Cómo pasar de Excel a SQL: La perspectiva de un analista de datos

Si trabaja con datos, lo más probable es que haya pasado incontables horas en Excel: filtrando datos, escribiendo fórmulas y arrastrando celdas por las columnas. Excel es una gran herramienta pero, en algún momento, empieza a ralentizarte. Los archivos enormes se bloquean. VLOOKUPs se convierte en una pesadilla. PivotTable tarda una eternidad en actualizarse.

Es entonces cuando entra en juego SQL. Es como el hermano potente y más escalable de Excel. ¿Y lo mejor? Si conoces Excel, ya entiendes muchos conceptos de SQL.

El cambio a SQL puede parecer intimidante al principio pero, créeme, es más fácil de lo que crees. Esta guía le explicará por qué merece la pena aprender SQL, cómo se compara con Excel y la mejor forma de empezar a utilizarlo como analista de datos.

¿Por qué pasar de Excel a SQL?

Excel funciona bien para conjuntos de datos pequeños pero, en cuanto se empiezan a manejar millones de filas, uniones complejas o a extraer datos de múltiples fuentes, se vuelve rápidamente ineficaz. Los archivos grandes tardan más en abrirse, las fórmulas se rompen y el rendimiento disminuye.

SQL elimina estos problemas al permitir almacenar y procesar conjuntos de datos masivos sin fallos ni retrasos. En lugar de copiar y pegar datos, puede escribir una consulta una vez y reutilizarla en cualquier momento, lo que garantiza la coherencia y la automatización. La colaboración también es más fluida: en lugar de enviar y recibir hojas de cálculo por correo electrónico, varios usuarios pueden acceder a la misma base de datos central y analizarla sin riesgo de pérdida de datos o errores.

Además, SQL abre la puerta a análisis más avanzados, facilitando la agrupación, el filtrado y la combinación de conjuntos de datos de formas que Excel no puede manejar. Si alguna vez se ha sentido frustrado por la lentitud de los archivos, las actualizaciones manuales o las fórmulas complejas, SQL es la solución que hará que su trabajo sea más rápido y fiable.

SQL frente a Excel: ¿En qué se parecen y en qué difieren?

Si conoce Excel, SQL no es tan extraño como parece. Muchos conceptos familiares se traducen directamente:

Así, en lugar de pulsar botones en Excel, SQL le permite escribir consultas que hacen lo mismo, pero más rápido y con más control.

Tareas de Excel traducidas a SQL (ejemplos reales)

Pasar de Excel a SQL puede parecer un gran paso, pero en realidad sólo se trata de aprender una forma diferente de hacer las cosas que ya sabes. Las mismas tareas (filtrar, ordenar y analizar datos) existen en ambas herramientas, pero SQL las hace más rápidas y eficaces. En lugar de hacer clic en los menús y arrastrar fórmulas, puedes escribir consultas sencillas para obtener las respuestas que necesitas. Cuando le cojas el truco, te preguntarás por qué no empezaste antes. Desglosémoslo y veamos cómo maneja SQL el trabajo que estás acostumbrado a hacer en Excel.

1. 1. Filtrado de datos

Filtrar datos es una de las tareas más comunes en Excel, y probablemente hayas utilizado AutoFilter muchas veces. Es sencillo: haces clic en la cabecera de una columna, aplicas un filtro y Excel muestra sólo las filas que coinciden con tus criterios. Pero, ¿y si necesitas hacer esto en varios conjuntos de datos o aplicar el filtro dinámicamente sin actualizar nada manualmente? Ahí es donde brilla SQL.

Basta con escribir una consulta que indique a la base de datos exactamente lo que necesitas. Por ejemplo, si desea ver sólo las ventas superiores a 1.000 dólares, utilice la cláusula WHERE de SQL:

SELECT * FROM sales_data  
WHERE revenue > 1000;

Así obtendrá los datos filtrados al instante y podrá volver a ejecutar la consulta en cualquier momento sin tener que volver a aplicar los filtros manualmente. A diferencia de Excel, SQL no se ralentiza a medida que crece el conjunto de datos. Tanto si tienes mil filas como un millón, SQL lo maneja sin problemas, lo que lo convierte en una forma mucho más eficiente de filtrar y analizar datos.

2. Resumir datos con una tabla dinámica

Resumir los datos es una parte importante del análisis y, si ha utilizado Excel, probablemente esté familiarizado con PivotTable. Le permiten agrupar datos rápidamente y calcular totales, promedios u otras métricas. Pero si alguna vez ha trabajado con un gran conjunto de datos, sabrá lo engorroso que puede resultar PivotTable. Hay que actualizarlos constantemente y, si se trata de millones de filas, pueden llegar a bloquear Excel.

SQL facilita mucho este proceso con la cláusula GROUP BY. Supongamos que desea ver los ingresos totales por región. En SQL, es simplemente:

SELECT region, SUM(revenue)  
FROM sales_data  
GROUP BY region;

Con este método, el resumen se genera al instante, incluso para conjuntos de datos masivos. Además, los resultados están siempre actualizados, sin necesidad de actualizar nada manualmente. SQL le permite escalar su análisis sin esfuerzo.

3. VLOOKUP (unión de datos)

Si has utilizado Excel durante un tiempo, probablemente hayas confiado en VLOOKUP o INDEX/MATCH para extraer datos de otra hoja. Funciona bien para conjuntos de datos pequeños, pero a medida que los datos crecen, VLOOKUP puede ralentizar las cosas o incluso romperse si las referencias de columna cambian. Además, sólo busca valores en una dirección.

SQL resuelve este problema con JOIN, que permite conectar sin problemas datos de varias tablas. En lugar de copiar valores de una hoja a otra, basta con enlazar tablas basándose en una clave común, lo que resulta mucho más rápido y eficaz.

Imagina que tienes que introducir datos de clientes en un informe de ventas. En lugar de utilizar VLOOKUP, puede escribir una simple consulta SQL:

SELECT sales_data.order_id, customers.customer_name  
FROM sales_data  
JOIN customers ON sales_data.customer_id = customers.customer_id;

Esto recupera los nombres de los clientes coincidentes al instante, sin importar lo grande que sea el conjunto de datos. Las uniones funcionan en varias direcciones y gestionan distintos tipos de relaciones, por lo que son mucho más flexibles que VLOOKUP.

Imaginemos una situación aún más compleja: tenemos datos repartidos en diez tablas diferentes. En Excel, esto significaría crear múltiples VLOOKUPs, establecer referencias cruzadas entre diferentes hojas y manejar un lío de fórmulas que podrían romperse fácilmente si cambia alguna estructura. El proceso sería lento, propenso a errores y casi imposible de escalar eficientemente.

En SQL, el manejo de múltiples tablas es mucho más sencillo y fiable utilizando uniones. Por ejemplo, suponga que está analizando pedidos de clientes, detalles de productos y estados de envío, todos almacenados en tablas separadas. En lugar de apilar varias VLOOKUPs, puede utilizar SQL JOINs para conectar los datos sin problemas:

SELECT orders.order_id, customers.customer_name, products.product_name, shipments.status  
FROM orders  
JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id  
JOIN order_items ON orders.order_id = order_items.order_id  
JOIN products ON order_items.product_id = products.product_id  
JOIN shipments ON orders.order_id = shipments.order_id;

Esta consulta extrae los nombres de los clientes, los detalles de los productos y los estados de los envíos de una sola vez, sin problemas de rendimiento ni intervención manual. A diferencia de Excel, SQL permite vincular los datos de forma dinámica, lo que garantiza la coherencia y hace que los análisis a gran escala sean mucho más rápidos y eficaces.

El cambio a las uniones SQL le ahorrará mucho tiempo y frustraciones.

Cómo realizar la transición a SQL (plan paso a paso)

Si es nuevo en SQL, no se preocupe: no necesita aprenderlo todo de una vez. Empiece poco a poco con cursos prácticos de SQL en LearnSQL.es.

Semana 1: Familiarícese con las consultas básicas

• Aprenda cómo SELECT datos de una tabla con SQL para principiantes
• Practique el filtrado con WHERE y la ordenación de datos con ORDER BY.
• Pruebe ejercicios interactivos que imitan escenarios empresariales reales.
• Consigue nuestra hoja de trucosSQL para principiantes - es como tener una guía de referencia rápida en tu bolsillo. Créame, se lo agradecerá más tarde.

Semana 2: Aprenda agregaciones (como tablas dinámicas en Excel)

• Domine COUNT(), SUM(), AVG() para resumir datos con SQL Reporting.
• Use GROUP BY para reemplazar PivotTables efectivamente.
• Lea este artículo: Funciones GROUP BY y Agregadas: Una visión completa.
• Trabaje en casos prácticos utilizando grandes conjuntos de datos.

Semana 3: Uniones Maestras (¡Adiós, VLOOKUP!)

• Aprenda INNER JOIN, LEFT JOIN, y RIGHT JOIN para combinar tablas.
• Echa un vistazo a mi blog: Su Guía Completa a Tipos de JOIN en SQL (con Recursos).
• Trabaja en ejercicios reales de Tipos de JOIN en SQL
• Reemplace las lentas búsquedas manuales con eficientes SQL JOINs.
• Guarda esta impresionante hoja de trucos de SQL JOIN para más tarde.

Semana 4: Automatice sus flujos de trabajo

• Escriba consultas reutilizables, automatice informes y descubra la limpieza de datos SQL.
• Aprende a integrar SQL con Power BI, Google Sheets y herramientas de automatización.
• Aplica tus conocimientos en proyectos del mundo real.

Al final de este curso, podrá hacer en segundos lo que tardaba minutos (u horas) en Excel. Para llevar tu aprendizaje aún más lejos, echa un vistazo a este detallado plan de aprendizaje de SQL diseñado para ayudarte a realizar la transición de Excel a SQL sin problemas.

Reflexiones finales: por qué SQL merece la pena

Si Excel le causa dolores de cabeza, SQL es la solución. Es más rápido, más fiable y está diseñado para grandes volúmenes de datos. ¿Y lo mejor? No es necesario ser programador para utilizarlo.

La mejor manera y la más sencilla de empezar es con una ruta de aprendizaje estructurada. El curso de SQL para análisis de datos está diseñado específicamente para aquellos que vienen de Excel, y ofrece un enfoque paso a paso para dominar SQL para el trabajo analítico. Comienza con los fundamentos, como la recuperación y el filtrado de datos, para pasar después a temas más avanzados como las agregaciones, las uniones y la optimización del rendimiento.

El curso está repleto de ejercicios interactivos que simulan situaciones empresariales del mundo real, garantizando que adquiera experiencia práctica mientras aprende.

Uno de los aspectos más interesantes de este curso es que ayuda a los analistas a desarrollar habilidades SQL que son directamente aplicables a las tareas cotidianas relacionadas con los datos, ya sea la limpieza de conjuntos de datos, la generación de informes o la automatización de flujos de trabajo.

Si buscas la mejor estrategia para aprender SQL de forma eficaz, consulta mi guía dedicada a cómo empezar. Ofrece un desglose de los métodos de aprendizaje más eficaces: empieza poco a poco, practica con conjuntos de datos reales y pronto estarás escribiendo consultas como un profesional.