Oltre il DBA: Esplorazione dei ruoli emergenti nei dati per gli appassionati di SQL

Le competenze SQL sono molto richieste, non solo per la manutenzione dei database, ma anche per l'analisi, l'approfondimento e l'automazione in tutti i settori. Sebbene gli amministratori di database (DBA) svolgano ancora un ruolo importante, il settore dei dati si è ampliato per includere posizioni come ingegneri dei dati, analisti e sviluppatori di BI che utilizzano l'SQL in modi nuovi e pratici.

In questo articolo scoprirete come si differenziano questi ruoli, quali competenze richiedono e come potete inserirvi sfruttando le vostre conoscenze di SQL. Sia che siate agli inizi o che vogliate crescere nella vostra carriera, la comprensione di queste opportunità vi aiuterà a decidere il vostro prossimo passo.

L'evoluzione dei ruoli dei dati

Storicamente, la gestione dei dati era incentrata su ruoli come i DBA, responsabili della manutenzione dei database, della garanzia delle loro prestazioni e della salvaguardia dell'integrità dei dati. Tuttavia, l'aumento del volume dei dati e l'avvento dell'analitica avanzata hanno dato origine a nuovi ruoli che richiedono un set di competenze più ampio.

Ingegnere dei dati

Panoramica del ruolo:
I Data Engineer sono responsabili della progettazione, della costruzione e della manutenzione di sistemi che raccolgono, archiviano ed elaborano grandi volumi di dati. Sviluppano architetture e pipeline di dati solide che assicurano che i dati siano raccolti in modo efficiente da fonti diverse, trasformati in formati utilizzabili e resi accessibili per l'analisi.

Questo ruolo comporta la garanzia della qualità e della coerenza dei dati, l'implementazione di processi di convalida dei dati e l'ottimizzazione della velocità di recupero e di elaborazione dei dati per supportare l'analisi e la business intelligence in tempo reale. La collaborazione con scienziati dei dati, analisti e altre parti interessate è essenziale per allineare l'infrastruttura dei dati agli obiettivi organizzativi e per facilitare l'estrazione di informazioni utili.

Per chi è interessato a intraprendere una carriera come Big Data Engineer, è importante acquisire un set di competenze completo che comprenda la conoscenza di SQL, la familiarità con i database NoSQL, la comprensione dei concetti di data warehousing e l'esperienza con le piattaforme e i framework per i Big Data.

Una guida dettagliata sulle competenze e i passi necessari per entrare in questo settore è contenuta nell'articolo How to Become a Big Data Engineer. Questa risorsa offre preziose indicazioni sui requisiti del ruolo e fornisce consigli pratici agli aspiranti Big Data Engineer.

Responsabilità principali:

• Sviluppare e mantenere architetture di dati.
• Costruire pipeline di dati per raccogliere dati da varie fonti.
• Assicurare la qualità e la coerenza dei dati.
• Collaborare con i Data Scientist e gli analisti per fornire l'infrastruttura di dati necessaria.

SQL in azione:
L'SQL è fondamentale per i Data Engineer. Lo usano per estrarre e trasformare i dati, creare e gestire schemi di database e ottimizzare le query per le prestazioni.

Caso d'uso nel mondo reale:
Un'azienda di vendita al dettaglio potrebbe impiegare un Data Engineer per progettare un sistema che aggreghi i dati di vendita di più negozi in un data warehouse centralizzato, consentendo analisi in tempo reale. Ad esempio, i dati di ogni negozio possono essere inseriti in una tabella di staging come raw_sales, che viene poi trasformata e caricata in una tabella di reporting.

-- Insert new data into staging table
INSERT INTO raw_sales (store_id, product_id, sales_amount, sale_date)
VALUES (1, 101, 250.00, '2024-03-01');

-- Transform and aggregate daily totals
INSERT INTO daily_store_sales (store_id, sale_date, total_sales)
SELECT store_id, sale_date, SUM(sales_amount)
FROM raw_sales
GROUP BY store_id, sale_date;

-- Query total sales across all stores
SELECT sale_date, SUM(total_sales) AS company_wide_sales
FROM daily_store_sales
GROUP BY sale_date
ORDER BY sale_date;

Questo flusso aiuta l'azienda a tenere traccia delle prestazioni per giorno, per negozio e per tutta l'azienda, fornendo ai responsabili delle decisioni le informazioni necessarie per gestire l'inventario e pianificare le promozioni.

Scienziato dei dati

Panoramica del ruolo:
Gli scienziati dei dati analizzano dati complessi per scoprire modelli, tendenze e intuizioni che informano le decisioni aziendali. Una solida conoscenza di SQL è essenziale per recuperare e preparare i dati in modo efficiente prima di applicare tecniche analitiche più avanzate. L'SQL aiuta gli scienziati dei dati a tagliare e filtrare grandi insiemi di dati, a eseguire join e a creare viste aggregate, tutte attività fondamentali durante l'analisi esplorativa dei dati.

Se state cercando di costruire le basi necessarie per questo percorso professionale, date un'occhiata all'articolo Why You Should Learn SQL for Data Science. L'articolo spiega come l'SQL si inserisce nel flusso di lavoro della scienza dei dati e offre consigli pratici per iniziare, anche se siete alle prime armi.

Responsabilità principali:

• Raccolta e pulizia di grandi insiemi di dati.
• Applicare metodi statistici e algoritmi di apprendimento automatico.
• Visualizzare i risultati dei dati.
• Comunicare i risultati alle parti interessate.

SQL in azione:
Gli scienziati dei dati utilizzano l'SQL per interrogare i database, recuperare sottoinsiemi di dati rilevanti ed eseguire l'esplorazione iniziale dei dati prima di applicare tecniche analitiche più complesse.

Caso d'uso nel mondo reale:
Nel settore sanitario, un Data Scientist potrebbe analizzare i dati dei pazienti per prevedere l'insorgere di malattie, migliorando le strategie di preparazione e risposta. Ad esempio, potrebbe utilizzare SQL per identificare l'aumento dei sintomi influenzali segnalati nei diversi ospedali nel corso del tempo:

SELECT
    hospital_id,
    report_date,
    COUNT(*) AS flu_symptom_cases
FROM
    patient_symptoms
WHERE
    symptom_description ILIKE '%fever%' OR
    symptom_description ILIKE '%cough%' OR
    symptom_description ILIKE '%sore throat%'
GROUP BY
    hospital_id, report_date
ORDER BY
    Report_date;

Questa query aiuta a rilevare picchi anomali di sintomi influenzali, che possono essere utilizzati insieme a modelli statistici per prevedere i focolai e allocare le risorse mediche in modo proattivo.

Sviluppatore di Business Intelligence (BI)

Panoramica del ruolo:
Gli sviluppatori BI creano e gestiscono soluzioni di business intelligence che aiutano le organizzazioni a prendere decisioni informate e basate sui dati. Il loro ruolo va oltre la semplice creazione di report: progettano modelli di dati, sviluppano dashboard automatizzati e lavorano a stretto contatto con i team per tradurre le esigenze aziendali in informazioni misurabili. Trasformando dati complessi in immagini chiare e KPI, gli sviluppatori di BI svolgono un ruolo cruciale nell'aiutare i dirigenti e gli stakeholder a monitorare le prestazioni, identificare le tendenze e rispondere rapidamente ai cambiamenti.

Responsabilità principali:

• Progettazione e sviluppo di strumenti di reporting e dashboard.
• Integrazione di dati provenienti da varie fonti.
• Garantire l'accuratezza e la coerenza dei dati.
• Formazione degli utenti finali sugli strumenti di BI.

SQL in azione:
Gli sviluppatori di BI si affidano molto all'SQL per alimentare i dashboard e i report utilizzati in tutta l'organizzazione. Utilizzano l'SQL per scrivere query efficienti che recuperano, filtrano e trasformano i dati da più fonti, assicurando che le informazioni visualizzate siano accurate e aggiornate. Creando una logica di query riutilizzabile, gli sviluppatori BI semplificano l'aggiornamento automatico dei dashboard. L'SQL consente inoltre di ottimizzare le prestazioni dei report e di garantire un'integrazione fluida con strumenti di BI come Power BI, Tableau o Looker, aiutando in ultima analisi i team aziendali a prendere decisioni informate basate su informazioni in tempo reale.

Caso d'uso nel mondo reale:
Uno sviluppatore di BI in un istituto finanziario potrebbe sviluppare dashboard che forniscono approfondimenti in tempo reale sulle tendenze del mercato, aiutando le decisioni di investimento. Spesso si affida a SQL per estrarre e aggregare i dati per questi cruscotti. Ad esempio, per mostrare i prezzi medi giornalieri delle azioni e il volume totale degli scambi per settore, potrebbe eseguire una query come questa:

SELECT
    sector,
    trade_date,
    ROUND(AVG(stock_price), 2) AS avg_price,
    SUM(trade_volume) AS total_volume
FROM
    market_data
GROUP BY
    sector, trade_date
ORDER BY
    trade_date DESC;

Questo risultato può essere inserito in strumenti di BI come Power BI o Tableau, consentendo agli stakeholder di monitorare le performance del settore nel tempo. L'SQL fornisce le basi per le visualizzazioni che aiutano gli analisti e gli investitori a prendere decisioni più rapide e basate sui dati.

Analista di dati

Panoramica del ruolo:
Gli analisti di dati svolgono un ruolo fondamentale nel trasformare i dati grezzi in informazioni utili per migliorare il business. Sono responsabili della raccolta dei dati da varie fonti, della loro pulizia e organizzazione per garantirne l'accuratezza, dell'analisi per identificare tendenze e modelli e della creazione di visualizzazioni e report per comunicare efficacemente i risultati agli stakeholder. Questo processo consente alle organizzazioni di prendere decisioni informate, ottimizzare le operazioni e sviluppare strategie basate su prove empiriche.

Per chi aspira a diventare analista di dati, è molto importante acquisire una serie di competenze diverse, tra cui la conoscenza di statistiche, Excel, SQL, Python, la visualizzazione dei dati e la familiarità con gli strumenti di Business Intelligence (BI). Una guida completa che illustra i passaggi per sviluppare queste competenze è disponibile nell'articolo Roadmap to Becoming a Data Analyst. Questa risorsa delinea un approccio strutturato alla costruzione delle competenze necessarie e fornisce consigli pratici per chi vuole entrare nel campo dell'analisi dei dati.

Responsabilità principali:

• Raccogliere e interpretare i dati.
• Identificare modelli e tendenze.
• Creare report e visualizzazioni.
• Supporto ai processi decisionali.

SQL in azione:

L'SQL viene utilizzato per estrarre e manipolare i dati per i report, creare query complesse per l'analisi dei dati e garantire che gli strumenti di BI abbiano accesso ai dati necessari.

Caso d'uso nel mondo reale:
Un'azienda di e-commerce potrebbe affidare a un analista di dati l'esame dei dati di acquisto dei clienti per identificare i prodotti più richiesti e informare le decisioni sulle scorte. Ad esempio, l'analista potrebbe scrivere una query SQL per determinare i prodotti più venduti negli ultimi 30 giorni:

SELECT
    product_id,
    product_name,
    COUNT(order_id) AS number_of_orders,
    SUM(quantity) AS total_units_sold,
    SUM(total_price) AS total_revenue
FROM
    order_details
WHERE
    order_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '30 days'
GROUP BY
    product_id, product_name
ORDER BY
    total_units_sold DESC
LIMIT 10;

Questa query fornisce un'istantanea dei prodotti più venduti in base alla quantità venduta e al fatturato generato. Queste informazioni aiutano a ottimizzare i livelli delle scorte, a pianificare le campagne di marketing e a decidere quali prodotti inserire nella homepage o nelle promozioni.

Naturalmente, questa è solo la punta dell'iceberg. Gli esempi di SQL illustrati in questo articolo sono volutamente semplici, ma evidenziano come le competenze SQL di base siano utilizzate in ogni ruolo legato ai dati, dalla reportistica di base alle analisi complesse. Indipendentemente dalla direzione intrapresa, la padronanza di SQL consente di lavorare con i dati in modo sicuro ed efficiente.

Passaggio a ruoli emergenti nel campo dei dati

Se siete pronti ad andare oltre i ruoli tradizionali dell'SQL, la chiave è espandere sia le vostre competenze tecniche che la vostra esperienza pratica. Iniziate con l'individuare il ruolo che vi entusiasma di più nel campo dei dati: analitica, ingegneria o scienza dei dati. Una volta scelta la direzione, concentrate i vostri sforzi di apprendimento. La conoscenza della programmazione è fondamentale in tutti i settori, in particolare di Python, ampiamente utilizzato per l'analisi dei dati, l'automazione e l'apprendimento automatico. Potete iniziare con il corso Interactive Python Fundamentals su LearnPython.com per una formazione pratica e facile per i principianti.

Per migliorare il vostro SQL, visitate il percorso SQL Practice diLearnSQL.it, dove troverete esercizi guidati che rispecchiano le attività reali sui dati. Questi progetti aiutano a diventare più veloci e sicuri nella scrittura delle query. Se invece volete approfondire, il percorso SQL dalla A alla Z vi guiderà passo dopo passo, mentre il percorso SQL dalla A alla Z vi insegnerà l'ottimizzazione e la regolazione delle prestazioni. SQL avanzato insegna l'ottimizzazione e la messa a punto delle prestazioni.

Naturalmente, sapere come scrivere SQL è solo una parte del quadro. Per presentare in modo efficace i vostri dati, dovrete anche utilizzare strumenti come Power BI o Tableau. Imparare a strutturare i database, a costruire processi ETL e a ottimizzare le query vi darà una marcia in più, indipendentemente dal ruolo che ricoprirete nel settore dei dati.

Provate a lavorare su progetti personali o freelance con set di dati reali, oppure contribuite a lavori open-source. In questo modo non solo rafforzerete le vostre competenze, ma creerete un portfolio da condividere con i potenziali datori di lavoro.

E non sottovalutate il valore della comunità. Unitevi a gruppi di lavoro online sui dati, partecipate a webinar e mettetevi in contatto con altre persone del settore. Condividere il proprio lavoro e imparare dai colleghi è un modo efficace per crescere. Il campo dei dati si muove velocemente, ma con gli strumenti giusti, la pratica costante e un percorso di apprendimento chiaro, sarete pronti ad affrontare il vostro prossimo ruolo con fiducia.