Qual è il vantaggio di SQL nell'analisi aziendale? 5 esempi pratici

Perché è necessario l'SQL nell'analisi aziendale? La risposta breve è che rende il vostro lavoro più efficace ed efficiente. In questo articolo vi mostrerò alcuni semplici esempi reali di come l'SQL può aiutare il vostro lavoro quotidiano di analisi aziendale.

Siete analisti aziendali o analizzate spesso dati aziendali? O state pensando di entrare in questo campo? Allora vi consiglio di imparare l'SQL. SQL (Structured Query Language) non è solo il linguaggio dei database relazionali, ma anche quello dell'analisi dei dati. Scopriamo perché l'SQL nell'analisi di business è un'arma vincente con esempi reali!

Perché imparare l'SQL?

L'SQL è uno strumento estremamente potente per qualsiasi tipo di analisi dei dati, comprese quelle finanziarie, di marketing e di business intelligence. Una volta comprese le sue tecniche, SQL rende molto più semplice l'analisi dei dati e l'individuazione delle intuizioni. Potrete quindi utilizzare le vostre scoperte per formulare raccomandazioni più intelligenti. E, ancora meglio, non dovrete aspettare che il team IT risponda alle vostre richieste di query: potrete risparmiare tempo e scriverle voi stessi!

Se sapete già di voler imparare l'SQL per analizzare i dati aziendali, vi consiglio il nostro percorso SQL per l'analisi dei dati. Questo percorso di quattro corsi vi porta dalle basi assolute alla creazione di report in SQL. Copre anche le funzioni della finestra SQL, un fantastico insieme di strumenti che facilitano le analisi complesse dei dati. Inoltre, per partecipare a questo corso non è necessaria alcuna conoscenza di database o informatica. Non c'è nemmeno bisogno di configurare nulla: tutto avviene nel browser.

Usare l'SQL nell'analisi aziendale

Se avete avuto a che fare con l'analisi aziendale, sapete che significa lavorare con i dati, molti e molti dati. Ma avere semplicemente i dati non serve a molto: bisogna sapere come estrarre le informazioni e trovare i messaggi nascosti. È qui che l'SQL si rivela utile.

Come abbiamo già detto, SQL è il linguaggio dei database. Poiché la maggior parte dei dati è memorizzata nei database, conoscere l'SQL è essenziale per accedere ai dati e analizzarli. Vi aiuta a trovare i dati esatti di cui avete bisogno, ad analizzarli e a presentarli in modo sensato.

Perché l'SQL è importante per gli analisti aziendali? Perché consente di:

• Estrarre dati specifici da grandi insiemi di dati.
• Trasformare i dati grezzi in informazioni digeribili e fruibili a colpo d'occhio.
• Analizzare tendenze, modelli e relazioni nei dati. Questo vi aiuterà a formulare raccomandazioni migliori e più accurate.

In breve, SQL è la chiave che sblocca i dati aziendali. Anche se utilizzate strumenti di business intelligence e di visualizzazione dei dati come Tableau o Power BI, la conoscenza dell'SQL può rendere il vostro lavoro più efficiente.

Ora che avete capito l'importanza dell'SQL, esploriamo alcuni esempi reali di utilizzo dell'SQL nell'analisi aziendale!

Esempi di SQL nell'analisi aziendale

Esempio 1: Analisi delle performance di vendita

Immaginate di lavorare per un'azienda di e-commerce. Il vostro manager vuole il resoconto delle vendite dell'ultimo trimestre. In particolare, vuole conoscere le vendite totali, il numero di ordini e i prodotti più venduti. In che modo l'SQL può facilitare questo processo?

Innanzitutto, le query SQL non sono così lunghe o difficili da scrivere. In questo caso, scriveremmo tre query separate per ottenere le informazioni. Poi possiamo inserire le informazioni in un report e consegnarlo al capo, senza aspettare che qualcun altro estragga i dati per noi!

Ecco la query per le vendite totali:

SELECT SUM(sales_amount) AS total_sales
FROM orders
WHERE order_date BETWEEN '2024-07-01'
  AND '2024-09-30';

Questa query restituisce le vendite totali realizzate nel terzo trimestre del 2024. La funzione SUM() esegue il lavoro pesante sommando tutte le informazioni contenute nella colonna sales. L'istruzione SELECT indica semplicemente al database quali informazioni mostrare nel risultato e la clausola FROM indica al database il nome della tabella in cui sono memorizzati i dati. Ma poiché vogliamo solo i dati del terzo trimestre, limitiamo i risultati usando la clausola WHERE. WHERE restituirà solo i risultati in cui la data dell'ordine è compresa tra il 1° luglio e il 30 settembre.

Troviamo quindi il numero di ordini nel terzo trimestre. Questa query restituirà il numero di ordini effettuati tra il 1° luglio e il 30 settembre:

SELECT COUNT(order_id) AS total_orders
FROM orders
WHERE order_date BETWEEN '2024-07-01'
  AND '2024-09-30';

Si sa già cosa fanno gli elementi SELECT, FROM e WHERE. La novità è rappresentata dalla funzione COUNT(), che conta il numero di righe con un valore nella colonna order_id. In questo caso, significa che stiamo contando il numero di ordini effettuati durante il terzo trimestre. In questo modo si ottiene una rapida istantanea del numero di transazioni completate.

Infine, dobbiamo vedere i prodotti più venduti di tutti i tempi. La query seguente restituirà i cinque prodotti più venduti della nostra azienda:

SELECT
  product_id,
  SUM(quantity) AS total_quantity_sold
FROM order_details
GROUP BY product_id
ORDER BY total_quantity_sold DESC
LIMIT 5;

Questa query trova i 5 prodotti più venduti nel database sommando le quantità vendute per ogni product_id. Questo aiuta a capire quali sono i prodotti che vanno a ruba sugli scaffali!

La maggior parte delle parti di questa query vi saranno familiari. Le nuove clausole sono GROUP BY (che raggruppa le righe in base a un valore condiviso, in questo caso lo stesso ID prodotto) e ORDER BY (che ordina le righe nel risultato, in questo caso in base alla quantità totale venduta, dalla più alta alla più bassa).

Suggerimento pratico: L'esecuzione di query come queste consente di risparmiare tempo e di ottenere i dati necessari in pochi secondi. Ecco perché dovreste usare l'SQL per l'analisi delle vendite.

Esempio 2: identificare i clienti migliori

Il team di marketing sta pianificando il lancio di un nuovo programma di fidelizzazione e vuole sapere quali clienti hanno speso di più quest'anno. La vostra missione è quella di identificare i 10 clienti che hanno speso di più. Ecco la query che troverà queste informazioni:

SELECT
  customer_id,
  SUM(sales_amount) AS total_spent
FROM orders
WHERE order_date BETWEEN '2023-09-01'
  AND '2024-09-01'
GROUP BY customer_id
ORDER BY total_spent DESC
LIMIT 10;

Questa query somma l'importo totale speso da ciascun cliente nell'ultimo anno e ordina i risultati in base a chi ha speso di più. GROUP BY customer_id raggruppa tutte le transazioni per cliente e ORDER BY le ordina dalla più alta alla più bassa. LIMIT 10 restituisce solo i primi dieci risultati, cioè i dieci migliori clienti in termini di spesa.

Da qui si deduce che La possibilità di identificare rapidamente i clienti migliori è incredibilmente preziosa per i team di marketing e di vendita. Volete imparare a creare rapporti di analisi dei clienti più dettagliati? Date un'occhiata alla nostra traccia SQL Reporting!

Esempio 3: Gestione dell'inventario

Siete responsabili della gestione dell'inventario aziendale, il che significa assicurarsi di non rimanere mai senza scorte. Avete bisogno di un elenco di articoli in esaurimento per poter decidere cosa riordinare. La seguente query restituisce gli articoli che hanno meno di 100 unità in magazzino:

SELECT
  product_id,
  product_name,
  stock_quantity
FROM products
WHERE stock_quantity < 100
ORDER BY stock_quantity ASC;

Questa query elenca tutti i prodotti con livelli di scorte inferiori a 100. È ordinata in ordine crescente (1-10), in modo da poter vedere facilmente quali articoli stanno per esaurirsi.

Da qui: La gestione delle scorte può essere stressante, ma SQL la rende più semplice. Con poche righe di codice, è possibile generare un report sulle scorte scarse e prevenire potenziali problemi.

Esempio 4: Misurare il successo di una campagna di marketing

La vostra azienda ha appena lanciato una nuova campagna di marketing e deve misurarne l'impatto. In particolare, il vostro capo vuole sapere quanti nuovi clienti hanno effettuato il primo acquisto dopo l'inizio della campagna. La seguente query restituirà un elenco di questi clienti:

SELECT COUNT(customer_id) AS new_customers
FROM customers
WHERE first_order_date > '2024-01-01';

Questa query conta quanti clienti hanno effettuato il primo acquisto dopo il 1° gennaio 2024: un modo semplice per monitorare il successo di quella particolare campagna di marketing.

Da qui: La possibilità di collegare le acquisizioni di nuovi clienti alle campagne di marketing è fondamentale per dimostrare il ROI. Le seguenti risorse utili vi aiuteranno a creare efficaci report di marketing in SQL:

• Corso SQL per il marketing
• Perché usare SQL per le analisi di marketing
• Come imparare l'SQL per le analisi di marketing LearnSQL.it
• Come l'SQL per le aziende può aumentare i profitti e l'efficacia

Esempio 5: previsioni finanziarie

Immaginiamo che il vostro team finanziario stia cercando una previsione delle entrate per il prossimo trimestre. Vi chiedono di calcolare le vendite medie giornaliere dell'ultimo trimestre come base per le previsioni future. La seguente query fornisce le informazioni necessarie:

SELECT AVG(daily_sales) AS avg_daily_sales
FROM (
  SELECT SUM(sales_amount) AS daily_sales
  FROM orders
  WHERE order_date BETWEEN '2024-07-01'
    AND '2024-09-30'
  GROUP BY order_date
) AS daily_totals;

Questa query calcola la media delle vendite giornaliere dell'ultimo trimestre. La sottoquery all'interno della clausola FROM totalizza le vendite giornaliere e la query principale utilizza queste informazioni per calcolare il totale delle vendite medie giornaliere. Si tratta di un modo efficace per prevedere le entrate future in base alle prestazioni passate.

Da qui: Una previsione finanziaria accurata può avere un grande impatto sui profitti dell'azienda. Se volete approfondire il tema dell'SQL per l'analisi finanziaria, date un'occhiata al nostro articolo sulle 6 query SQL avanzato per l'analisi dei dati finanziari. Per un approccio approfondito all'argomento, prendete in considerazione il nostro corso Analisi dei trend dei ricavi con SQL. (Si tratta di un corso avanzato, quindi è necessario conoscere l'SQL di base prima di frequentarlo).

Continuate a sviluppare le vostre competenze di analisi aziendale in SQL

Ora sapete quanto sia efficace l'SQL nell'analisi aziendale. Non importa se state analizzando le performance di vendita, gestendo l'inventario o prevedendo le entrate: questo linguaggio vi consente di prendere decisioni più rapide e accurate.

Ma imparare l'SQL è un processo. Più vi eserciterete, più vi sentirete a vostro agio con questo linguaggio. Se siete pronti a iniziare a padroneggiare l'SQL per l'analisi aziendale, vi consiglio vivamente il corso SQL per l'analisi dei dati di cui ho parlato prima. È stato progettato specificamente per gli analisti non tecnici che vogliono diventare più esperti di dati.

Se il reporting è una parte importante del vostro ruolo, non perdetevi il corso SQL Reporting. Imparerete a creare report chiari e convincenti che comunichino esattamente ciò che i dati dicono.

Continuate a imparare, a essere curiosi e a fare query!