Usar SQL para análise de dados é uma maneira efetiva de extrair insights valiosos que apoiam a tomada de decisões baseadas em dados. Uma empresa data-driven precisa saber como organizar, acessar e gerenciar dados. O uso de banco de dados SQL é uma solução ideal para analisar grandes volumes de dados de maneira eficiente.
Continue lendo e entenda o que é um banco de dados SQL e por que usar essa abordagem.
O que é um banco de dados SQL?
SQL é uma linguagem de programação usada para manipular dados em bancos de dados relacionais. O termo é um acrônimo para “Structured Query Language”, e a linguagem serve para para realizar consultas, manipular e gerenciar conjuntos de dados.
Na prática, quando falamos em banco de dados relacionais, nos referimos a um ambiente de armazenamento e gerenciamento de dados que tem como característica uma estrutura definida com dados que se relacionam. Assim, um banco de dados SQL é um ambiente estruturado, com dados que se relacionam e podem ser manipulados pela linguagem de programação SQL.
Um banco de dados relacional geralmente adota o formato de tabelas, com linhas e colunas e conjuntos de dados em uma estrutura pré-definida. Por meio deles, analistas de dados conseguem organizar e acessar as informações disponíveis e utilizá-las de maneira estratégica para extrair insights relevantes sobre o negócio e tomar decisões informadas.
Por que usar SQL para análise de dados?
SQL é uma linguagem de programação flexível, eficiente e acessível, facilitando o trabalho do analista de dados e oferecendo diversos benefícios às empresas. Com ela é possível realizar diversas ações que apoiam o processo de análise de dados de forma efetiva, otimizando tempo e recursos da empresa e extraindo informações valiosas para a tomada de decisão.
Algumas características e benefícios da linguagem de programação SQL são:
Linguagem universal
Essa linguagem de programação é considerada um padrão do mercado, além de ser usada na maioria dos SGBDs (Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados) de dados relacionais. Sendo assim, é muito acessível a diversas empresas, além de oferecer uma curva de aprendizagem reduzida aos profissionais, sendo ideal para analistas de dados com variados níveis de experiência.
Flexibilidade
A linguagem de programação SQL é muito flexível, permitindo ações desde simples consultas de banco de dados, até análises mais complexas e profundas em tempo real. Essa versatilidade possibilita a manipulação de dados de diversas formas, adequando-se às necessidades e objetivos de cada negócio.
Eficiência e rapidez
A linguagem SQL permite a manipulação de grandes quantidades de dados com alta eficiência na recuperação e no processamento de dados. Com isso, torna-se uma excelente opção para empresas que precisam tomar decisões baseadas em dados em tempo real.
Integração com ferramentas de análise de dados
Por ser um padrão do mercado, a linguagem SQL possui integrações com diversas ferramentas de análise de dados, como Power BI, Excel, entre outras, otimizando o trabalho do analista de dados.
Extração de insights de negócio
Manipular dados brutos é ineficaz para a extração de insights de negócio. Esses dados precisam passar pelo processo de tratamento, limpeza e transformação para que seja possível fazer descobertas. A linguagem de programação SQL torna esse processo muito mais efetivo, permitindo a extração de informações valiosas e relevantes para tomada de decisão da empresa de maneira descomplicada e intuitiva.
Aplicabilidade do SQL para análise de dados
A linguagem SQL é amplamente aplicável em várias etapas do processo de análise de dados. Vejamos alguns exemplos:
Extração de dados
A linguagem SQL pode auxiliar o analista de dados no processo de extração de dados. Se o profissional precisa reunir dados de várias fontes diferentes, com SQL é possível fazer consultas de forma simples e recuperar esses dados com eficiência. Com SQL, o analista consegue selecionar dados de vários bancos de dados relacionais, utilizando comandos diferentes para atender aos critérios da consulta.
Como por exemplo, é possível extrair um atributo específico de determinada tabela com dados diversos. Dessa forma, o SQL permite que você recupere as informações que são importantes para a sua análise de forma simples.
Limpeza e preparação de dados
No processo de análise de dados, o tratamento e a preparação dos dados é um passo indispensável. Com SQL, é possível manipular os dados brutos e tratá-los de forma específica para os objetivos da análise, preparando o conjunto de dados de maneira eficiente e precisa. Por exemplo, ao usar a função “ISNULL”, o analista consegue verificar se há valores nulos no conjunto de dados. Já a função “DISTINCT” remove valores duplicados do dataset.
Análise exploratória e integração de dados
Outras aplicações do SQL para análise de dados são a análise exploratória e a integração dos dados. Essa linguagem de programação conta com várias funções para agregar e avaliar as características de grandes conjuntos de dados. Além disso, oferece recursos de agrupamento e ordenação para identificar tendências e padrões nos dados e juntar diversas tabelas em um só ambiente para fazer análises mais completas.
Criação de relatórios e dashboards
O uso de SQL também apoia os processos de data visualization. Através de consultas eficazes feitas com SQL, os analistas de dados podem extrair informações das fontes de dados para embasar seus relatórios de descobertas relevantes. Por isso, ao alimentar as ferramentas de BI integradas à linguagem SQL, você adquire mais praticidade na hora de traduzir os dados em narrativa e facilita a visualização essas informações.
Como usar SQL para análise de dados?
Para iniciantes na área de SQL para análise de dados, é importante conhecer as funções e comandos básicos para uma análise de dados eficiente.
Saber como utilizá-los é essencial para fazer consultas SQL de maneira adequada e funcional. Confira as principais funções e suas características:
Recuperação de dados
Um projeto de consulta com SQL começa com a recuperação de dados, que nada mais é do que importar conjuntos de dados para fazer as consultas. As funções mais comuns para a extração de dados de um banco de dados relacional com SQL são:
- SELECT: esse é o primeiro comando para recuperar qualquer conjunto de dados. Utiliza-se para selecionar dados de um banco de dados, trazendo as informações para a página da nova consulta;
- FROM: é a origem específica da tabela da qual serão extraídos os dados;
- WHERE: utiliza-se essa função para estabelecer condições específicas de recuperação dos dados, selecionando o subconjunto especificado dentro de um banco de dados.
Agregação de dados
As funções de agregação de dados são usadas para sintetizar grandes volumes de dados, retornando valores únicos e informações importantes de um determinado conjunto. Confira algumas delas:
- COUNT(): calcula o número de registros em uma coluna, retornando o valor total.
- SUM(): realiza a soma de valores em uma coluna;
- AVG(): calcula a média de valores em uma coluna;
- MIN(): retorna o valor mínimo encontrado em um grupo de dados;
- MAX(): informa o valor máximo em um conjunto de dados.
Agrupamento e ordenação de dados
O agrupamento e a ordenação de dados ajudam a organizar os dados de maneira lógica e efetiva para facilitar as análises. Pode-se fazer essa estruturação através das cláusulas “GROUP BY” para o agrupamento e “ORDER BY” para a ordenação. Veja:
- GROUP BY: faz o agrupamento de dados com base em uma ou mais colunas do conjunto de dados. Por exemplo, ao agrupar os clientes por idade ou as vendas por região, será possível visualizar esses dados a partir do grupo formado.
- ORDER BY: organiza os dados de forma ascendente ou descendente. Ao usar essa cláusula, a ordem determinada é a que aparecerá nas consultas. Por exemplo, você pode ordenar os dados de preço do produto do mais caro ao mais barato.
Manipulação de dados
As funções de manipulação de dados auxiliam no processo de tratamento e limpeza dos dados dentro da própria consulta SQL. Assim, são indispensáveis para análises mais precisas. Algumas funções importantes de manipulação de dados são:
- UPPER(): converte strings do conjunto de dados para letras maiúsculas;
- LOWER(): converte strings do conjunto de dados para letras minúsculas;
- TRIM(): exclui espaços em branco no início e no final de uma string;
- ISNULL(): avalia se determinado valor é nulo no conjunto de dados.
Ferramentas para análise de dados com SQL
A escolha de uma ferramenta para fazer análise de dados com SQL dependerá de fatores como os objetivos do projeto, as necessidades e os recursos da empresa. Algumas opções populares que suportam a linguagem SQL, tanto em termos de Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados, quanto em relação a ferramentas de análise de dados em nuvem ou de Business Intelligence (BI) são:
- MySQL: o MySQL é um dos SGBDs mais populares quando se fala em linguagem SQL. É uma plataforma open source e é muito usada no contexto de aplicações web;
- SQL Server: um SGBD robusto e eficiente pertencente à Microsoft. Oferece várias integrações que facilitam o processo de análise de dados;
- Power BI: ferramenta de Business Intelligence da Microsoft integrada a bancos de dados SQL, o que apoia a análise de dados e a criação de relatórios e dashboards mais completos;
- Google BigQuery: um data warehouse em nuvem no ambiente Google Cloud Platform que suporta a análise de grandes volumes de dados com SQL. É altamente escalável e eficiente.
Conclusão
Usar a linguagem de programação SQL para análise de dados é uma forma de extrair informações relevantes e valiosas a partir de dados reais do negócio para embasar a tomada de decisões de uma empresa. A linguagem SQL é o padrão do mercado quando se fala em análise de dados em banco de dados relacionais, o que a torna essencial para qualquer analista de dados.
Se você chegou até aqui, certamente conseguiu entender a importância do SQL no processo de análise de dados e o que é necessário saber para começar a utilizá-lo em suas análises para tomar decisões estratégicas.
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