Aplicações de SQL em diversas áreas

Neste artigo, vamos focar na relevância do SQL no contexto atual da tecnologia e dos negócios, exemplificando casos onde ele pode ser utilizado e como pode auxiliar os profissionais em diversas áreas.

Por que devo aprender SQL em minha área?

A principal razão para aprender SQL para pessoas profissionais em áreas de tecnologia e negócios se deve ao fato de uma série de Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados (SGBDs) serem baseados em SQL. Os bancos de dados relacionais armazenam suas informações em estruturas semelhantes a tabelas, possibilitando as relações entre elas. Justamente por conta deste ponto, a linguagem SQL foi especificamente criada para padronizar o gerenciamento eficiente desses dados nos bancos.

Como a cada dia os dados são fundamentais para gerar insights, investigar o comportamento dos clientes e ajudar a focar em atividades que gerem mais investimentos e lucros nas empresas, saber como acessar os dados e utilizá-los adequadamente é uma habilidade bastante requisitada no mercado de trabalho.

Realizando uma breve pesquisa nas vagas pelo LinkedIN é possível notar milhares de vagas que pedem como requisitos e qualificações o conhecimento em SQL ou algum SGBD específico que utiliza a linguagem. Vagas estas que variam entre Administrador(a) de Bancos de Dados (DBA), Cientista de Dados, Engenheiro(a) de Dados, entre outros.

Legal! Agora que sabemos que o SQL possui grande relevância no contexto das empresas que buscam solucionar seus desafios por meio da inovação e tecnologia, também tivemos a possibilidade de perceber a demanda crescente por profissionais que possuem habilidades nesta linguagem. Porém, em quais áreas podemos utilizar o SQL e como ele pode ser útil para cada uma delas?

Onde podemos utilizar o SQL?

Business Intelligence (BI):

A área de Business Intelligence (BI) talvez seja a mais lembrada pelas pessoas quando falamos da utilização de bancos de dados relacionais e a Linguagem SQL. Por meio de consultas e análises de dados em ferramentas de BI, o SQL possibilita a transformação de dados brutos em insights significativos para os gestores das empresas, seja diante dos desafios e resultados dos negócios ou para entender o comportamento do cliente.

Em um cenário de análise de dados de vendas, por exemplo, o SQL permite extrair informações sobre padrões sazonais, avaliação do cliente e desempenho de produtos no mercado. As consultas SQL podem ser formuladas para identificar produtos mais vendidos, regiões com maior receita e oportunidades de crescimento.

Quando se trata do desempenho de produtos, o SQL contribui no resumo e seleção de dados que avaliam métricas-chave, como taxas de conversão, tempo médio de uso e feedback dos clientes. Isso possibilita ajustes rápidos em estratégias de marketing e desenvolvimento de produtos.

Nos ambientes de BI para tomada de decisões estratégicas, o SQL interpreta um grande papel auxiliando no processamento de grande quantidade de dados e na consolidação destes mesmos a partir de diversas fontes, proporcionando uma análise mais aprofundada do negócio e, o melhor de tudo, economizando tempo neste processo. Isso capacita gestores a tomar decisões informadas e estratégicas.

As aplicações em BI são inúmeras, e basicamente toda empresa que utiliza tecnologia para definições de estratégias e acompanhamento do desempenho dos negócios utiliza as ferramentas de BI aliadas a algum SGBD ou banco de dados em nuvem.

Aqui na Alura, temos uma série de conteúdos voltados a aplicação de SQL no contexto de Business Intelligence como: as Formações Data Warehouse com Data Lake e SQL Server, Power BI, Qlik Sense, Looker Studio e Data Warehouse com Data Marts e Power BI.

Análise de Dados e Ciência de Dados:

O SQL está presente em uma série de aplicações, empresas e áreas das mais diversas que utilizam o conhecimento agregado pela tecnologia e todas as suas possibilidades, sendo da análise dos clientes ao melhoramento de processos. Gigantes como a Netflix, Google, Amazon e Uber, por exemplo, utilizam SQL em seus processos de análise, consultas e manipulação de bases de dados. Imagine você, estudando o SQL e conseguindo sua tão sonhada vaga em empresas como estas.

É bem interessante notar que onde há dados, existe a necessidade de gerar informações, insights e agregar valor ao consumidor desses dados, tanto as pessoas interessadas nas análises quanto para os clientes que consomem e geram mais dados.

Nós temos notado uma evolução na integração do SQL aos processos do qual profissionais de análise de dados e ciência de dados precisam lidar. Isso ocorre com os dados de maneira simples, rápida e bastante efetiva.

Se contarmos, por exemplo, a linguagem Python, amplamente utilizada por estes(as) profissionais, temos diversas bibliotecas adicionando conceitos da linguagem SQL em alguns de seus métodos e funções. Podemos citar também que o SQL ajuda bastante na análise exploratória dos dados (EDA). Com simples comandos, cientistas e analistas de dados são capazes de manipular dados e gerenciar suas consultas, filtros, alterações e exclusões de maneira automatizada.

Trazendo também para a área de Machine Learning (ML), o SQL pode auxiliar no abastecimento de amostras para o modelo, relacionar tabelas distintas para adicionar mais features (características), incrementando e aperfeiçoando o modelo. Além disso, pode ajudar no tratamento dos dados antes da modelagem.

As aplicações em análise de dados e ciência de dados são extensas e aqui temos alguns exemplos de utilização do SQL, bem como de empresas que fazem uso desta linguagem:

• As plataformas de mídias sociais, como Instagram, Whatsapp e X, demandam um processamento de grande volume de dados, armazenando informações como: perfil dos usuários, postagens, mensagens e conteúdos salvos para leitura posterior;
• Empresas que utilizam modelos de ML e recebem os dados para treinamento destes modelos por um pipeline de dados ligados a um SGBD. Como, por exemplo, o Walmart, que utiliza o SQL para prever demandas sazonais e otimizar estoques;
• Armazenamento de dados de diversos setores para a consulta a fim de serem analisados pelas partes interessadas e carregadas em softwares de análise de dados e BI. Como, por exemplo, a Salesforce, que utiliza o SQL para integrar dados de vendas, marketing e suporte ao cliente.

Aqui na Alura, temos muitos conteúdos voltados à aplicação de SQL no contexto de Data Science e Análise dos Dados como: Pandas I/O: trabalhando com diferentes formatos de arquivos, Python: análise de dados com SQL, Formação Apache Spark com Python e Formação VBA com MS Access.

Engenharia de Dados:

Uma pessoa profissional de Engenharia de Dados “respira” bancos relacionais e não relacionais e, por isso, é imprescindível o estudo de SQL para quem deseja seguir esta área. Nesta área, é importante saber projetar, implementar e manter a infraestrutura necessária para que todos que precisem dos dados possam receber com segurança, integridade e boa performance. Este profissional utiliza o SQL em bancos relacionais, definindo os processos de coleta, armazenamento e processamento dos dados para, por exemplo, serem utilizados em modelos por pessoas cientistas de dados ou para serem utilizados em softwares de BI por analistas de dados ou analistas de BI.

No contexto da engenharia de dados, o SQL desempenha um papel vital na criação, manutenção e otimização de bancos de dados, além de ser uma ferramenta-chave na construção e gestão eficiente de pipelines de dados.

Sabendo que os bancos de dados relacionais são largamente utilizados em projetos de engenharia de dados, como fonte ou destino durante a execução de um pipeline de dados, saber trabalhar com SQL é mandatório. Ou seja, conhecer a fundo os SGBDs e a linguagem SQL, bem como os modelos dos dados, é importante para conseguir aplicar processos tanto para extração quanto para a carga de dados em um banco de dados.

Alguns dos usos práticos de SQL no contexto de engenharia de dados são:

• A criação de Data Warehouses, Data Lakes ou outros tipos de repositórios que auxiliem na análise em grande escala de forma eficiente;
• A otimização de consultas em tempo real para as pessoas consumidoras dos dados;
• A manutenção de bancos de dados distribuídos e a transformação dos dados em pipelines, garantindo a consistência dos dados previamente às análises;
• Gerenciamento de esquemas dinâmicos para a adaptação às mudanças nas estruturas e nos tipos dos dados.

Aqui na Alura, temos a Formação Engenharia de dados com Databricks, que busca preparar estudantes para trabalhar com a integração entre o SQL e recursos do Databricks, plataforma de computação em nuvem. Além disso, oferecemos a Formação Apache Spark com Python com conteúdos voltados à integração do SQL e Apache Spark .

Desenvolvimento de softwares e/ou sites:

A linguagem SQL é bastante popular em aplicações que demandam o uso e criação de bases de dados para desenvolvimento de sistemas, softwares e sites das mais diversas áreas de prestação de serviços e entretenimento. Profissionais de desenvolvimento de softwares se especializam também em SQL pela sua integração bem consolidada em diferentes linguagens de programação.

Por exemplo, se um sistema foi gerado utilizando a linguagem Java é possível incorporar consultas SQL para criação de aplicações de processamento de dados de alta performance com alguns SGBDs, como Oracle ou Microsoft SQL Server.

A maioria dos bancos de dados, em essência, não são construídos para compreender as linguagens de programação como, por exemplo, Python, Java e PHP, sem a presença do SQL. Portanto, é quase essencial dominar o SQL para trabalhar com desenvolvimento de softwares, sites e aplicativos.

O SQL é frequentemente incorporado em linguagens de programação por meio de Interface de Programação de Aplicações (APIs) e/ou bibliotecas específicas em linguagens como Python (SQLAlchemy, psycopg2 e sqlite3), PHP (mysqli) e Java (JDBC). As linguagens incorporam consultas SQL em seus códigos para interagir com bancos de dados, utilizando comandos como SELECT, INSERT, UPDATE e DELETE. As bibliotecas fornecem métodos para enviar consultas SQL aos bancos de dados e processar os resultados. Essa integração permite que os desenvolvedores manipulem dados de maneira eficiente em suas aplicações, facilitando a comunicação entre o código da aplicação e os sistemas de gerenciamento de banco de dados.

Essa integração facilita a interação entre programas e bancos de dados, permitindo consultas, inserções, atualizações e exclusões de dados de forma eficiente.

Estes são alguns projetos que podemos integrar o SQL com as linguagens de programação:

• Sistemas de gerenciamento de clientes (CRM) para análise e relatórios;
• Sistemas hospitalares para gerenciar registros médicos;
• Sistemas acadêmicos para organização de dados educacionais;
• Aplicações web que dependem de bancos de dados SQL para armazenar e recuperar dados.

Aqui na Alura, temos muitos conteúdos voltados a essa integração com diversas linguagens de programação como: Formação Java Web: crie aplicações usando Spring Boot, Formação PHP Web: crie aplicações web em PHP e Começando com Flask: framework web de Python.

Big Data e Cloud Computing

O SQL foi criado com o intuito de processar uma grande quantidade de dados, substituindo, por exemplo, as planilhas de softwares de BI e análise de dados. Por ser montado com esse propósito de armazenar dados e consultar dados extensos de maneira rápida e robusta, é ideal para profissionais que estejam trabalhando com Big Data. Além disso, essa grande capacidade também está interligada a uma garantia maior da integridade da base dos dados a serem analisados, armazenados e/ou consultados.

No cenário dinâmico de Big Data, o SQL desempenha um papel crucial, permitindo consultas eficientes em imensos conjuntos de dados. Ambientes como Hadoop e Spark incorporam o SQL para simplificar a interação com volumes massivos de informações. Grandes empresas também têm aplicado SQL em Big Data, demonstrando sua versatilidade, que parte de análise de logs em tempo real, otimização dos processos de extração, transformação e carga dos dados (ETL), identificação de padrões nas redes sociais, análise de dados geoespaciais até a detecção de anomalias em transações financeiras.

Quando falamos de Big Data, devemos citar o cenário da Cloud Computing (Computação em Nuvem), em que SQL desempenha um papel relevante nos serviços de banco de dados na nuvem, como no caso da AWS RDS (Amazon Relational Database Service). Este serviço representa uma coleção de serviços para configuração, operação e escalabilidade de bancos de dados na nuvem. Além disso, temos a Azure SQL Database, que representa o serviço de banco de dados relacional totalmente gerenciado oferecido pela Microsoft como parte da plataforma Azure. Essas plataformas oferecem não apenas a flexibilidade da linguagem SQL, mas também proporcionam uma infraestrutura escalável e gerenciamento simplificado.

A facilidade de escalabilidade é um dos pontos destacados desses serviços. Empresas podem dimensionar seus bancos de dados conforme a demanda, garantindo eficiência operacional e adaptabilidade a picos de uso.

Podemos citar alguns exemplos de projetos e empresas integrando o SQL com as ferramentas de Big Data e Cloud Computing como:

• Aplicativos de streaming de música e vídeos, como Spotify e Netflix, precisam de um massivo banco de dados para armazenamento e consulta dos dados. Esses aplicativos utilizam o SQL como linguagem principal para uma série de processos nos bancos de dados que possuem uma larga quantidade de conteúdo das mais variadas produtoras e artistas e buscam também identificar as preferências de seus usuários, fornecendo indicações embasadas em seus gostos.
• O X, por exemplo, também utiliza bancos de dados relacionais em ambientes de Big Data para identificar padrões comportamentais em sua vasta rede social, aprimorando recomendações e tendências.
• Grandes instituições financeiras, como o Goldman Sachs, utilizam SQL em ambientes Hadoop para gerenciar transações, monitorar fraudes e detectar anomalias em grandes volumes de transações, fortalecendo a segurança dos dados financeiros.
• E a Suzano, grande produtora de celulose e referência em uso sustentável de recursos naturais, utiliza o ambiente do Google Cloud, dentre eles o BigQuery, que possui a capacidade de comportar e processar grandes volumes de dados e torná-los disponíveis aos usuários, facilitando a construção dos relatórios para as análises;

Aqui na Alura, temos a Formação Apache Spark com Python, que também traz conteúdos voltados a essa integração entre o SQL e a ferramenta de Big Data do Apache Spark, e este artigo explorando o BigQuery.

Como me aprofundar em SQL dentro da minha área?

Para se aprofundar em SQL dentro da sua área é muito importante pesquisar quais são os principais usos, requisitos e qualificações desejadas pelas empresas que utilizam a linguagem em seu contexto.

Se você se interessou pelo assunto e gostaria de aprender mais sobre SQL e entender sobre essa linguagem para gerenciamento de bancos de dados relacionais e como aplicar esses conceitos na prática, sugerimos a formação de Conhecendo SQL.

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Créditos

• Conteúdo: Afonso Rios
• Produção técnica: Daniel Siqueira e Danielle Oliveira
• Produção didática: Cláudia Machado
• Designer gráfico: Alysson Manso