Was ist der Nutzen von SQL in der Unternehmensanalyse? 5 praktische Beispiele

Warum brauchen Sie SQL in der Unternehmensanalyse? Nun, die kurze Antwort ist, dass es Ihre Arbeit effektiver und effizienter macht. In diesem Artikel zeige ich Ihnen einige einfache Beispiele aus der Praxis, wie SQL Ihre tägliche Arbeit in der Unternehmensanalyse unterstützen kann.

Sind Sie Unternehmensanalytiker oder analysieren Sie häufig Unternehmensdaten? Oder haben Sie vor, in diesem Bereich tätig zu werden? Dann würde ich Ihnen empfehlen, SQL zu lernen. SQL (Structured Query Language) ist nicht nur die Sprache der Beziehungsdatenbanken, sondern auch die Sprache der Datenanalyse. Lassen Sie uns anhand von Beispielen aus der Praxis herausfinden, warum SQL in der Unternehmensanalyse eine so wichtige Rolle spielt!

Warum SQL lernen?

SQL ist ein enorm leistungsfähiges Werkzeug für jede Art von Datenanalyse, einschließlich Finanz-, Marketing- und Business Intelligence-Analysen. Wenn Sie die Techniken von SQL erst einmal verstanden haben, wird die Analyse von Daten und das Aufspüren von Erkenntnissen viel einfacher. Sie können Ihre Erkenntnisse dann nutzen, um intelligentere Empfehlungen zu geben. Und was noch besser ist: Sie müssen nicht darauf warten, dass das IT-Team Ihre Abfragen bearbeitet - Sie können Zeit sparen und sie selbst schreiben!

Wenn Sie bereits wissen, dass Sie SQL lernen möchten, um Ihre Geschäftsdaten zu analysieren, empfehle ich Ihnen unseren Kurs SQL für Datenanalyse. Dieser Kurs umfasst vier Kurse und führt Sie von den absoluten Grundlagen bis zur Erstellung von Berichten in SQL. Es werden sogar die SQL-Fensterfunktionen behandelt - ein großartiger Satz von Tools, die komplexe Datenanalysen erleichtern. Und noch besser: Sie brauchen keine Datenbank- oder IT-Kenntnisse, um an diesem Kurs teilzunehmen. Sie brauchen nicht einmal etwas einzurichten; alles geschieht in Ihrem Browser.

Verwendung von SQL in der Unternehmensanalyse

Wenn Sie sich schon einmal mit Unternehmensanalyse beschäftigt haben, wissen Sie, dass dies bedeutet, mit Daten zu arbeiten - mit vielen, vielen Daten. Aber Daten allein helfen nicht viel; man muss wissen, wie man ihre Erkenntnisse extrahiert und ihre versteckten Botschaften findet. Und genau hier kommt SQL ins Spiel.

Wie wir bereits besprochen haben, ist SQL die Sprache der Datenbanken. Und da die meisten Daten in Datenbanken gespeichert werden, sind SQL-Kenntnisse für den Zugriff auf diese Daten und ihre Analyse unerlässlich. Sie helfen Ihnen dabei, genau die Daten zu finden, die Sie benötigen, sie zu analysieren und sie sinnvoll zu präsentieren.

Warum ist SQL für Unternehmensanalysten so wichtig? Weil es Ihnen Folgendes ermöglicht:

• Extrahieren spezifischer Daten aus großen Datenbeständen.
• Rohdaten in verdauliche, umsetzbare Informationenumzuwandeln, die auf einen Blick verstanden werden können.
• Analysieren von Trends, Mustern und Beziehungen in den Daten. So können Sie bessere und genauere Empfehlungen aussprechen.

Kurz gesagt: SQL ist der Schlüssel, der die Geschäftsdaten entschlüsselt. Selbst wenn Sie Business-Intelligence- und Datenvisualisierungstools wie Tableau oder Power BI verwenden, kann die Beherrschung von SQL Ihre Arbeit noch effizienter machen.

Nachdem Sie nun die Bedeutung von SQL verstanden haben, lassen Sie uns einige Beispiele aus der Praxis für die Verwendung von SQL in der Unternehmensanalyse untersuchen!

Beispiele für SQL in der Unternehmensanalyse

Beispiel 1: Analyse der Verkaufsleistung

Stellen Sie sich vor, Sie arbeiten für ein E-Commerce-Unternehmen. Ihr Vorgesetzter möchte einen Bericht über die Verkaufsleistung des letzten Quartals. Insbesondere möchte er den Gesamtumsatz, die Anzahl der Bestellungen und die meistverkauften Produkte wissen. Wie kann SQL diesen Prozess vereinfachen?

Zunächst einmal sind SQL-Abfragen nicht besonders lang oder schwer zu schreiben. In diesem Fall würden wir drei separate Abfragen schreiben, um die Informationen zu erhalten. Dann können wir diese Informationen in einen Bericht einfügen und ihn dem Chef vorlegen - ohne darauf zu warten, dass jemand anderes die Daten für uns extrahiert!

Hier ist also die Abfrage für den Gesamtumsatz:

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

Diese Abfrage gibt den Gesamtumsatz für Q3 2024 zurück. Die Funktion SUM() erledigt die Schwerstarbeit, indem sie alle Informationen in der Spalte sales addiert. Die Anweisung SELECT teilt der Datenbank einfach mit, welche Informationen im Ergebnis angezeigt werden sollen, und die FROM-Klausel teilt der Datenbank den Namen der Tabelle mit, in der diese Daten gespeichert sind. Da wir jedoch nur Daten aus dem 3. Quartal benötigen, schränken wir die Ergebnisse mit der WHERE -Klausel ein. WHERE liefert nur Ergebnisse, bei denen das Bestelldatum zwischen dem 1. Juli und dem 30. September liegt.

Als Nächstes wollen wir die Anzahl der Bestellungen in Q3 ermitteln. Diese Abfrage gibt die Anzahl der Bestellungen zurück, die zwischen dem 1. Juli und dem 30. September aufgegeben wurden:

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

Sie wissen bereits, was die Elemente SELECT, FROM und WHERE bewirken. Die Änderung hier ist die Funktion COUNT(), die die Anzahl der Zeilen mit einem Wert in der Spalte order_id zählt. In diesem Fall bedeutet das, dass wir die Anzahl der im 3. Quartal aufgegebenen Bestellungen zählen. Dies gibt Ihnen einen schnellen Überblick darüber, wie viele Transaktionen abgeschlossen wurden.

Schließlich brauchen wir noch eine Übersicht über die meistverkauften Produkte aller Zeiten. Die folgende Abfrage gibt die fünf meistverkauften Produkte unseres Unternehmens zurück:

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

Diese Abfrage findet die 5 meistverkauften Produkte in der Datenbank, indem sie die verkaufte Menge für jedes product_id zusammenzählt. Sie hilft Ihnen herauszufinden, welche Produkte aus den Regalen fliegen!

Die meisten Teile dieser Abfrage werden Ihnen bekannt vorkommen. Die neuen Klauseln sind GROUP BY (mit der Zeilen auf der Grundlage eines gemeinsamen Werts - in diesem Fall dieselbe Produkt-ID - in Gruppen zusammengefasst werden) und ORDER BY (mit der die Zeilen im Ergebnis geordnet werden - in diesem Fall nach der insgesamt verkauften Menge, vom höchsten zum niedrigsten Wert).

Praktischer Tipp: Die Ausführung solcher Abfragen spart Zeit und liefert Ihnen die benötigten Daten in Sekundenschnelle. Hier erfahren Sie, warum Sie SQL für die Vertriebsanalyse verwenden sollten.

Beispiel 2: Identifizierung Ihrer besten Kunden

Ihr Marketingteam plant die Einführung eines neuen Kundenbindungsprogramms und möchte daher wissen, welche Kunden in diesem Jahr am meisten Geld ausgegeben haben. Ihre Aufgabe ist es, die 10 Kunden mit den höchsten Ausgaben zu ermitteln. Hier ist die Abfrage, mit der Sie diese Informationen finden können:

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;

Diese Abfrage summiert den Gesamtbetrag, den jeder Kunde im vergangenen Jahr ausgegeben hat, und ordnet die Ergebnisse nach den Kunden mit den höchsten Ausgaben. GROUP BY customer_id gruppiert alle Transaktionen nach Kunden, und ORDER BY sortiert sie vom höchsten zum niedrigsten Wert. LIMIT 10 gibt nur die ersten zehn Ergebnisse zurück - d. h. die zehn Kunden, die am meisten Geld ausgegeben haben.

Mitnehmen: Die Möglichkeit, Ihre Top-Kunden schnell zu identifizieren, ist für Marketing- und Vertriebsteams von großem Wert. Möchten Sie lernen, wie Sie detailliertere Kundenanalyseberichte erstellen können? Schauen Sie sich unseren SQL Reporting Track an!

Beispiel 3: Verwaltung des Lagerbestands

Sie sind für die Verwaltung Ihres Firmeninventars verantwortlich, d. h. Sie müssen sicherstellen, dass Ihnen nie die Bestände ausgehen. Sie benötigen eine Liste der Artikel mit niedrigem Lagerbestand, damit Sie entscheiden können, was Sie nachbestellen müssen. Die folgende Abfrage gibt Artikel zurück, von denen weniger als 100 Stück auf Lager sind:

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

Diese Abfrage listet alle Produkte mit einem Lagerbestand unter 100 auf. Sie ist in aufsteigender Reihenfolge (1-10) sortiert, so dass Sie leicht erkennen können, welche Artikel bald zur Neige gehen werden.

Mitnehmen: Die Verwaltung von Lagerbeständen kann anstrengend sein, aber SQL macht es einfacher. Mit nur wenigen Zeilen Code können Sie einen Bericht über niedrige Lagerbestände erstellen und potenziellen Problemen zuvorkommen.

Beispiel 4: Messung des Erfolgs einer Marketingkampagne

Ihr Unternehmen hat gerade eine neue Marketingkampagne gestartet und muss deren Wirkung messen. Insbesondere möchte Ihr Chef wissen, wie viele neue Kunden nach Beginn der Kampagne ihren ersten Kauf getätigt haben. Die folgende Abfrage wird eine Liste dieser Kunden zurückgeben:

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

Diese Abfrage zählt, wie viele Kunden ihren ersten Kauf nach dem 1. Januar 2024 getätigt haben - ein einfacher Weg, um den Erfolg dieser speziellen Marketingkampagne zu verfolgen.

Mitnehmen: Die Zuordnung von Neukundenakquisitionen zu Marketingkampagnen ist entscheidend für den Nachweis des ROI. Die folgenden hilfreichen Ressourcen unterstützen Sie bei der Erstellung effektiver SQL-Marketingberichte:

• SQL-Kurs für Marketing
• Warum Sie SQL in der Marketing-Analyse verwenden sollten
• Wie man SQL für Marketing-Analytik lernt mit LearnSQL.de
• Wie SQL für Unternehmen den Gewinn und die Effektivität steigern kann

Beispiel 5: Finanzprognosen

Nehmen wir an, Ihr Finanzteam benötigt eine Umsatzprognose für das nächste Quartal. Es bittet Sie, den durchschnittlichen Tagesumsatz für das vergangene Quartal zu berechnen, um eine Grundlage für zukünftige Prognosen zu haben. Mit der folgenden Abfrage erhalten Sie die benötigten Informationen:

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;

Diese Abfrage berechnet die durchschnittlichen Tagesumsätze des letzten Quartals. Die Unterabfrage in der FROM-Klausel summiert die Tagesumsätze, und die Hauptabfrage verwendet diese Informationen, um den durchschnittlichen Tagesumsatz zu berechnen. Auf diese Weise lassen sich künftige Umsätze auf der Grundlage vergangener Leistungen gut vorhersagen.

Mitnehmen: Genaue Finanzprognosen können einen großen Einfluss auf das Endergebnis Ihres Unternehmens haben. Wenn Sie tiefer in SQL für Finanzanalysen eintauchen möchten, lesen Sie unseren Artikel über 6 Fortgeschrittenes SQL Abfragen für die Analyse von Finanzdaten. Wenn Sie sich eingehender mit dem Thema befassen möchten, sollten Sie unseren Kurs Umsatztrendanalyse in SQL. (Es handelt sich um einen Kurs für Fortgeschrittene, Sie sollten also über grundlegende SQL-Kenntnisse verfügen, bevor Sie ihn besuchen.

Erweitern Sie Ihre SQL-Kenntnisse zur Geschäftsanalyse

Jetzt wissen Sie, wie effektiv SQL in der Unternehmensanalyse ist. Ganz gleich, ob Sie die Verkaufsleistung analysieren, den Lagerbestand verwalten oder Umsatzprognosen erstellen - mit dieser Sprache können Sie schneller und genauer Entscheidungen treffen.

Aber SQL zu lernen ist ein Prozess. Je mehr Sie üben, desto sicherer werden Sie mit der Sprache. Wenn Sie bereit sind, SQL für die Geschäftsanalyse zu beherrschen, empfehle ich Ihnen den bereits erwähnten Kurs SQL für Datenanalyse. Er wurde speziell für nicht-technische Analysten entwickelt, die sich mit Daten besser auskennen.

Und wenn das Berichtswesen einen großen Teil Ihrer Aufgabe ausmacht, sollten Sie sich unseren Kurs SQL Reporting nicht entgehen lassen. Hier lernen Sie, wie Sie klare, überzeugende Berichte erstellen, die genau das vermitteln, was Ihre Daten aussagen.

Lernen Sie weiter, bleiben Sie neugierig, und viel Spaß beim Abfragen!