và phân tích thông tin bệnh nhân được lưu trong các cơ sở dữ liệu lâm sàng. Ví dụ, nó có thể được dùng để xây dựng bảng điều khiển về dữ liệu sức khỏe người dùng, tạo báo cáo bệnh nhân dựa trên thông tin đầu vào từ nhân viên y tế, và thậm chí tạo các lượt tìm kiếm trên các cơ sở dữ liệu lớn như trình theo dõi Covid-19.

Dưới đây là một ví dụ về cách SQL được dùng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe:

Một tổ chức từ thiện phi lợi nhuận thu thập dữ liệu liên quan đến một căn bệnh chết người đang phổ biến ở vùng nông thôn. Các tình nguyện viên sau đó đến thăm các khu vực có nguy cơ cao với số ca nhiễm nhiều nhất để tiêm vắc xin nhằm kiềm chế sự lây lan của bệnh.

Dưới đây là năm hàng dữ liệu của một cơ sở dữ liệu mẫu do tổ chức tạo ra:

Đây là một truy vấn SQL có thể viết để xác định 10 khu vực có số ca nhiễm cao nhất:

SELECT * from diseases
ORDER BY Cases DESC
LIMIT 10

Mặc dù truy vấn trên hữu ích, nhưng sẽ không hiệu quả nếu tình nguyện viên phải chạy nó hàng ngày để tìm các khu vực có nguy cơ cao. Thay vào đó, cơ sở dữ liệu SQL có thể được kết nối với một bảng điều khiển trực tiếp, thời gian thực để trực quan hóa số ca nhiễm ở các khu vực khác nhau. 

Dưới đây là một bảng điều khiển Covid-19 mẫu thực hiện đúng điều đó:

Nguồn

Các tình huống sử dụng trên cho thấy SQL có ứng dụng trong nhiều lĩnh vực. Nó được dùng trong hầu như mọi ngành để phân tích dữ liệu và thúc đẩy lợi ích kinh doanh.

Vì vậy, việc những chuyên gia không thuộc khối kỹ thuật học SQL cơ bản là rất đáng giá để họ có thể tương tác với cơ sở dữ liệu và thu thập thông tin cần thiết cho các quyết định hàng ngày.

SQL được dùng trong các công việc cụ thể như thế nào

Bây giờ khi đã biết SQL được dùng cho gì trong nhiều ngành, hãy xem một số công việc cụ thể tận dụng sức mạnh của nó. 

4. SQL cho Phát triển di động và web

Lập trình viên sử dụng SQL khi xây dựng ứng dụng di động và web. Khi bạn cài đặt một ứng dụng di động và tạo tên người dùng và mật khẩu, những thông tin này ngay lập tức được chuyển đổi thành mã không thể bị kẻ tấn công giải mã và được lưu trữ an toàn trong cơ sở dữ liệu bằng SQL. 

Tương tự, khi bạn tương tác với ứng dụng, đăng ký nhận bản tin hoặc mua hàng trực tuyến, dữ liệu của bạn được thu thập và lưu trữ trong cơ sở dữ liệu. 

Lập trình viên back-end cho di động và ứng dụng cần thành thạo SQL để thực hiện các tác vụ xử lý dữ liệu và tạo trải nghiệm người dùng dễ chịu.

5. SQL cho Phân tích dữ liệu

Chuyên viên phân tích dữ liệu là những người có kỹ năng xác định xu hướng trong dữ liệu để hỗ trợ quá trình ra quyết định của công ty. Họ dùng SQL để trích xuất và phân tích dữ liệu nhằm tạo ra các insight có thể hành động.

Quản lý và các bên liên quan sử dụng các mô hình mà chuyên viên phân tích dữ liệu phát hiện để đưa ra quyết định gia tăng giá trị kinh doanh cho tổ chức.

Chuyên viên phân tích dữ liệu là một trong những nhóm chuyên gia được săn đón nhiều nhất trên thế giới. Hãy tham gia lộ trình nghề nghiệp Data Analyst in SQL để bắt đầu chuyển hướng vào lĩnh vực này ngay hôm nay.

6. SQL cho Phân tích kinh doanh

Chuyên viên phân tích kinh doanh xác định các lĩnh vực cần cải thiện trong tổ chức và đưa ra khuyến nghị để củng cố các quy trình kinh doanh.

Họ có thể làm việc ở các bộ phận khác nhau như CNTT hoặc phát triển nhân sự và cần đề xuất thay đổi trong các mảng này dựa trên dữ liệu sẵn có.

Điều này có nghĩa là chuyên viên phân tích kinh doanh không chỉ phải thu thập và phân tích dữ liệu bằng SQL, mà còn cần tạo các bảng điều khiển tương tác để trình bày phát hiện của họ cho lãnh đạo cấp cao. 

SQL có thể truy vấn các cơ sở dữ liệu được kết nối theo thời gian thực với các công cụ trực quan hóa như Tableau và PowerBI, khiến nó trở thành ngôn ngữ lý tưởng cho chuyên viên phân tích kinh doanh.

Nếu bạn muốn trở thành chuyên viên phân tích kinh doanh hoặc đã là một người và muốn cải thiện kỹ năng SQL của mình, hãy xem lộ trình kỹ năng SQL for Business Analysts của chúng tôi.

7. SQL cho Khoa học dữ liệu

Khoa học dữ liệu liên quan đến việc trích xuất insight từ dữ liệu, và SQL là chìa khóa cho việc này, đặc biệt trong mô hình hóa và phân tích dự đoán. SQL đặc biệt quan trọng cho:

1. Trích xuất và tiền xử lý dữ liệu: Cốt lõi để truy vấn và chuẩn bị dữ liệu từ cơ sở dữ liệu, cho phép lọc, sắp xếp và tổng hợp để có các bộ dữ liệu chất lượng cao.
2. Phân tích dữ liệu khám phá (EDA): Giúp nhà khoa học dữ liệu hiểu các mẫu và mối tương quan trong cơ sở dữ liệu, hỗ trợ hình thành giả thuyết và cách tiếp cận mô hình.
3. Kỹ thuật đặc trưng: Dùng để tạo biến mới từ dữ liệu hiện có nhằm nâng cao hiệu suất mô hình, tận dụng các hàm và khả năng nối bảng của SQL.
4. Xử lý dữ liệu cho máy học: Chuyển đổi và cấu trúc dữ liệu phục vụ máy học, xử lý chuẩn hóa, giá trị thiếu và mã hóa biến phân loại.
5. Tích hợp với công cụ phân tích: Tích hợp liền mạch với các công cụ và ngôn ngữ như Python và R, kết hợp khả năng thao tác dữ liệu của SQL với phân tích nâng cao.
6. Khả năng mở rộng và hiệu năng: Xử lý khối lượng dữ liệu lớn hiệu quả, rất quan trọng trong môi trường bị giới hạn thời gian và tài nguyên.
7. Báo cáo và trực quan hóa: Tạo các tập dữ liệu cho công cụ trực quan hóa và phần mềm báo cáo, đảm bảo báo cáo chính xác và cập nhật.
8. Khoa học dữ liệu thời gian thực: Khả năng truy vấn và xử lý nhanh rất quan trọng cho các ứng dụng thời gian thực như định giá động, phát hiện gian lận và hệ thống gợi ý.

Tại sao bạn nên học SQL cho Khoa học dữ liệu?

Khi nghĩ về khoa học dữ liệu, hầu hết mọi người thường nghĩ ngay tới phân tích dự đoán và xây dựng mô hình máy học. Tuy nhiên, bạn chỉ có thể xây dựng mô hình máy học nếu có dữ liệu cần thiết. Trong thực tế, dữ liệu hiếm khi được đưa cho bạn dưới dạng bảng tính sạch sẽ, có cấu trúc như trên Kaggle.

Bạn cần truy cập cơ sở dữ liệu của công ty, thu thập dữ liệu cần thiết và tiền xử lý nó trước khi có thể bắt đầu xây dựng mô hình dự đoán. Như đã đề cập, hầu hết các công ty lưu dữ liệu trong cơ sở dữ liệu quan hệ, nghĩa là bạn cần biết SQL để làm được điều này.

Thực tế, theo một nghiên cứu gần đây, SQL là yêu cầu trong gần 65% tin tuyển dụng khoa học dữ liệu. Điều này có nghĩa là ngay cả khi bạn biết Python, bạn vẫn bỏ lỡ khoảng 3 trong 5 cơ hội việc làm nếu thiếu kỹ năng SQL.

Nếu bạn vẫn chưa bị thuyết phục, đây là mô tả công việc nhà khoa học dữ liệu của Meta liệt kê SQL là kỹ năng bắt buộc:

Đọc bài viết của chúng tôi để tìm hiểu về bạn có thể làm gì với SQL nếu thành thạo ngôn ngữ này. 

Cách học SQL cho Khoa học dữ liệu

Nếu bạn chưa có kiến thức SQL trước đó, hãy học khóa Introduction to SQL để nắm được các nền tảng của ngôn ngữ. Chương trình này sẽ dạy bạn về tổ chức dữ liệu, cách các bảng được cấu trúc trong cơ sở dữ liệu và nguyên tắc xây dựng cơ sở dữ liệu. Bạn sẽ học cách chọn dữ liệu từ cơ sở dữ liệu và thực hiện các thao tác dữ liệu cơ bản. 

Khi đã học những điều cơ bản về SQL, hãy học tiếp khóa Intermediate SQL để học phân tích dữ liệu với SQL. Khóa này bao gồm các khái niệm như lọc, sắp xếp, nhóm dữ liệu và các hàm tổng hợp. Những thao tác này sẽ giúp bạn khám phá insight và xác định xu hướng trong lượng dữ liệu lớn.

Sau đó, học khóa Joining Data in SQL để học cách kết hợp hai hoặc nhiều bảng cơ sở dữ liệu. Đây có lẽ là một trong những loại truy vấn SQL quan trọng nhất mà nhà khoa học dữ liệu sử dụng hàng ngày.

Tiếp theo, học Data Manipulation in SQL để tìm hiểu các hàm SQL nâng cao như truy vấn lồng (subqueries) và hàm cửa sổ.

Các khóa học trên sẽ cho bạn nền tảng vững chắc về SQL. Những khái niệm học được trong các khóa này sẽ giúp bạn chuẩn bị cho các câu hỏi phỏng vấn SQL trong khoa học dữ liệu. 

Tuy nhiên, để thật sự thành thạo một ngôn ngữ và dùng nó trong thế giới thực, bạn cần áp dụng kiến thức đã học. 

Hãy học chương trình Applying SQL to Real World Problems để học cách giải quyết các bài toán kinh doanh bằng SQL. Những truy vấn bạn viết khi tham gia khóa học có thể đưa vào hồ sơ khoa học dữ liệu của bạn và sẽ tăng cơ hội nhận việc trong lĩnh vực này.

Kết luận

SQL không chỉ là một ngôn ngữ lập trình mà còn là công cụ then chốt trong nhiều ngành. Khả năng quản lý và phân tích hiệu quả các tập dữ liệu lớn khiến nó không thể thiếu trong thế giới ngày càng dựa trên dữ liệu của chúng ta. Dù trong marketing, tài chính, y tế hay công nghệ, tính linh hoạt của SQL cho phép các chuyên gia khai mở tiềm năng của dữ liệu, dẫn đến các quyết định sáng suốt và giải pháp đổi mới.

Với bất kỳ ai đang định hướng trong kỷ nguyên số, học SQL không chỉ là nâng cao kỹ năng kỹ thuật mà còn là bước cần thiết để bảo đảm tương lai sự nghiệp. Khi dữ liệu tiếp tục thúc đẩy kinh doanh và công nghệ tiến lên, SQL vẫn là kỹ năng chủ chốt để khai thác sức mạnh của thông tin trong bất kỳ lĩnh vực nào. Hãy tham gia SQL Fundamentals skill track ngay hôm nay để học cách viết truy vấn SQL và bắt đầu phân tích dữ liệu của bạn.