Quel est l'intérêt de SQL dans l'analyse d'entreprise ? 5 exemples pratiques

Pourquoi avez-vous besoin de SQL dans l'analyse commerciale ? En bref, il rend votre travail plus efficace et plus efficient. Dans cet article, je vous montrerai quelques exemples simples et concrets de la manière dont le langage SQL peut vous aider dans votre travail quotidien d'analyse commerciale.

Vous êtes analyste commercial ou vous analysez fréquemment des données commerciales ? Ou envisagez-vous de vous lancer dans ce domaine ? Dans ce cas, je vous recommande d'apprendre le langage SQL. SQL (Structured Query Language) n'est pas seulement le langage des bases de données relationnelles, c'est aussi le langage de l'analyse des données. Découvrons pourquoi le langage SQL dans l'analyse d'entreprise change tellement la donne, à l'aide d'exemples concrets !

Pourquoi apprendre SQL ?

SQL est un outil extrêmement puissant pour tout type d'analyse de données, y compris les analyses financières, marketing et de business intelligence. Une fois que vous avez compris ses techniques, SQL rend l'analyse des données et la détection des informations beaucoup plus faciles. Vous pouvez ensuite utiliser vos résultats pour formuler des recommandations plus intelligentes. Mieux encore, vous n'avez pas besoin d'attendre que l'équipe informatique réponde à vos demandes de requêtes - vous pouvez gagner du temps et les rédiger vous-même !

Si vous savez déjà que vous voulez apprendre le langage SQL pour analyser les données de votre entreprise, je vous recommande notre programme SQL pour l'analyse des données. Ce programme de quatre cours vous emmène des bases absolues à la création de rapports en SQL. Il couvre même les fonctions SQL window - un ensemble d'outils impressionnants qui facilitent les analyses de données complexes. Mieux encore, vous n'avez besoin d'aucune connaissance en matière de base de données ou d'informatique pour suivre ce cours. Vous n'avez même pas besoin de configurer quoi que ce soit ; tout se passe dans votre navigateur.

Utiliser SQL dans l'analyse d'entreprise

Si vous avez un tant soit peu pratiqué l'analyse commerciale, vous savez qu'il s'agit de travailler avec des données - beaucoup, beaucoup de données. Mais il ne suffit pas d'avoir des données ; il faut savoir comment en extraire les informations et en trouver les messages cachés. C'est là que le langage SQL s'avère utile.

Comme nous l'avons déjà dit, SQL est le langage des bases de données. Et comme la plupart des données sont stockées dans des bases de données, il est essentiel de connaître le langage SQL pour accéder à ces données et les analyser. Il vous aide à trouver les données exactes dont vous avez besoin, à les analyser et à les présenter de manière logique.

Pourquoi le langage SQL est-il important pour les analystes commerciaux ? Parce qu'il vous permet

• d'extraire des données spécifiques à partir de vastes ensembles de données
• Transformer des données brutes en informations digestes, exploitables et compréhensibles en un coup d'œil.
• d'analyser les tendances, les modèles et les relations dans les données. Cela vous aidera à formuler des recommandations plus précises et de meilleure qualité.

En bref, SQL est la clé qui déverrouille les données de l'entreprise. Même si vous utilisez des outils de veille stratégique et de visualisation des données tels que Tableau ou Power BI, la maîtrise du langage SQL peut rendre votre travail plus efficace.

Maintenant que vous comprenez l'importance du langage SQL, explorons quelques exemples concrets d'utilisation du langage SQL dans l'analyse d'entreprise !

Exemples d'utilisation du langage SQL dans l'analyse commerciale

Exemple 1 : Analyse des performances de vente

Imaginez que vous travaillez pour une société de commerce électronique. Votre responsable souhaite obtenir le rapport de performance des ventes du dernier trimestre. Plus précisément, il souhaite connaître le total des ventes, le nombre de commandes et les produits les plus vendus. Comment le langage SQL peut-il faciliter ce processus ?

Tout d'abord, les requêtes SQL ne sont ni longues ni difficiles à écrire. Dans ce cas, nous écrirons trois requêtes distinctes pour obtenir les informations. Ensuite, nous pouvons rassembler ces informations dans un rapport et le remettre au patron - sans attendre que quelqu'un d'autre extraie les données à notre place !

Voici donc la requête concernant les ventes totales :

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

Cette requête renvoie les ventes totales réalisées au cours du troisième trimestre 2024. La fonction SUM() fait le gros du travail en additionnant toutes les informations de la colonne sales. L'instruction SELECT indique simplement à la base de données les informations à afficher dans le résultat, et la clause FROM indique à la base de données le nom de la table dans laquelle ces données sont stockées. Mais comme nous ne voulons que les données du troisième trimestre, nous limitons les résultats à l'aide de la clause WHERE. WHERE ne renverra que les résultats dont la date de commande est comprise entre le 1er juillet et le 30 septembre.

Ensuite, trouvons le nombre de commandes au cours du troisième trimestre. Cette requête renvoie le nombre de commandes passées entre le 1er juillet et le 30 septembre :

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

Vous savez déjà ce que font les éléments SELECT, FROM et WHERE. Ce qui change ici, c'est la fonction COUNT(), qui compte le nombre de lignes ayant une valeur dans la colonne order_id. Dans ce cas, cela signifie que nous comptons le nombre de commandes passées au cours du troisième trimestre. Cela vous donne un aperçu rapide du nombre de transactions effectuées.

Enfin, nous avons besoin de connaître les produits les plus vendus de tous les temps. La requête ci-dessous renvoie les cinq produits les plus vendus par notre entreprise :

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

Cette requête permet de trouver les 5 produits les plus vendus dans la base de données en additionnant la quantité vendue pour chaque product_id. Elle vous aide à déterminer quels sont les produits qui s'envolent des rayons !

La plupart des éléments de cette requête vous sont familiers. Les nouvelles clauses sont GROUP BY (qui regroupe les lignes en fonction d'une valeur commune - dans ce cas, le même ID de produit) et ORDER BY (qui ordonne les lignes dans le résultat - dans ce cas, en fonction de la quantité totale vendue, de la plus élevée à la plus faible).

Conseil pratique : L'exécution de requêtes de ce type permet de gagner du temps et d'obtenir les données dont vous avez besoin en quelques secondes. Voici pourquoi vous devriez utiliser SQL pour l'analyse des ventes.

Exemple 2 : Identifier vos meilleurs clients

Votre équipe marketing prévoit de lancer un nouveau programme de fidélisation et souhaite donc savoir quels clients ont dépensé le plus d'argent cette année. Votre mission consiste à identifier les 10 clients qui ont dépensé le plus d'argent. Voici la requête qui vous permettra de trouver ces informations :

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;

Cette requête récapitule le montant total dépensé par chaque client au cours de l'année écoulée et classe les résultats en fonction des clients les plus dépensiers. GROUP BY customer_id regroupe toutes les transactions par client et ORDER BY les trie de la plus élevée à la plus basse. LIMIT 10 ne renvoie que les dix premiers résultats, c'est-à-dire vos dix meilleurs clients en termes de dépenses.

À retenir : La possibilité d'identifier rapidement vos meilleurs clients est extrêmement précieuse pour les équipes de marketing et de vente. Vous souhaitez apprendre à créer des rapports d'analyse client plus détaillés ? Consultez notre cours sur les rapports SQL!

Exemple 3 : Gestion des stocks

Vous êtes responsable de la gestion des stocks de votre entreprise, ce qui signifie que vous devez vous assurer que vous n'êtes jamais en rupture de stock. Vous avez besoin d'une liste d'articles en rupture de stock afin de pouvoir décider de ce qu'il convient de commander à nouveau. La requête suivante renvoie les articles dont le stock est inférieur à 100 unités :

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

Cette requête répertorie tous les produits dont le niveau de stock est inférieur à 100. Elle est triée par ordre croissant (1-10), ce qui vous permet de voir facilement quels articles sont sur le point d'être épuisés.

À retenir : La gestion des niveaux de stock peut être stressante, mais SQL la facilite. Avec seulement quelques lignes de code, vous pouvez générer un rapport sur les stocks faibles et anticiper les problèmes potentiels.

Exemple 4 : Mesure du succès d'une campagne de marketing

Votre entreprise vient de lancer une nouvelle campagne de marketing et doit en mesurer l'impact. Plus précisément, votre patron veut savoir combien de nouveaux clients ont effectué leur premier achat après le lancement de la campagne. La requête suivante renvoie une liste de ces clients :

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

Cette requête compte le nombre de clients qui ont effectué leur premier achat après le 1er janvier 2024 - un moyen facile de suivre le succès de cette campagne de marketing particulière.

À retenir : Il est essentiel de pouvoir établir un lien entre l'acquisition de nouveaux clients et les campagnes de marketing pour prouver le retour sur investissement. Les ressources suivantes vous aideront à créer des rapports marketing SQL efficaces :

• Cours sur SQL pour le marketing
• Pourquoi utiliser SQL pour l'analyse marketing
• Comment apprendre SQL pour l'analyse marketing LearnSQL.fr
• Comment SQL for Business peut augmenter les profits et l'efficacité

Exemple 5 : Prévisions financières

Imaginons maintenant que votre équipe financière cherche à établir des prévisions de revenus pour le prochain trimestre. Elle vous demande de calculer la moyenne des ventes quotidiennes pour le trimestre écoulé afin d'établir une base pour les prévisions futures. La requête suivante vous fournira les informations dont vous avez besoin :

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;

Cette requête calcule les ventes quotidiennes moyennes du dernier trimestre. La sous-requête à l'intérieur de la clause FROM totalise les ventes quotidiennes et la requête principale utilise ces informations pour calculer le total des ventes quotidiennes moyennes. Il s'agit d'un moyen efficace de prédire le chiffre d'affaires futur sur la base des performances passées.

À retenir : Des prévisions financières précises peuvent avoir un impact important sur le résultat net de votre entreprise. Si vous souhaitez approfondir votre connaissance du langage SQL pour l'analyse financière, consultez notre article sur les 6 requêtes SQL avancé pour l'analyse des données financières. Pour une approche plus approfondie du sujet, envisagez notre cours Analyse des évolutions de recettes en SQL. (Il s'agit d'un cours avancé, vous devez donc comprendre les bases du langage SQL avant de le suivre.

Continuez à développer vos compétences en analyse commerciale SQL

Vous savez maintenant à quel point le langage SQL est efficace pour l'analyse d'entreprise. Qu'il s'agisse d'analyser les performances des ventes, de gérer les stocks ou de prévoir le chiffre d'affaires, ce langage vous permet de prendre des décisions plus rapidement et avec plus de précision.

Mais l'apprentissage du langage SQL est un processus. Plus vous vous entraînerez, plus vous serez à l'aise avec ce langage. Si vous êtes prêt à maîtriser le langage SQL pour l'analyse commerciale, je vous recommande vivement la formation SQL pour l'analyse de données que j'ai mentionnée plus haut. Elle est conçue spécifiquement pour les analystes non techniques qui souhaitent devenir plus compétents en matière de données.

Et si le reporting est une partie importante de votre rôle, ne manquez pas notre formation SQL Reporting. Vous apprendrez à créer des rapports clairs et convaincants qui communiquent exactement ce que disent vos données.

Continuez à apprendre, restez curieux et faites de bonnes recherches !