Lenguaje SQL: descubre su importancia en el análisis de datos
Se utiliza para gestionar información en bases de datos relacionales y es una herramienta cada vez más utilizada por los analistas que manejan las fuentes. Nos referimos al lenguaje SQL y a cómo este facilita la actividad a científicos de datos y profesionales afines.
La ciencia de datos es una disciplina en auge, cada vez más importante en la economía y de cara a las empresas. Dentro de esta se cuenta con herramientas, desarrollos y aplicaciones que permiten acceder a la información que los científicos de datos y otros profesionales gestionan, recursos que permiten a los analíticos extraer conclusiones a partir de las cuales tomar decisiones estratégicas de relevancia.
Entre esas soluciones y recursos a los que se alude figura el denominado lenguaje SQL, el lenguaje de consulta estructurada, que se aborda a continuación. Se trata de un lenguaje de programación para gestionar información en una base de datos relacional que influye y facilita, como se va a tratar en este artículo, a la hora de optimizar al máximo los datos que se pueden ir almacenando y procesando.
¿Qué es el lenguaje SQL y cómo funciona?
¿Qué es exactamente el lenguaje SQL? ¿En qué consiste? ¿Cuál es su funcionamiento? El lenguaje de consulta estructurada denominado SQL es especialmente valorado porque se integra bien con los diferentes lenguajes de programación. Este funciona en base a estos preceptos:
- La información se estructura en colecciones de tablas estructuradas y organizadas.
- Las tablas contienen desde la fecha y el nombre de los registros a otras referencias importantes.
- La gran ventaja es que permiten insertar información, actualizar, eliminar datos y consultar todo lo que esté dentro de una base de datos.
- Lo utilizan profesionales específicamente capacitados para gestionar este tipo de desarrollos.
- Es útil para todo tipo de áreas y sectores.
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¿Para qué sirve el lenguaje SQL en la gestión de bases de datos?
Las aplicaciones del lenguaje SQL relacionadas con la administración de la información que se encuentran en las bases de datos son varias. Estas ofrecen motivos sobrados para que profesionales especialistas en Big Data sepan manejar soluciones como esta.
- Recuperación de datos: es una de las funciones clave, pues permite a los analistas acceder a los recursos almacenados de manera rápida y fácil. Suele ofrecer la opción de filtrar por determinados criterios y ordenar resultados, facilitando la actividad.
- Manipulación de la información: se puede utilizar la documentación que se obtenga de diferentes maneras. Se pueden hacer cálculos, combinar conjuntos de datos, modificar otros… Es un recurso muy versátil, de ahí su gran utilidad y la potencialidad de su aplicación.
- Integración de diferentes fuentes: el lenguaje SQL facilita el combinar la información que se encuentra en bases de datos distintas. Esto permite a los profesionales del Big Data poder realizar informes más complejos gracias a la gran diversidad de recursos e informaciones que es posible reunir.
- Elaboración de resúmenes de datos: los analistas consiguen desarrollar informes completos gracias a las diferentes maneras de utilizar el SQL, combinándolo con métricas y valores, entre otros aspectos.
- Cribar los recursos que se tienen: limpiar los datos, eliminar los duplicados, tratar aquellos que se hayan omitido, pasar a estandarizar el formato en el que se han guardado, etc. Es importante esta tarde de ‘limpieza’, por así decir, para un óptimo funcionamiento de este lenguaje de programación tan específico.
- Escalabilidad de diferentes sistemas de gestión de bases de datos, lo que permite a los analistas trabajar con diferentes fuentes de manera ágil, fácil y sin gran margen de error.
- Optimizar al máximo las consultas de datos: se reduce el tiempo necesario para acceder a información y a los datos almacenados.
Los analistas de datos han de apostar siempre por la especialización y por ir más allá en los conocimientos sobre el mundo del Big Data. EAE Business School Barcelona cuenta con dos programas especializados y muy completos al respecto, donde se aborda el lenguaje SQL, entre otros recursos y aplicaciones. Nos referimos, por un lado, al Global Máster en Business Analytics and Data Strategy; por otro, el Máster en Big Data & Analytics. Tanto uno como otro son muy recomendables para quienes quieran mejorar sus conocimientos en este campo.
Lenguaje SQL para el análisis de datos: cómo utilizar SQL para extraer información útil
A la hora de conocer cómo funciona el lenguaje SQL para gestionar información, es importante poner de relieve que es una materia amplia y compleja, por lo que a continuación se dan las líneas maestras de manera que el lector pueda hacerse una idea de la que partir. En el caso de la extracción de datos, que es para lo que se usan especialmente estos recursos, se pueden seguir estos pasos:
- Identificar las fuentes de donde se quieren obtener los recursos.
- Conectarse a la base de datos que se pretenda, utilizando las herramientas adecuadas al efecto.
- Establecer una conexión segura utilizándose las credenciales que correspondan.
- Escribir las consultas SQL en el lenguaje que se haya seleccionado, definiendo los criterios de selección y ordenación de la información.
- Ejecutar esas consultas y verificar los resultados para comprobar que todo se ha realizado de manera correcta.
- Exportar los datos en el formato que se requiera para después poder analizar la información obtenida.
Las bases de datos relacionales a las que se hace alusión a lo largo del artículo son casos como MySQL, MS Access, MS SQL Server… Como se apuntaba también en párrafos anteriores, la información se estructura en filas y columnas con detalles que aportan referencias relevantes de cara a poder afinar posteriormente los resultados de las búsquedas que se ejecuten.
Como se puede comprobar, al hablar de este lenguaje de programación, aquí se recoge una introducción de SQL, pues se trata de una materia compleja que se ha de abordar con profesionales especializados. El Big Data –la analítica de datos– es un área de actividad en auge, de ahí la importancia de que los analíticos de datos amplíen conocimientos y conozcan cuáles son los recursos clave para desarrollar sus funciones con total eficiencia.
