Los datos están a nuestro alrededor, y es una locura imaginar cómo se tenían que almacenar manualmente en archivadores antes de que llegara la era digital para facilitarnos las cosas. Afortunadamente, ahora tenemos bases de datos (¡yuhu!). Pero espera, ¿cómo extraemos la información que necesitamos o queremos de estas bases de datos con el menor esfuerzo posible? Redoble de tambores, por favor ... ¡Os presentamos SQL! Pero antes de sumergirnos en qué es SQL y por qué es útil…
¿Qué es el análisis de datos?
El análisis de datos está ganando cada vez más popularidad a medida que más empresas pasan a recopilar y almacenar todos sus datos online, por lo que es un asunto bastante importante, especialmente en el mundo de los negocios, gobiernos, etc. Como puede que sepas, estos datos son recopilados todo el tiempo, pero los datos brutos (sin procesar) te dejarán igual de desconcertado porque no tienen sentido alguno. Aquí es donde entra en juego el análisis de datos: permite a las empresas extraer, editar y agregar datos específicos que están buscando. Esto ayuda a estas empresas u organizaciones a obtener conocimientos y tomar decisiones informadas para su próximo movimiento estratégico.
Los analistas de datos están muy demandados porque pueden organizar y categorizar estos datos para hacerlos interpretables y, por lo tanto, utilizables, y para hacer esto “hablan” SQL. Por cierto, en caso de que te lo preguntes, el análisis de datos y la ciencia de datos son dos campos diferentes. La ciencia de datos es más multidisciplinaria, ya que combina estadística, métodos científicos, inteligencia artificial (IA) y más para extraer el valor de los datos. Además, utiliza una variedad de herramientas como smartphones, sensores, sitios web y más para interpretar datos.
¿Cómo se utiliza el análisis de datos en el mundo real?
En términos generales, el análisis de datos se puede usar de infinidad de maneras distintas dependiendo de la información que se esté buscando, pero más específicamente, se usa para tomar mejores decisiones comerciales y de manera más rápida para reducir los costes comerciales generales y desarrollar productos y servicios nuevos e innovadores. Por ejemplo, podría predecir comportamientos de compra o ventas futuras, con fines de seguridad, ya que ayuda a protegerse contra el fraude, analizar la efectividad de las campañas de marketing o aumentar la eficiencia de la cadena de suministro.
Primeros pasos en SQL: ¿qué es y para qué sirve?
SQL son las siglas de Structured Query Language (lenguaje de consulta estructurado) y se pronuncia como Sequel. ¡Este es el lenguaje utilizado en el análisis de datos para comunicarse con los datos!
Tres cosas clave que debes saber sobre SQL:
Supón que trabaja en ventas, marketing, negocios, etc. SQL es probablemente el único lenguaje de programación que debes aprender, ya que la mayoría de las empresas tienen presencia online y recopilan datos. ¡Así que cuanto más sepas sobre cómo comunicar estos datos, mejor podrás extraer y analizar y mejor será en tu trabajo! Puedes ver este webinar online para aprender los conceptos básicos de análisis de datos.
Los lenguajes SQL tienen variaciones de sintaxis. Diferentes empresas siguen diferentes conjuntos de bases de datos. Son sólo ligeras variaciones, pero es esencial conocerlas.
SQL solo se comunica con bases de datos relacionales. Esto quiere decir, cualquier base de datos con una organización tabular (con filas y columnas). Esto nos lleva al siguiente punto.
SQL y RDBMS
RDBMS son las siglas de Relational Database Management System (sistema de gestión de bases de datos relacionales). Esto ayuda drásticamente a organizar los datos para que puedan extraerse y analizar fácilmente. Permítenos desglosarlo aún más para que realmente entiendas lo que esto significa. Es un sistema que gestiona datos organizados en tablas y las relaciones entre ellos. Analicémoslo de nuevo. Cuando hablamos de sistemas, nos referimos a RDBMS que puede almacenar muchos tipos diferentes de datos para muchos tipos diferentes de aplicaciones en un solo lugar. Por ejemplo, si estamos hablando de una venta, hay una tabla o conjunto de datos para la información de la venta, uno para la información del cliente y el otro para el artículo de venta o inventario; por lo tanto, existe una relación entre todos estos datos.
Beneficios clave de RDBMS:
Sistema: puede almacenar muchos estilos de datos para múltiples aplicaciones.
Gestión: almacena, indexa, guarda cajas fuertes, copias de seguridad.
Datos: todos los datos se pueden almacenar, pero principalmente números y cadenas.
Tablas: organizadas en columnas y filas.
Relación: los patrones entre diferentes valores en columnas y tablas están vinculados entre sí.
Entonces, ¿para qué son las RDBMS?
Las RDBMS son una forma eficaz de almacenar información como base para los sistemas de procesamiento de transacciones en línea, y estos son sistemas que mantienen a las empresas en funcionamiento. Las RDBMS se aplican en la administración y contabilidad corporativas, sistemas bancarios y de seguros, datos gubernamentales, puntos de servicio (POS) y sistemas de comercio electrónico, y muchos más. Y, por supuesto, todos los datos recopilados en estos sistemas se utilizan en el entorno de análisis para generar conocimientos, pero primero debe acceder a dichos datos. ¿Y cómo lo hacemos? ... ¡A través del lenguaje SQL!
Algunos términos clave en SQL
Una consulta SQL te permite investigar un dato específico.
Tables
Las tablas son los objetos de la base de datos que contienen los datos en las bases de datos relacionales. SQL se puede aplicar a programas como Python o incluso a una simple hoja de cálculo de Excel. En la jerga SQL, una Columna es un “campo”, una Fila es un “registro” y, finalmente, hay una entidad que es la unidad más pequeña que contiene un conjunto significativo de datos. Una entidad también se conoce como un “objeto de conjunto de datos”. Con SQL, la mejor manera de aprender es utilizándolo. Sin embargo, aquí hay algunos términos rápidos para que te familiarices con la jerga.
Select, from and where
Si quieres realizar una consulta, el término "select" siempre aparece primero y, finalmente, es seguido por "from". El término "where" te permite filtrar las filas que quieres tener en tus resultados de búsqueda. Aquí hay un ejemplo rápido de cómo se vería si usáramos una base de datos de estudiantes:
Select: “*’” or the specific field eg. (student_name_dateofbirth)
From: (table name) e.g Student
Where: date of birth = (select max ( date of birth) from student)Por cierto, aparte del signo igual "=", puedes usar, no es igual a "<>" o es mayor que "<"; la lista continúa y puedes cambiar esto en función de lo que estés buscando. Cuando quieras fusionar dos o más tablas o conjuntos de datos, puedes utilizar la acción "join" que pone dos tablas diferentes juntas en función de un valor compartido; el término “joins” (combinaciones) suele aparecer después de la instrucción “desde” pero antes de la función “a”. Por ejemplo; De tabla_1 “unir” a tabla_2
Union
Para terminar, ¡mencionaremos uno más! El término "unión" iguala las columnas de arriba a abajo. Esta función de unión generalmente se encuentra entre dos funciones seleccionadas. La unión solo puede ocurrir en columnas con los mismos nombres y columnas que tienen el mismo tipo de datos.
Para continuar aprendiendo más sobre los conceptos básicos de análisis de datos y SQL, échale un vistazo a nuestro seminario web a continuación:
En general, adentrarse al análisis de datos puede ser muy interesante y satisfactorio una vez que lo dominas, ¡es como ir a la búsqueda del tesoro! Y si estás interesado en convertirte en un analista de datos profesional, quieres desarrollar tu carrera o ampliar seriamente tus perspectivas laborales, ¡no busques más! ¡Échale un vistazo a nuestro Bootcamp de Análisis de Datos!
