在日益数字化的世界中，组织为保持竞争力而推进数字化与数据转型，必须为员工配备相应技能与工具，以充分利用海量数据。
如果要说数据行业的核心有一门通用语言，那SQL 就是不二之选。如果加以普及，SQL 将有力推动组织转型为数据驱动型企业。
什么是 SQL？
SQL（可读作“Sequel”或“S-Q-L”）是结构化查询语言。它是一种功能强大的查询语言，允许用户在海量数据中检索并提取与分析相关的信息。
自 20 世纪 70 年代问世以来，SQL 一直是数据从业者以可扩展、高效方式访问与操作结构化数据的关键工具。其日益普及与重要性源于多个因素：
SQL 在行业中的地位
根据最新的 2021 年 Stack Overflow 开发者调查，SQL 在众多知名工具中是第四受欢迎的技术，并且仍然是数据库管理领域的首选语言。
最受欢迎的编程、脚本和标记语言 | 来源：Stack Overflow
SQL 的实用性显而易见：亚马逊、谷歌和微软等科技巨头都使用 SQL 来管理其数据库系统。
它的流行跨越各类规模与领域的公司，并不限于大型企业。浏览 Indeed 和 LinkedIn 上的职位信息不难发现，SQL 依然是业界各类数据岗位最受欢迎的技能之一。
SQL 有何用处？
让我们来看几个 SQL 能为您和您的组织带来价值的例子。
1. 实现流程与分析自动化
几乎所有组织都熟悉 Microsoft Excel 等电子表格软件。鉴于 Excel 的普及与历史，贵公司中已有大量员工精通用于数据分析的高级 Excel 命令与工具（如 VBA）。
SQL 是 Excel 的便捷延伸，因为它能完成 Excel 表格函数能做的一切，甚至更多。例如，SQL 的 JOIN 子句可实现与 Excel 中 VLOOKUP 相同的效果。对表格数据形式的熟悉，也让 Excel 用户更容易学习并采用 SQL。
VBA 与 SQL 都是脚本工具，能够通过可重复的数据分析来自动化数据流程与洞察提取。SQL 的优势在于其基于英文单词的直观语法，比 VBA 中更为复杂的公式编写更易上手。
假设一家流媒体公司想展示 2000 年之后上映的电影名称与上映日期。团队可以通过一条简单的 SQL 查询快速得到答案：
只需 3 行直观的代码，您即可基于列条件筛选数据集，并显示所需的列
从上述查询可以看出，SQL 的语言结构非常简单，使用了 SELECT、FROM、WHERE 等日常英文单词。
Excel 与 SQL 各有不同的优势与长处，因此在数据工具箱中同时具备这两种工具，能让团队在处理和自动化涉及关系型数据库的各类数据任务时更为高效。
2. 快速高效地处理大型数据集
传统电子表格软件（如 Excel）在处理中小规模数据集时表现良好，但在面对海量数据时问题就出现了。当您在其中打开并处理大型数据集（例如 >100,000 行）时，Excel 程序可能会变得非常缓慢（甚至崩溃），难以支撑大规模分析。
这正是 SQL 大显身手之处。无论是十万条还是一百万条记录，SQL 都能胜任几乎任意规模的数据集处理。SQL 被设计用于快速而稳健地操作大型数据集，从而使分析人员能够高效定位并提取数据。
正因其速度与严谨性，SQL 仍是对接现代数据仓库与海量数据平台的首选查询语言。
3. 回答棘手的业务问题
组织在业务增长过程中需要不断回答充满挑战的业务问题。随着数字时代企业存储的数据量激增，必须建立一套查询体系，以便从不同数据源中获取全面洞察。
SQL 的妙处在于，它可以轻松提取和处理分布在多张表中的海量数据。不同于电子表格软件需要分别打开各个工作表来获取数据，SQL 能够先将来自不同关系型数据库表的数据便捷地合并，再对合并后的数据高效运行查询。
例如，假设您的外卖业务在 6 月份于热门美食频道投放了营销活动，并逐周加大力度。业务问题是：整个 6 月，我们每周实现了多少收入？
以下 SQL 查询可以帮助回答这一业务问题：
在 Excel 中通常需要多个工作表的操作，在 SQL 中可通过一次集中式脚本配合 Join 全部完成
该 SQL 查询通过 JOIN 子句将两张表（orders 和 meals）连接起来，然后按交易发生的周对数据进行分组。
此外，像上面这样详尽的 SQL 查询可以轻松保存并与同事共享，从而确保全面分析的可复用性。
用 SQL 普及数据科学
普华永道全球数据与分析调查显示，数据驱动的组织通过数据科学在决策改进方面实现显著提升的可能性是其他组织的三倍。然而，尽管近年来数据量爆发式增长，许多组织仍未做好高效、有效利用数据的准备。
SQL 是在组织内普及数据科学的理想工具，因为它易学直观，即使非技术背景人员也能快速学习并上手应用。
即便只有少数员工掌握用于自助分析的基础 SQL 查询，组织在用数据有效回答业务问题方面也会有所提升。具备这些宝贵的数据技能后，企业将在迈向数据驱动型运营、实现积极业务成果的道路上更进一步。
在日益数字化的世界中，组织为保持竞争力而推进数字化与数据转型，必须为员工配备相应技能与工具，以充分利用海量数据。
如果要说数据行业的核心有一门通用语言，那SQL 就是不二之选。如果加以普及，SQL 将有力推动组织转型为数据驱动型企业。
什么是 SQL？
SQL（可读作“Sequel”或“S-Q-L”）是结构化查询语言。它是一种功能强大的查询语言，允许用户在海量数据中检索并提取与分析相关的信息。
自 20 世纪 70 年代问世以来，SQL 一直是数据从业者以可扩展、高效方式访问与操作结构化数据的关键工具。其日益普及与重要性源于多个因素：
其语法简单，包含常见英文单词，易学易懂。
多数组织使用关系型数据库来存储与处理结构化数据，而 SQL 正是为与此类数据库结构交互而设计的理想工具。
SQL 能以最少的步骤与精力处理海量数据，且通过重新运行已保存的查询脚本即可轻松复现这些分析。
SQL 在行业中的地位
根据最新的 2021 年 Stack Overflow 开发者调查，SQL 在众多知名工具中是第四受欢迎的技术，并且仍然是数据库管理领域的首选语言。
SQL 的实用性显而易见：亚马逊、谷歌和微软等科技巨头都使用 SQL 来管理其数据库系统。
它的流行跨越各类规模与领域的公司，并不限于大型企业。浏览 Indeed 和 LinkedIn 上的职位信息不难发现，SQL 依然是业界各类数据岗位最受欢迎的技能之一。
SQL 有何用处？
让我们来看几个 SQL 能为您和您的组织带来价值的例子。
1. 实现流程与分析自动化
几乎所有组织都熟悉 Microsoft Excel 等电子表格软件。鉴于 Excel 的普及与历史，贵公司中已有大量员工精通用于数据分析的高级 Excel 命令与工具（如 VBA）。
SQL 是 Excel 的便捷延伸，因为它能完成 Excel 表格函数能做的一切，甚至更多。例如，SQL 的 JOIN 子句可实现与 Excel 中 VLOOKUP 相同的效果。对表格数据形式的熟悉，也让 Excel 用户更容易学习并采用 SQL。
VBA 与 SQL 都是脚本工具，能够通过可重复的数据分析来自动化数据流程与洞察提取。SQL 的优势在于其基于英文单词的直观语法，比 VBA 中更为复杂的公式编写更易上手。
假设一家流媒体公司想展示 2000 年之后上映的电影名称与上映日期。团队可以通过一条简单的 SQL 查询快速得到答案：
从上述查询可以看出，SQL 的语言结构非常简单，使用了 SELECT、FROM、WHERE 等日常英文单词。
Excel 与 SQL 各有不同的优势与长处，因此在数据工具箱中同时具备这两种工具，能让团队在处理和自动化涉及关系型数据库的各类数据任务时更为高效。
2. 快速高效地处理大型数据集
传统电子表格软件（如 Excel）在处理中小规模数据集时表现良好，但在面对海量数据时问题就出现了。当您在其中打开并处理大型数据集（例如 >100,000 行）时，Excel 程序可能会变得非常缓慢（甚至崩溃），难以支撑大规模分析。
这正是 SQL 大显身手之处。无论是十万条还是一百万条记录，SQL 都能胜任几乎任意规模的数据集处理。SQL 被设计用于快速而稳健地操作大型数据集，从而使分析人员能够高效定位并提取数据。
正因其速度与严谨性，SQL 仍是对接现代数据仓库与海量数据平台的首选查询语言。
3. 回答棘手的业务问题
组织在业务增长过程中需要不断回答充满挑战的业务问题。随着数字时代企业存储的数据量激增，必须建立一套查询体系，以便从不同数据源中获取全面洞察。
SQL 的妙处在于，它可以轻松提取和处理分布在多张表中的海量数据。不同于电子表格软件需要分别打开各个工作表来获取数据，SQL 能够先将来自不同关系型数据库表的数据便捷地合并，再对合并后的数据高效运行查询。
例如，假设您的外卖业务在 6 月份于热门美食频道投放了营销活动，并逐周加大力度。业务问题是：整个 6 月，我们每周实现了多少收入？
以下 SQL 查询可以帮助回答这一业务问题：
该 SQL 查询通过 JOIN 子句将两张表（orders 和 meals）连接起来，然后按交易发生的周对数据进行分组。
此外，像上面这样详尽的 SQL 查询可以轻松保存并与同事共享，从而确保全面分析的可复用性。
用 SQL 普及数据科学
普华永道全球数据与分析调查显示，数据驱动的组织通过数据科学在决策改进方面实现显著提升的可能性是其他组织的三倍。然而，尽管近年来数据量爆发式增长，许多组织仍未做好高效、有效利用数据的准备。
SQL 是在组织内普及数据科学的理想工具，因为它易学直观，即使非技术背景人员也能快速学习并上手应用。
即便只有少数员工掌握用于自助分析的基础 SQL 查询，组织在用数据有效回答业务问题方面也会有所提升。具备这些宝贵的数据技能后，企业将在迈向数据驱动型运营、实现积极业务成果的道路上更进一步。