Jeśli Nie Nauczysz Się SQL-a, Nie Zostaniesz Analitykiem Danych

Moja ścieżka kariery jest dość nietypowa. Zanim w ogóle pomyślałam o nauce SQL-a, miałam już spore doświadczenie w tworzeniu zaawansowanych dashboardów w popularnych narzędziach do wizualizacji. Prezentowanie danych za pomocą kolorowych wykresów i tabelek oraz opowiadanie o nich w sposób angażujący klientów to było coś, w czym byłam naprawdę dobra. SQL wydawał mi się jednak wtedy zbyt techniczny, za trudny a może wręcz nieosiągalny. Moje podejście się zmieniło gdy zrozumiałam, że bez SQL-a w branży IT (a szczególnie w Business Intelligence) daleko nie zajdę!

W tym artykule pokażę Ci, dlaczego SQL to fundament pracy analityka – nawet jeśli zaczynasz od zera, z wykształceniem humanistycznym (tak jak ja!).

Dlaczego SQL jest tak ważny w pracy analityka danych?

SQL (Structured Query Language) to język zapytań do baz danych, a dane firmowe w 90% siedzą właśnie tam (w bazach, nie w arkuszach kalkulacyjnych). Excel nie poradzi sobie z dużą ilością danych lub złożonymi zapytaniami — to świetne narzędzie, ale do poważnej analizy danych potrzeba czegoś znacznie bardziej zaawansowanego.

Wyobraź sobie, że firma, w której pracujesz, przechowuje w Excelu dane klientów sklepu internetowego. Szef prosi Cię o przygotowanie prostej tabelki dotyczącej sprzedaży sfinalizowanych w styczniu, tylko dla klientów z Warszawy, których transakcja wynosiła min. 100 zł. W Excelu musiałbyś filtrować, sortować, kopiować. W SQL – jedno zapytanie i gotowe.

Najważniejszy wydaje mi się jednak fakt, że praktycznie nie ma ofert pracy na stanowisko Analityka Danych, które nie zawierałyby SQL-a wśród kluczowych wymagań. Znajomość SQL-a to naprawdę konieczność.

Jak wygląda SQL w praktyce

Jeśli SQL kojarzy Ci się z czarnym ekranem i dziwnymi komendami, spokojnie – nie jesteś sam. Ale prawda jest taka, że w codziennej pracy analityka używasz dosłownie kilku podstawowych słów, które robią prawie całą robotę.

Weźmy takie: SELECT, WHERE, GROUP BY, JOIN – brzmi technicznie? Może trochę, ale to właśnie dzięki nim możesz:

• Policzyć, ilu masz klientów z konkretnego regionu albo ile zamówień wpłynęło w danym miesiącu.
• Porównać wyniki sprzedaży miesiąc do miesiąca, kwartał do kwartału.
• Połączyć dane z różnych źródeł: np. tabela „klienci” z tabelą „zamówienia”, żeby zobaczyć kto co kupił i kiedy.

W rzeczywistości SQL często przypomina… układanie logicznego zdania w języku angielskim: „Wybierz te dane, które spełniają taki warunek, pogrupuj je w ten sposób, a potem zsumuj”. To nie jest kodowanie w sensie tworzenia aplikacji – to rozmowa z bazą danych, której uczysz się stopniowo.

I co najlepsze – im więcej zadań rozwiązujesz za pomocą SQL-a, tym bardziej zaczynasz go lubić. Dlaczego? Bo działa. Bo pozwala Ci samodzielnie dotrzeć do odpowiedzi, bez proszenia nikogo z IT o wyciągnięcie danych. To daje ogromną satysfakcję i niezależność.

Excel vs SQL – kiedy arkusze kalkulacyjne przestają wystarczać

Pamiętasz przykład o tabelce, którą miałeś przygotować dla szefa? Postaw się jeszcze raz w roli Analityka Danych i ponownie wyobraź sobie, że chcesz sprawdzić, którzy klienci z Warszawy kupili coś w styczniu oraz ile średnio wydali. Okazuje się jednak, że dane dotyczące 50 000 zamówień masz w jednym pliku a informacje o klientach w drugim. W Excelu konieczne będzie:

• wczytanie dwóch plików,
• ręczne dopasowanie kolumn,
• filtrowanie po dacie i lokalizacji,
• stworzenie tabeli przestawnej lub dodatkowych formuł.

Efekt? Dużo klikania, ryzyko pomyłki, duża frustracja. A jak by to wyglądało w SQL-u? Jedno zapytanie i wynik w kilka sekund:

SELECT 
    city, 
    AVG(order_amount)
FROM orders
JOIN customers ON orders.customer_id = customers.id
WHERE 
    city = 'Warszawa' 
    AND order_date BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-01-31'
GROUP BY city;

🔍 Kiedy SQL wygrywa z Excelem?

🎯 Kiedy Excel nadal ma przewagę?

Żeby nie było – Excel wciąż jest świetny w:

• szybkich analizach „na kolanie”,
• tworzeniu wykresów do prezentacji,
• robieniu porządków w małych plikach (np. czyszczenie danych, sortowanie, wizualna kontrola).

Dlatego Excel + SQL to idealny zestaw narzędzi dla początkującego analityka. One się nie wykluczają a wręcz przeciwnie! Świetnie się uzupełniają.

Od czego zacząć naukę SQL, żeby się nie zniechęcić?

1. Zacznij od prostych zapytań
   Zamiast od razu wskakiwać w zagnieżdżone SELECT-y i CTE, naucz się dobrze podstaw:
   -> SELECT, FROM, WHERE
   ->ORDER BY, LIMIT, DISTINCT
   To są budulce 90% zapytań, które będziesz pisać na początku.
   
2. Ucz się na przykładach z życia
   Szukaj materiałów z kontekstem: zamówienia, klienci, produkty, transakcje – czyli coś, co możesz sobie łatwo wyobrazić. Dzięki temu SQL przestaje być suchym kodem, a staje się językiem opowiadania historii o danych.
   
3. Przepisuj i modyfikuj gotowe zapytania
   Ucz się tak, jak uczysz się gotować: najpierw według przepisu, potem eksperymentuj. Przepisanie czyjegoś zapytania + drobna modyfikacja (np. inna kolumna, inny warunek) to jeden z najlepszych sposobów na szybkie zrozumienie działania SQL-a.
   
4. Testuj i psuj – SQL nie wybuchnie 😉
   Nie bój się błędów – SQL jest bezpieczny, dopóki nie używasz komend typu DELETE. Eksperymentuj, testuj, zadawaj sobie pytania: „a co jeśli zmienię warunek?” albo „co się stanie, jeśli dodam GROUP BY?”.

Podsumowanie

Nie musisz być programistą, żeby opanować SQL-a. Wystarczą chęci i konsekwencja w nauce, by szybko zobaczyć efekty. A jeśli marzysz o zawodzie Analityka Danych, to po prostu powinieneś się z SQL-em chociaż trochę polubić.

Wkrótce na moim blogu znajdziesz więcej materiałów i tutoriali, które krok po kroku pokażą Ci, że SQL to wcale nie taki straszny skrót. A jeśli masz pytanie – napisz do mnie, chętnie pomogę!