Чому SQL — це must have для менеджера в IT

Чому SQL — це must have для менеджера в IT

1 November 2022

  • Автор: Мария Петрив

  • Складність: Легко

  • Час: 7 хв

Стаття написана за матеріалами лекції Дениса Грекова, Senior Data Analyst at Murka та спікера курсу SQL Time.

У кожній другій вакансії бізнес-аналітика, продакт- або проджект-менеджера робота з SQL і базами даних — це якщо не Must Have, то точно Nice To Have навичка.

SQL — це база, на яку можна накладати різні інструменти для візуалізації, звітів та іншої обробки даних. Навичка SQL дозволяє менеджерам швидко отримувати інформацію з БД, самостійно складати звіти й говорити «однією мовою» з бізнес-аналітиками та розробниками.

Зі статті ви дізнаєтесь, які переваги надає розуміння SQL продакту, проджекту і бізнес-аналітику, як аналізувати інформацію за допомогою SQL і які 3 запити спростять роботу з даними.

Що таке база даних і SQL

Structured Query Language (SQL) — це мова програмування, яку використовують для роботи з базами даних. Щоб детальніше розібратися, почнемо безпосередньо з поняття «база даних».

База даних (БД) — певна структура для зберігання інформації (даних). Найбільш поширеними є реляційні бази даних, структура яких представлена ​​у вигляді таблиць.

визуал 1

Наприклад, у вас є інтернет-магазин, і дані про ціни, постачальників, замовлення зберігаються в таблиці. У таблиці Prices знаходиться інформація про ціни, різновиди й кількість товару. В іншій таблиці Avens — докладні дані про характеристики товару. Це дві різні таблиці, але вони пов’язані між собою полем, яке буде загальним для цих двох таблиць і називається ключем.

Таких таблиць може бути декілька — таблиці постачальників, замовників, користувачів: стільки, скільки потрібно, щоб модель даних працювала правильно. Ці таблиці між собою пов’язані ключами. Усі ці пов’язані ключами таблиці становитимуть одну базу даних.

Розібравшись із концепцією бази переходимо до поняття SQL.

Structured Query Language — це декларативна мова, яка описує поведінку програми, а не прописує її дії, як, наприклад, HTML.

SQL — це набір команд, який дозволяє:

  1. Редагувати базу даних, створюючи, видаляючи або змінюючи таблиці (додавати поля, задавати ключі, змінювати їх місцями, вивантажувати дані, обробляти їх та аналізувати).
  2. Отримувати необхідні дані з бази.
  3. Обробляти й агрегувати отримані дані.

Завдяки своїй простоті та зрозумілості SQL вже понад 20 років залишається найпотужнішим інструментом для роботи з даними.

Чому навичка роботи з SQL зустрічається в кожній другій вакансії бізнес-аналітика, PM-a та продакта

Якщо подивитися вакансії, побачимо, що знання SQL – велика перевага не тільки для ВА, а й для інших нетехнічних спеціальностей, зокрема продакт- і проджект-менеджерів.

Чому SQL — це must have для менеджера в IT

SQL дозволяє швидко отримати доступ до інформації та використовувати її надалі. Звичайно, всі потрібні дані можна знайти у звітах, але за допомогою SQL це займає менше часу.

Переваги знання SQL:

  • можливість швидко отримувати необхідну інформацію;
  • оцінка якості даних, з якими потрібно працювати;
  • розуміння моделі зберігання та аналіз даних дозволяє краще розбиратися у своєму продукті;
  • можливість розраховувати метрики, візуалізувати дані та приймати зважені рішення на основі отриманої інформації;
  • здатність розуміти подібні мови: JQL (Jira), MDX (OLAP), DAX (Power BI, Excel).

На основі SQL побудовано багато інших мов, з якими працюють менеджери. Знання SQL дозволяє більш ефективно використовувати ці мови та розширити свою експертизу у роботі з даними.

Для яких задач менеджер використовує SQL та як інструмент спрощує його життя

Бізнес-аналітику SQL дозволяє отримати дані для аналізу, опису рішень і вимог, специфікації та виявлення вимог.

Quality Assurance інженеру навичка SQL необхідна для тестування бази даних, вставки, оновлення та видалення значень тестових даних у БД.

Для Product Analyst SQL є основним інструментом, яким вирішують більшість задач. Його використовують для вивчення метрик, відстеження результатів гіпотез, аналітики, складання звітів.

Продакт-менеджери використовують SQL для отримання даних про конверсію, відвідування, середній чек, LTV. За допомогою простих запитів можна дізнатися інформацію про продажі за вчорашній день, середню величину покупки за тиждень і т.д., а не шукати цю інформацію у звітах.

Для продакт- і проджект-менеджерів розуміння бази даних — це перевага, яка полегшує спілкування з бізнес-аналітиками та розробниками. Проджекти за допомогою SQL збирають статистику, аналітику, інформацію про користувачів, ведуть звіти.

Чому SQL — це must have для менеджера в IT

Для вирішення 70% робочих задач нетехнічним фахівцям достатньо простих запитів у SQL. Наприклад, інформацію щодо кількості унікальних реєстрацій за період можна отримати, прописавши всього три рядки коду в SQL, тобто приблизно 10 слів.

В інших задачах, зокрема збір статистики, рейтинги, потрібно прописувати складніші запити, але в них також досить легко розібратися. Вирішенням складніших задач, нетехнічні фахівці, зазвичай, не займаються.

Навіщо менеджеру SQL, якщо можна все зробити в Excel

Excel підійде, якщо менеджер використовує невелику таблицю, наприклад 3х20, де потрібно вирішувати прості задачі: підрахувати середнє арифметичне, зробити зведену таблицю і т.д.

SQL має більш широкий набір функцій і дозволяє зробити деякі речі простіше та в рази швидше, ніж Excel.

Давайте порівняємо можливості роботи в SQL та Excel

ExcelSQL
Можливі випадкові зміни данихЗміни даних лише через команди INSERT, UPDATE, DELETE
Важко відтворити кроки трансформації данихОдин текстовий запит однаково відтворює операції з даними
Складно пов’язувати таблиціДані таблиць легко зв’язуються оператором JOIN
Повільно працює з великими обсягами данихДобре працює з величезними масивами даних
Можливі не всі види обробки даних або складна імплементаціяШирокі можливості обробки та трансформації даних

Хто працював із великим обсягом даних у Excel, знає, як таблиця при перенавантаженні «зависає». Крім того, Excel не підтримує великі обсяги даних і в цілому має більш обмежені можливості, ніж SQL.

Як аналізувати дані за допомогою SQL безпосередньо в базах даних

У базах даних не потрібно робити якісь побудови на аркуші, як і Excel, аналіз здійснюється через клієнт: систему управління базами даних (СУБД).

Чому SQL — це must have для менеджера в IT

СУБД — це набір програм, за допомогою яких можна керувати даними. Для різних баз даних використовуються свої СУБД і клієнтські програми для доступу користувачів.

Незважаючи на те, що бази даних об’єднані під однією назвою релятивні БД, існує безліч їх видів. Загальна структура клієнтів однакова, але кожен із них має свої синтаксиси, тому можуть бути відмінності в операторах, деталях.

Відмінності в синтаксисах особливо не заважають роботі, тому що дані не змінюються від того, яким способом до них звертатись — на виході все одно отримаємо таблицю з колонок і рядків. Знаючи базові принципи роботи MySQL можна перейти на будь-яку іншу СУБД.

Аналітика за допомогою SQL, не виходячи із бази даних

SQL – це клієнт, за допомогою якого можна підключитись до сервера. Ось приклад простого запиту, який збирає дані з трьох таблиць:

Чому SQL — це must have для менеджера в IT

Синім кольором позначені слова-оператори, а чорним — поля таблиці. Математичні знаки означають певні дії.

Щоб порахувати суму, вводимо оператор SUM (amount), а щоб дізнатися середнє значення — AVG (metric).

Якщо потрібно дізнатися середню кількість постачальників, використовуємо оператор AVG. Можна додати умову WHERE із фільтром «Іспанія» і тоді підрахуємо середню кількість постачальників з Іспанії.

Розрахунок середнього значення можна використовувати для визначення однієї з складових KPI проєкту — середньої величини платежу.

Крім того, у SQL можна розрахувати мінімальне і максимальне значення за допомогою операторів MIN (metric) і MAX (metric). Наприклад, отримати інформацію про мінімальні й максимальні строки поставки.

Також в SQL є великий набір функцій, що дозволяють працювати з датою.

Маючи конкретну дату можна отримати місяць, порядковий номер, дня, тижня, року, десятиліття, і навіть секунд. Якщо є конкретний час платежу, можна згрупувати платежі за хвилинами/годинами/днями тощо. Це все можна зробити однією командою EXTRACT.

Набір рядкових функцій у SQL набагато ширший, ніж в Excel — це використовується в аналітиці для визначення якихось категорій, пошуку значень у рядках.

Уявіть, що є база даних ігрового проєкту, задача — знайти всі дані по пристроях, що працюють на платформі IOS. У базі даних назви прописані в різному вигляді: Ios/IOS/iOS. Щоб отримати одну категорію, потрібно скористатися оператором LOVER, який переводить усі літери в нижній регістр або UPPER для переводу у верхній.

Навичка SQL дозволяє менеджерам отримати швидкий доступ до даних і дає можливість збирати аналітику без допомоги інших спеціалістів.

ТОП-3 SQL-запитів, які зроблять роботу з даними вдвічі ефективніше

Виконання SQL-запиту складається з чотирьох кроків: підключення до бази даних, отримання відповіді на підключення, написання запиту, отримання даних.

Будь-який запит у SQL будується за такою схемою:

  • прописуємо, що потрібно знайти;
  • вказуємо, звідки взяти дані;
  • уточнюємо умови, які саме дані слід взяти.

Чому SQL — це must have для менеджера в IT

Розглянемо три основні SQL-запити, які зроблять роботу з даними простішою та якіснішою.

1. Прості, але ефективні запити

Спочатку розберемо класичну форму правильного SQL-запиту. Знаючи ці команди, можна сказати, що ви знаєте базу SQL.

Припустимо, потрібно отримати дані з усіх полів таблиці. Запит буде прописаний таким чином:

SELECT *

FROM

table_name

Команда SELECT * FROM — це база SQL, запит без цієї команди не може існувати.

Щоб вибрати якусь певну кількість рядків з таблиці, наприклад перші 10, використовуємо інший запит:

SELECT *

FROM

table_name LIMIT 10

Якщо потрібно отримати дані з 1 та 2 колонок таблиці, вводимо запит:

SELECT column1,

column2

FROM

table_name.

Також можна отримати дані, додавши умову. Тоді SQL-запит буде наступним:

SELECT *

FROM

table_name

WHERE conditional1, conditional2

Далі перейдемо до складніших запитів SQL.

2. Фільтрування даних

У цьому кейсі розглянемо запити з оператором WHERE для фільтрації даних.

Наприклад, у БД потрібно знайти всіх клієнтів з Іспанії та Польщі з кредитним лімітом більше 60000. У запиті потрібно додати оператор WHERE із зазначенням країн і розміру кредитного ліміту.

SELECT *

FROM classicmodels.customers

WHERE (country = ‘Poland’ OR

country

= ‘Spain’)

and creditLimit > 60000

Інша задача: вибрати всіх клієнтів, в імені яких є слово Gift. Щоб отримати дані, прописуємо наступний запит:

SELECT *

FROM classicmodels.customers

WHERE customerName LIKE ‘%Gifts%’

Тут CustomerName LIKE — це вибір користувачів, які мають у назві потрібне слово. Знак % означає, що перед і після Gifts може бути будь-яка кількість інших символів.

Використовувати подібні SQL-запити просто, якщо є розуміння, які дані потрібні. Маючи в запасі набір операторів з 10 слів і додавши стільки ж аналітичних функцій, можна говорити про знання SQL на рівні middle бізнес-аналітика.

3. Використання аналітичних функцій

SQL дозволяє робити будь-які розрахунки: порахувати суму, кількість платежів, середній, мінімальний і максимальний платіж. Це можна зробити наступними операторами:

SELECT

customerNumber, paymentDate,

SUM(amount) AS sum…

COUNT(amount) AS count…

AVG(amount) AS avg…

MIN(amount) AS min…

MAX(amount) AS max…

FRONT

payments

GROUP BY 1,2

ORDER BY sum… DESC

За допомогою SQL можна проводити і складніші розрахунки: медіани, перцентілі, накопичувальні й метрики з плаваючими вікнами і т.д.

Чому SQL — це must have для менеджера в IT

Сьогодні SQL займає третє місце в топі мов для роботи з даними. Лідери рейтингу, Python і R, вирішують частину задач швидше й ефективніше, але на рівні більшості компаній немає нічого кращого та простішого SQL.

SQL допомагає швидко отримати доступ до даних, відстежувати аналітику, складати звіти. Як і будь-яку іншу навичку, можна освоювати роботу з інструментом самостійно, але якщо ви надаєте перевагу вчитися швидко і системно — краще відразу звертатися за наставництвом. Тим більше, що для освоєння інструменту достатньо 4 воркшопів. Приходьте за практичними знаннями на курс SQL Time та прокачайте резюме новим скілом.

Мария Петрив

Копірайтер із бекграундом психолога. Любить розбиратися у складному та все впорядковувати.