O SQL Analytics é um termo que se refere à análise de dados usando a linguagem SQL em
conjunção com técnicas de análise de dados e ferramentas de visualização. O objetivo do SQL Analytics é ajudar as organizações a tomar decisões informadas com base em insights extraÃdos de grandes volumes de dados armazenados em sistemas de gerenciamento de banco de dados relacionais (SGBDs) e outras fontes de dados compatÃveis com SQL.
As principais caracterÃsticas do SQL Analytics incluem:
Análise de dados: Através de consultas SQL é possÃvel realizar análises descritivas,
diagnósticas, preditivas e prescritivas para entender o passado e o presente dos dados e fazer previsões para o futuro.
Agregação e transformação de dados: A SQL permite agregar e transformar dados de
várias tabelas e colunas, facilitando a geração de informações úteis e insights a partir dos dados brutos.
Integração com ferramentas de BI (Business Intelligence) e visualização: As consultas SQL
podem ser usadas em conjunto com ferramentas de BI e visualização de dados, como Tableau, Power BI e Looker (Google Data Studio), para criar painéis interativos e relatórios que ajudam a comunicar os insights de forma eficaz.
Otimização de desempenho: O SQL Analytics pode aproveitar técnicas avançadas de
otimização de consulta, como indexação, particionamento e materialização, para melhorar o desempenho das consultas e a eficiência da análise de dados.
Escalabilidade: Com o advento de soluções de armazenamento e processamento de
dados em larga escala, como Data Warehouses e bancos de dados baseados em nuvem, o SQL Analytics pode lidar com volumes crescentes de dados e fornecer insights em tempo real.
O SQL Analytics é fundamental para profissionais de dados, incluindo Analistas de Dados,
Cientistas de Dados e Engenheiros de Dados, pois fornece uma base sólida para a extração, análise e comunicação de informações valiosas a partir de dados armazenados em bancos de dados relacionais e outras fontes compatÃveis com SQL.
Temos um curso inteiro de SQL aqui na DSA (o primeiro curso da Formação Analista de
Dados), mas a linguagem é estudada em diversos cursos das Formações Cientista de Dados, Engenheiro de Dados e Arquiteto de Dados, através de diversos Labs e Projetos.
