¿Qué ventajas ofrece SQL en el análisis empresarial? 5 ejemplos prácticos

¿Por qué necesita SQL en el análisis empresarial? Bueno, la respuesta corta es que hace que su trabajo sea más eficaz y eficiente. En este artículo, le mostraré algunos ejemplos sencillos y reales de cómo SQL puede ayudarle en su trabajo diario de análisis empresarial.

¿Es usted analista empresarial o analiza con frecuencia datos empresariales? ¿O está pensando en dedicarse a este campo? Entonces le recomiendo que aprenda SQL. SQL (Structured Query Language) no es sólo el lenguaje de las bases de datos relacionales: también es el lenguaje del análisis de datos. Averigüemos por qué SQL cambia tanto las reglas del juego en el análisis empresarial con ejemplos reales.

¿Por qué aprender SQL?

SQL es una herramienta enormemente potente para cualquier tipo de análisis de datos, incluidos los análisis financieros, de marketing y de inteligencia empresarial. Una vez comprendidas sus técnicas, SQL facilita enormemente el análisis de datos y la detección de ideas. A continuación, puede utilizar sus hallazgos para hacer recomendaciones más inteligentes. Y, lo que es aún mejor, no tendrá que esperar a que el equipo de TI responda a sus solicitudes de consulta: ¡puede ahorrar tiempo y escribirlas usted mismo!

Si ya sabe que quiere aprender SQL para analizar sus datos empresariales, le recomiendo nuestro curso de SQL para análisis de datos. Este programa de cuatro cursos le llevará desde los conceptos básicos hasta la creación de informes en SQL. Incluso cubre las funciones de ventana de SQL, un impresionante conjunto de herramientas que facilitan el análisis de datos complejos. Y lo que es mejor, no es necesario tener conocimientos de bases de datos ni de informática para realizar este curso. Ni siquiera necesita configurar nada; todo sucede en su navegador.

Uso de SQL en el análisis empresarial

Si usted ha estado alrededor de análisis de negocios en absoluto, usted sabe que esto significa trabajar con datos - montones y montones de datos. Pero tener datos no sirve de mucho; hay que saber cómo extraer su información y encontrar sus mensajes ocultos. Y aquí es donde SQL resulta útil.

Como ya hemos dicho, SQL es el lenguaje de las bases de datos. Y como la mayoría de los datos se almacenan en bases de datos, saber SQL es esencial para acceder a ellos y analizarlos. Te ayuda a encontrar los datos exactos que necesitas, analizarlos y presentarlos de forma que tengan sentido.

¿Por qué es importante SQL para los analistas de negocio? Porque le permite

• Extraer datos específicos de grandes conjuntos de datos.
• Transformar datos sin procesar en información digerible y procesable que pueda comprenderse de un vistazo.
• Analizar tendencias, patrones y relaciones en los datos. Esto le ayudará a hacer recomendaciones mejores y más precisas.

En resumen, SQL es la llave que abre los datos empresariales. Incluso si utiliza herramientas de inteligencia empresarial y visualización de datos como Tableau o Power BI, la fluidez de SQL puede hacer que su trabajo sea más eficiente.

Ahora que comprende la importancia de SQL, exploremos algunos ejemplos reales de uso de SQL en el análisis empresarial.

Ejemplos de SQL en el análisis empresarial

Ejemplo 1: Análisis del rendimiento de las ventas

Imagine que trabaja para una empresa de comercio electrónico. Tu jefe quiere un informe sobre el rendimiento de las ventas del último trimestre. En concreto, quiere saber el total de ventas, el número de pedidos y los productos más vendidos. ¿Cómo facilitará SQL este proceso?

En primer lugar, las consultas SQL no son tan largas ni difíciles de escribir. En este caso, escribiríamos tres consultas distintas para obtener la información. A continuación, podemos incluir esa información en un informe y entregárselo al jefe, ¡sin esperar a que nadie extraiga los datos por nosotros!

Esta es la consulta para las ventas totales:

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

Esta consulta devuelve las ventas totales realizadas en el tercer trimestre de 2024. La función SUM() hace el trabajo pesado sumando toda la información de la columna sales. La sentencia SELECT simplemente indica a la base de datos qué información mostrar en el resultado, y la cláusula FROM indica a la base de datos el nombre de la tabla donde se almacenan estos datos. Pero como sólo queremos datos del tercer trimestre, limitamos los resultados utilizando la cláusula WHERE. WHERE sólo devolverá resultados cuya fecha de pedido esté comprendida entre el 1 de julio y el 30 de septiembre.

A continuación, busquemos el número de pedidos del tercer trimestre. Esta consulta devolverá el número de pedidos realizados entre el 1 de julio y el 30 de septiembre:

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

Ya sabe lo que hacen los elementos SELECT, FROM y WHERE. El cambio aquí es la función COUNT(), que cuenta el número de filas con un valor en la columna order_id. En este caso, significa que estamos contando el número de pedidos realizados durante el tercer trimestre. Esto nos da una idea rápida de cuántas transacciones se realizaron.

Por último, necesitamos ver los productos más vendidos de todos los tiempos. La siguiente consulta nos devolverá los cinco productos más vendidos de nuestra empresa:

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

Esta consulta encuentra los 5 productos más vendidos de la base de datos sumando la cantidad vendida de cada uno product_id. Le ayudará a saber qué productos están arrasando en las estanterías.

La mayoría de las partes de esta consulta le resultarán familiares. Las nuevas cláusulas son GROUP BY (que agrupa las filas en función de un valor compartido - en este caso, el mismo ID de producto) y ORDER BY (que ordena las filas en el resultado - en este caso, por la cantidad total vendida de mayor a menor).

Consejo práctico: Ejecutar consultas como éstas ahorra tiempo y le proporciona los datos que necesita en cuestión de segundos. Por qué debería utilizar SQL para el análisis de ventas.

Ejemplo 2: Identificación de sus mejores clientes

Su equipo de marketing está planeando lanzar un nuevo programa de fidelización, por lo que quiere saber qué clientes han gastado más dinero este año. Su misión es identificar a los 10 clientes que más han gastado. He aquí la consulta que encontrará esa información:

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;

Esta consulta suma el importe total que cada cliente ha gastado en el último año y ordena los resultados por los que más han gastado. GROUP BY customer_id agrupa todas las transacciones por cliente y ORDER BY las ordena de mayor a menor. LIMIT 10 devuelve sólo los diez primeros resultados, es decir, sus diez mejores clientes en términos de dinero gastado.

Conclusión: Ser capaz de identificar rápidamente a sus mejores clientes es increíblemente valioso para los equipos de marketing y ventas. ¿Quiere aprender a crear informes de análisis de clientes más detallados? Consulte nuestro curso sobre informes SQL.

Ejemplo 3: Gestión del inventario

Usted es responsable de gestionar el inventario de su empresa, lo que significa asegurarse de que nunca se quede sin existencias. Necesita una lista de los artículos con existencias reducidas para poder decidir qué pedir de nuevo. La siguiente consulta le devolverá los artículos que tienen menos de 100 unidades en stock:

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

Esta consulta enumera todos los productos con niveles de existencias inferiores a 100 unidades. Está ordenada en orden ascendente (1-10), para que pueda ver fácilmente qué artículos están a punto de agotarse.

Para llevar: Gestionar los niveles de existencias puede ser estresante, pero SQL lo hace más fácil. Con unas pocas líneas de código, puede generar un informe de existencias bajas y anticiparse a posibles problemas.

Ejemplo 4: Medición del éxito de una campaña de marketing

Su empresa acaba de lanzar una nueva campaña de marketing y necesita medir su impacto. En concreto, su jefe quiere saber cuántos clientes nuevos han realizado su primera compra tras el inicio de la campaña. La siguiente consulta le devolverá una lista de estos clientes:

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

Esta consulta cuenta cuántos clientes realizaron su primera compra después del 1 de enero de 2024, una forma sencilla de realizar un seguimiento del éxito de esa campaña de marketing concreta.

Conclusión: Poder vincular las adquisiciones de nuevos clientes a las campañas de marketing es crucial para demostrar el ROI. Los siguientes recursos útiles le ayudarán a crear informes de marketing SQL eficaces:

• Curso de SQL para marketing
• Por qué debería utilizar SQL en los análisis de marketing
• Cómo aprender SQL para análisis de marketing con LearnSQL.es
• Cómo SQL para empresas puede aumentar los beneficios y la eficacia

Ejemplo 5: Previsión financiera

Imaginemos que su equipo financiero está buscando una previsión de ingresos para el próximo trimestre. Le piden que calcule las ventas medias diarias del trimestre anterior como base para futuras predicciones. La siguiente consulta le proporcionará la información que necesita:

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;

Esta consulta calcula las ventas medias diarias del último trimestre. La subconsulta dentro de la cláusula FROM totaliza las ventas diarias, y la consulta principal utiliza esa información para calcular el total de ventas diarias medias. Esta es una forma eficaz de predecir los ingresos futuros basándose en los resultados pasados.

Conclusión: Una previsión financiera precisa puede tener un gran impacto en los resultados de su empresa. Si desea profundizar en SQL para el análisis financiero, consulte nuestro artículo sobre 6 consultas SQL avanzado para analizar datos financieros. Para profundizar en el tema, considere nuestro curso Análisis de Tendencias de Ingresos en SQL. (Se trata de un curso avanzado, por lo que deberá tener conocimientos básicos de SQL antes de realizarlo).

Siga desarrollando sus habilidades de análisis empresarial con SQL

Ahora ya sabe lo eficaz que es SQL en el análisis empresarial. No importa si está analizando el rendimiento de las ventas, gestionando el inventario o pronosticando los ingresos; este lenguaje le permite tomar decisiones con mayor rapidez y precisión.

Pero aprender SQL es un proceso. Cuanto más practique, más cómodo se sentirá con él. Si está preparado para empezar a dominar SQL para el análisis empresarial, le recomiendo encarecidamente el curso de SQL para análisis de datos que he mencionado antes. Está diseñado específicamente para analistas sin conocimientos técnicos que deseen mejorar sus conocimientos sobre datos.

Y si la creación de informes es una parte importante de su trabajo, no se pierda nuestro curso SQL Reporting. Aprenderá a crear informes claros y convincentes que comuniquen exactamente lo que dicen sus datos.

Siga aprendiendo, mantenga la curiosidad y ¡buenas consultas!