Di quali strumenti ho bisogno per usare l'SQL? Guida per i principianti dell'analisi dei dati

Benvenuti! In questa guida vi presenterò gli strumenti SQL più essenziali per iniziare a lavorare con i dati in modo rapido ed efficiente. Sia che siate alle prime armi con l'SQL sia che vogliate migliorare le vostre competenze, questi strumenti semplificheranno il vostro flusso di lavoro e accelereranno i vostri progressi.

Quando ho iniziato a imparare l'SQL, mi sono sentito sopraffatto. Esistevano così tanti database, strumenti e piattaforme che non sapevo da dove cominciare. Ma dopo un po' di tempo ho capito che non si tratta di sapere tutto, ma di capire quali sono gli strumenti giusti per aiutarvi nel percorso.

Ecco perché sono qui per spiegarvi tutto in modo pratico e facile da digerire. Che siate alle prime armi con l'SQL o che vogliate affinare le vostre capacità, ecco il kit di strumenti che ha funzionato per me.

Cos'è l'SQL e perché servono gli strumenti?

SQL, o Structured Query Language, è il linguaggio standard utilizzato per interagire con i database. Consente di recuperare, modificare e analizzare i dati in modo efficiente. Sia che si debbano raccogliere informazioni per i rapporti, organizzare i dati per l'analisi o eseguire query complesse, SQL aiuta a comunicare con il database per realizzare questi compiti.

Tuttavia, per utilizzare efficacemente l'SQL non basta conoscere la sintassi. È necessario disporre degli strumenti giusti per scrivere, testare ed eseguire le query senza problemi. Questi strumenti semplificano la gestione del database, rendono più intuitiva la scrittura delle query e offrono opzioni di visualizzazione per dare un senso ai risultati. Gli strumenti SQL sono essenziali per semplificare il processo di analisi dei dati, garantire l'accuratezza e migliorare l'efficienza complessiva.

Con il giusto set di strumenti, sarete in grado di gestire i dati senza sforzo, lavorare in modo più efficiente e scoprire preziose intuizioni.

1. I database: Il cuore di SQL

La scelta del database giusto è importante perché ogni database ha un proprio dialetto SQL. Ad esempio, MySQL utilizza una sintassi leggermente diversa rispetto a MS SQL Server o PostgreSQL, anche se tutti seguono lo standard SQL. La scelta dipenderà dalle esigenze del vostro progetto e dall'ambiente di database in cui lavorate.

Volete sapere qual è il database più diffuso e perché molti analisti di dati preferiscono certi database ad altri? Consultate questo articolo: Tendenze dei database nel 2024: SQL è ancora il re?

MySQL: Il preferito dai principianti

MySQL è uno dei database più popolari per i principianti, e per una buona ragione. È una piattaforma open-source, cioè gratuita, ed è ampiamente supportata da una comunità numerosa e attiva. In questo modo è facile trovare risorse e suggerimenti per la risoluzione dei problemi, quando necessario.

MySQL è affidabile sia per i database locali che per quelli basati su server, il che lo rende un'opzione versatile per la creazione e l'interrogazione di database in piccoli progetti o in applicazioni più grandi. La sua facilità d'uso, unita al forte supporto delle risorse online, lo rende un ottimo punto di partenza per chi è alle prime armi con SQL e la gestione dei database.

Volete saperne di più? Consultate il nostro percorso SQL dalla A alla Z in MySQL. Si tratta di una serie completa di corsi online su MySQL, pensati per guidarvi in ogni aspetto di SQL e aiutarvi a costruire le competenze necessarie per diventare analisti di dati.

MS SQL Server: L'opzione aziendale

MS SQL Server è una scelta potente per le aziende, soprattutto negli ambienti aziendali che si affidano ai prodotti Microsoft. La sua perfetta integrazione con altri strumenti Microsoft come Excel e Power BI lo rende una parte essenziale degli ecosistemi di dati di molte aziende.

Se volete lavorare in grandi aziende o in contesti aziendali, imparare MS SQL Server vi darà un vantaggio significativo. Le sue solide funzionalità, la scalabilità e la compatibilità con le applicazioni aziendali lo rendono una scelta obbligata per la gestione di database grandi e complessi. Per iniziare, scegliete il corso SQL per principianti in MS SQL Server.

PostgreSQL: La centrale elettrica

Quando si parla di database, PostgreSQL è la mia scelta personale. È open-source come MySQL, ma offre molta più flessibilità e funzioni avanzate. PostgreSQL eccelle nella gestione di database complessi, nella gestione di grandi insiemi di dati e nell'esecuzione di query complesse. Supporta un'ampia varietà di tipi di dati e consente anche funzioni personalizzate, il che consente di avere un maggiore controllo su come strutturare e interagire con i dati.

Per chiunque voglia affrontare analisi di dati più approfondite, PostgreSQL offre la potenza e la scalabilità che altre opzioni potrebbero non avere.

Ciò che distingue PostgreSQL è la sua capacità di crescere con le vostre esigenze. Mentre molti principianti iniziano con database più semplici, PostgreSQL è stato progettato per gestire sia piccoli progetti che grandi sistemi complessi. Ciò significa che non lo supererete man mano che le vostre competenze e i vostri progetti si evolveranno.

Se siete alla ricerca di un database che sia all'altezza delle vostre ambizioni e che al contempo offra maggiore controllo e precisione, PostgreSQL è la scelta giusta. Per un percorso di apprendimento completo, prendete in considerazione il percorso SQL dalla A alla Z in PostgreSQL, che vi guiderà passo dopo passo nella padronanza di PostgreSQL.

Database nel cloud: Il futuro dei dati

Oggi molte aziende stanno passando ai database cloud come Amazon RDS, Google Cloud SQL e Azure SQL Database. I database cloud offrono flessibilità e scalabilità, rendendoli perfetti per i dataset più grandi o quando i dati crescono nel tempo. Man mano che progredivo in SQL, ho scoperto che imparare a usare i database cloud era essenziale per stare al passo con le moderne pratiche di gestione dei dati. Per saperne di più, leggete perché SQL e i database cloud sono la coppia perfetta!

Consiglio personale: iniziate con MySQL o PostgreSQL sul vostro computer locale per prendere confidenza con i comandi SQL. Una volta pronti, esplorate i database cloud.

2. Strumenti di interrogazione SQL: Il vostro parco giochi SQL

Dopo aver scelto il vostro database, avrete bisogno di un modo per scrivere ed eseguire query SQL. Gli strumenti per le query SQL sono come un parco giochi dove sperimentare, imparare e crescere. Ecco quelli che ho trovato più utili:

SQL Server Management Studio (SSMS)

Per gli analisti di dati che lavorano con MS SQL Server, SQL Server Management Studio (SSMS) è uno strumento fondamentale. Aiuta a eseguire query, a gestire il database e ad analizzare grandi insiemi di dati. SSMS dispone di un ottimizzatore di query integrato, che consente di migliorare la velocità di acquisizione dei dati. È anche utile per la visualizzazione dei dati e aiuta gli analisti a vedere schemi e tendenze. Se lavorate con grandi insiemi di dati in un'azienda, SSMS vi offre il controllo necessario per gestire e analizzare i dati in modo efficace.

MySQL Workbench

MySQL Workbench è un ottimo strumento per gli analisti di dati che utilizzano MySQL. Ha un'interfaccia semplice che facilita l'esecuzione di query e la visualizzazione di strutture di dati. Per gli analisti, MySQL Workbench fornisce strumenti per l'esplorazione dei dati, la creazione di query e la modellazione dei dati. Queste funzioni aiutano a progettare query complesse e a semplificare il flusso di lavoro. Se l'obiettivo è quello di creare report e ottenere informazioni dai dati, MySQL Workbench è perfetto per gestire e analizzare i set di dati senza problemi.

DBeaver

DBeaver è ideale per gli analisti di dati che lavorano con diversi database. Che si tratti di PostgreSQL, MySQL o MS SQL Server, DBeaver permette di gestirli tutti in un unico posto. Gli analisti apprezzano DBeaver perché aiuta a visualizzare i dati e a gestire in modo efficiente le query di grandi dimensioni. Se lavorate regolarmente con diverse fonti di dati e avete bisogno di uno strumento che riunisca tutto, DBeaver è una soluzione flessibile e open-source che rende più fluido il vostro flusso di lavoro.

pgAdmin

Per gli analisti che utilizzano PostgreSQL, pgAdmin è uno strumento facile da usare per gestire i database ed eseguire query SQL. Aiuta a eseguire le query e a esportare i dati, facilitando l'analisi di grandi insiemi di dati. pgAdmin è perfetto per gli analisti che devono scavare in profondità in strutture di dati complesse. Fornisce tutti gli strumenti necessari per estrarre informazioni e lavorare con query dettagliate.

Un consiglio personale: scegliete uno strumento di query adatto al vostro database. Se lavorate con PostgreSQL, non posso che consigliarvi pgAdmin. È il mio strumento preferito per gestire i database ed eseguire le query. L'interfaccia è pulita, semplice e facilita la gestione anche dei dataset più complessi.

3. Power BI: fate brillare i vostri dati SQL

Una volta che le query SQL sono state messe a punto, il passo successivo è rendere i dati comprensibili per gli altri, soprattutto per coloro che non sono esperti di dati. È qui che entrano in gioco strumenti di visualizzazione dei dati come Power BI.

Microsoft Power BI

Power BI ha cambiato il mio modo di presentare i dati SQL. Si collega direttamente ai database SQL (come MS SQL Server e MySQL) e trasforma i risultati grezzi delle query in dashboard e report interattivi. È perfetto in un ambiente aziendale dove sono necessarie visualizzazioni rapide e chiare per prendere decisioni. La cosa migliore è che Power BI è facile da usare, anche per chi non ha un background tecnico.

Looker: Modellazione dei dati più profonda con SQL

Quando ho iniziato a eseguire analisi dei dati più complesse, Looker è diventato uno strumento essenziale. A differenza di Power BI, Looker si concentra maggiormente sull'esplorazione e sulla modellazione dei dati. Si integra perfettamente con i database SQL e consente di scrivere query SQL personalizzate attraverso LookML. Le potenti funzioni di modellazione di Looker aiutano a scavare più a fondo nei dati, rendendolo perfetto per le analisi e i report più avanzati.

Tableau: Visualizzazioni versatili con SQL

Un altro strumento eccellente da considerare è Tableau. Tableau si collega a un'ampia gamma di database SQL e offre un modo incredibilmente flessibile per creare report interattivi e visivi. È noto per l'ampia gamma di opzioni di visualizzazione e per la capacità di gestire grandi insiemi di dati. Tableau è ideale per chi ha bisogno di analisi avanzate combinate con report di grande impatto visivo.

Consiglio personale: per la visualizzazione quotidiana dei dati, scegliete Microsoft Power BI: è più che sufficiente per la maggior parte delle esigenze. Se si lavora con i dati di Google Analytics o Google Search Console, consiglio Looker, poiché la connessione a queste piattaforme è perfetta.

4. Strumenti di modellazione dei dati: Strutturare i dati

Capire come progettare e strutturare correttamente un database è importante quanto scrivere le query SQL. È qui che Vertabelo Data Modeler si rivela utile. Vertabelo non è un semplice strumento, ma una potente e moderna piattaforma di modellazione dei dati.

Vertabelo

Quando ho iniziato a creare database più complessi, Vertabelo è diventato il mio strumento preferito per progettare schemi di database. Ciò che mi piace di Vertabelo è la facilità di collaborazione con gli altri membri del team: è come Google Docs per la progettazione di database. Scoprite le sue caratteristiche.

Vertabelo supporta anche il reverse engineering, il che significa che è possibile importare database esistenti e analizzarne visivamente le strutture. Si tratta di un risparmio di tempo quando si lavora su progetti di grandi dimensioni o si rinnovano vecchi database.

Una delle caratteristiche più interessanti è la generazione di script SQL. Dopo aver progettato visivamente lo schema, Vertabelo può creare comandi SQL per costruire direttamente il database. Questa funzione mi ha facilitato il passaggio dalla progettazione del database all'implementazione vera e propria.

Consiglio personale: iniziate con modelli di database semplici in Vertabelo. Provate a progettare uno schema di base e a esportare lo script SQL: vi aiuterà a capire come la progettazione del database si traduce in comandi SQL.

5. Fogli: Sì, anche qui si può usare l'SQL!

Ecco un trucco che non conoscevo quando ho iniziato: è possibile utilizzare query simili all'SQL nei fogli di calcolo! Se vi sentite più a vostro agio a lavorare in Google Sheets o in Excel, potete comunque mettere in pratica i concetti dell'SQL.

Fogli Google

La funzione QUERY di Google Sheets è uno strumento incredibilmente comodo che consente di eseguire comandi di tipo SQL direttamente all'interno di un foglio di calcolo. È perfetta quando si desidera applicare filtri, ordinamenti e aggregazioni in stile SQL senza dover configurare un database SQL completo. La sintassi è simile a quella dell'SQL, quindi è un ottimo modo per esercitarsi lavorando con insiemi di dati più piccoli. Lo trovo particolarmente utile per le analisi rapide, quando la creazione di un database completo sarebbe eccessiva.

Ad esempio, se state lavorando con un piccolo insieme di dati provenienti da un cliente o da un progetto interno e avete bisogno di filtrare o raggruppare i dati, la funzione QUERY può fare tutto questo all'interno di Google Sheets. È possibile estrarre facilmente righe specifiche, aggregare i dati per colonne e persino ordinare o limitare i risultati, proprio come si farebbe in un ambiente SQL. Questa funzione offre un'ottima introduzione ai concetti di SQL in un'interfaccia familiare, rendendola accessibile anche a chi è alle prime armi con l'analisi dei dati.

Per una guida più dettagliata su come utilizzare query di tipo SQL in Google Sheets, consultate questo articolo completo: SQL in Google Sheets? Sì, possiamo! È un modo fantastico per capire meglio come Google Sheets possa essere uno strumento SQL semplice e leggero.

Microsoft Excel

In qualità di analista di dati, l'utilizzo di Excel con i database SQL può migliorare significativamente il vostro flusso di lavoro. La capacità di Excel di connettersi ai database SQL è una svolta quando si devono raccogliere dati in tempo reale per l'analisi. Invece di copiare e incollare manualmente i dati, è possibile creare connessioni automatiche al database SQL, consentendo di recuperare i dati più recenti e di lavorarci direttamente in Excel. Questo è particolarmente utile per generare report regolari o eseguire analisi ad hoc. Consultate il nostro articolo Esportazione di dati: Dalla query SQL al foglio di calcolo.

Una volta acquisita una certa dimestichezza con le query SQL, l'estrazione dei dati in Excel offre il meglio dei due mondi: la potenza di SQL per l'interrogazione di grandi insiemi di dati e l'interfaccia familiare di Excel per un'analisi più approfondita. È possibile utilizzare funzioni come tabelle pivot, filtri avanzati e grafici per manipolare e visualizzare ulteriormente i dati. Per gli analisti di dati, questa configurazione è ideale per presentare rapidamente intuizioni e tendenze senza dover passare continuamente da uno strumento all'altro.

Consiglio personale: come analista di dati, è probabile che lavoriate ogni giorno con i fogli di calcolo. Iniziate a integrare l'SQL nei vostri fogli per velocizzare il flusso di lavoro e sfruttare al meglio i vostri dati.

Conclusione: Il vostro percorso SQL inizia qui

Quando ho iniziato a lavorare con SQL, mi è sembrato di entrare in un mondo completamente nuovo. Qui potete leggere la mia storia. Ma credetemi, una volta presa la mano, SQL diventerà una delle competenze più preziose nella vostra cassetta degli attrezzi. Con gli strumenti e le risorse giuste, vi stupirete della rapidità con cui riuscirete a trasformare i dati grezzi in informazioni utili per prendere decisioni.

La parte migliore? Non è necessario immergersi in una sola volta. I corsi che ho citato - che si tratti di SQL dalla A alla Z in MySQL, SQL per principianti in MS SQL Server o SQL dalla A alla Z in PostgreSQL - offrono tutti una prova gratuita. Potete creare un account, provare alcuni esercizi e vedere se si adatta al vostro stile di apprendimento senza alcuna pressione o rischio.

Quindi, perché non fare un tentativo? Non vi impegnerete in nulla, ma avrete un assaggio di come SQL può migliorare le vostre capacità di analisi dei dati. Fate il primo passo: sarete sorpresi da come tutto inizierà ad avere un senso!