Pourquoi se former au SQL ?

Pour transformer ces données brutes en informations à valeur ajoutée, les entreprises ont besoin de collaborateurs capables de les interroger, de les analyser et de les valoriser. C’est là qu’intervient le langage SQL (Structured Query Language), véritable pierre angulaire du traitement des données. Mais pourquoi se former à ce langage informatique ? Quels sont les bénéfices concrets pour votre carrière et votre employabilité ?

Acquérir des compétences recherchées sur le marché de l’emploi

Maîtriser SQL ouvre de nombreuses opportunités professionnelles, les entreprises recherchant activement ces compétences pour exploiter leurs données.

SQL, un langage incontournable pour les bases de données relationnelles

SQL est le langage standard pour interagir avec les bases de données relationnelles. Depuis sa création dans les années 70, il s’est imposé comme un incontournable :

• Plus de 80% des données structurées dans le monde sont stockées dans des bases relationnelles
• Les SGBDR (Systèmes de Gestion de Bases de Données Relationnelles) comme Oracle, MySQL, SQL Server ou PostgreSQL implémentent tous SQL
• SQL fait partie des 10 langages les plus populaires selon le classement TIOBE

Maîtriser SQL est donc un prérequis pour travailler avec les données, quelle que soit la technologie.

Pour en savoir plus sur le rôle d’un consultant SQL, visitez notre page Que fait un consultant SQL ?

Une forte demande en profils maîtrisant SQL dans de nombreux secteurs

Les compétences en SQL sont très recherchées par les entreprises. Une recherche sur le site d’emploi Indeed avec le mot-clé “SQL” renvoie plus de 15 000 offres en France :

•  Les ESN (Entreprises de Services Numériques) recrutent des développeurs et des consultants en bases de données
•  Les éditeurs de logiciels recherchent des ingénieurs et des DBA (Database Administrators) pour gérer leurs bases
•  Les DSI (Directions des Systèmes d’Information) de grands groupes ont besoin d’analystes et d’administrateurs de données
•  Les départements marketing ou finance embauchent des data analysts pour exploiter leurs données

Tous les secteurs sont concernés : banque, assurance, santé, industrie, commerce, services… Et pour approfondir vos connaissances, explorez les meilleures formations MySQL.

Des perspectives de carrière intéressantes et variées

Savoir écrire des requêtes SQL ouvre de nombreuses opportunités de carrière. Voici quelques exemples de postes accessibles, avec les fourchettes de salaires associées :

Au-delà de ces exemples, SQL est un tremplin vers des métiers plus spécialisés comme data scientist, data architect ou chief data officer. C’est aussi un atout pour évoluer vers des postes de management ou d’expertise.

Améliorer l’efficacité de son travail au quotidien

Avec SQL, interrogez efficacement vos bases de données, automatisez les tâches récurrentes et prenez de meilleures décisions.

Accéder rapidement aux données dont on a besoin grâce à des requêtes SQL optimisées

Maîtriser SQL permet d’interroger efficacement les bases de données. Grâce à des requêtes bien construites, on peut :

• Filtrer les données selon des critères précis (clause `WHERE`)
• Trier les résultats dans l’ordre voulu (clause `ORDER BY`)
• Agréger les données pour obtenir des statistiques (fonctions `COUNT`, `SUM`, `AVG`…)
• Combiner plusieurs tables pour enrichir l’analyse (clauses `JOIN`)

En utilisant les bonnes clauses et les index, on peut obtenir des temps de réponse très rapides, même sur des millions d’enregistrements.

Automatiser des tâches répétitives d’extraction et d’analyse de données

SQL permet aussi d’automatiser des traitements récurrents sur les données. On peut par exemple créer des vues pour encapsuler des requêtes complexes et les réutiliser facilement. On peut aussi définir des procédures stockées pour exécuter une série de requêtes et de traitements. 

Il est également possible de planifier des jobs pour rafraîchir des agrégats ou générer des rapports périodiquement. Déclencher des alertes lorsque certaines conditions sont remplies (valeurs aberrantes, seuils dépassés…) est également tout à fait possible. En automatisant ces tâches, on libère du temps pour des analyses à plus forte valeur ajoutée.

Prendre de meilleures décisions grâce à une exploitation pertinente des données

SQL permet surtout de valoriser le patrimoine de données de l’entreprise. En croisant et en analysant les bonnes données, on peut par exemple suivre l’évolution des KPIs (Key Performance Indicators) et comprendre les facteurs de performance. Vous pouvez aussi segmenter les clients ou les produits pour mieux cibler les actions marketing. De même, il devient plus facile de détecter des tendances ou des signaux faibles pour anticiper les évolutions du marché. Enfin, croiser et analyser de bonnes données permet d’identifier des leviers d’optimisation des coûts ou des processus.

Monter en compétences en Business Intelligence et Analytics

La connaissance de SQL est indispensable pour exploiter pleinement les outils de BI, les datawarehouses et le reporting.

SQL, un prérequis pour utiliser les outils de BI et de reporting

La plupart des outils de Business Intelligence (BI) et de reporting s’appuient sur SQL. Que vous utilisiez des solutions on-premise comme SQL Server Analysis Services (SSAS) ou SAP Business Objects, ou des outils cloud comme Power BI, Tableau ou Qlik, vous devrez manipuler des requêtes SQL pour :

•  Extraire les données des sources (bases de données, fichiers plats, APIs…)
•  Transformer et agréger les données pour alimenter les modèles de données
•  Rafraîchir les données des rapports et des tableaux de bord

Maîtriser SQL est donc indispensable pour exploiter pleinement les outils de BI et de reporting.

Mieux comprendre les concepts de datawarehouse et de datamarts

SQL est aussi la clé pour comprendre l’architecture d’un datawarehouse. Un datawarehouse est une base de données optimisée pour les requêtes analytiques, qui intègre les données de différents systèmes opérationnels. Il est souvent organisé en schéma en étoile avec une table de faits centrale qui contient les indicateurs métiers (ventes, coûts…) et des tables de dimensions qui apportent le contexte (clients, produits, temps…)

Les requêtes SQL de type `JOIN` permettent de croiser la table de faits avec les différentes dimensions. Les datamarts sont des sous-ensembles du datawarehouse, optimisés pour un métier ou un cas d’usage.

Pouvoir créer des tableaux de bord et des visualisations de données avancées

Enfin, SQL permet de créer des tableaux de bord et des visualisations avancées. Grâce aux requêtes d’agrégation (`GROUP BY`, fonctions d’agrégation…), on peut calculer des indicateurs complexes à partir des données détaillées. On peut par exemple :

•  Suivre l’évolution du chiffre d’affaires par région et par catégorie de produits
•  Analyser la répartition des coûts par centre de profit et par nature
•  Calculer des ratios et des écarts par rapport à des objectifs ou des périodes précédentes

En maîtrisant SQL, on peut ainsi créer des tableaux de bord dynamiques et interactifs, qui permettent d’explorer les données sous différents angles. On peut aussi utiliser des bibliothèques graphiques comme D3.js ou Chart.js pour créer des visualisations avancées (graphiques, cartes, nuages de points…).

Pour approfondir vos compétences en SQL et BI, il est essentiel de se référer à des ressources de qualité. Nous vous recommandons de consulter notre liste de livres pour mieux vous former au SQL, afin d’acquérir une compréhension plus approfondie des concepts clés.

Collaborer efficacement avec les équipes techniques

Parler SQL, c’est comprendre les enjeux des développeurs et des DBA, mieux spécifier ses besoins et contribuer aux projets data.

Comprendre les problématiques des développeurs et administrateurs de bases de données

Maîtriser SQL permet de mieux comprendre les enjeux des équipes techniques. Les développeurs et les DBA (Database Administrators) doivent en effet :

• Concevoir des modèles de données efficaces et évolutifs
• Optimiser les performances des requêtes pour garantir des temps de réponse rapides
• Assurer la sécurité et la confidentialité des données stockées
• Mettre en place des stratégies de sauvegarde et de restauration pour assurer la continuité de service

En comprenant ces problématiques, on peut mieux dialoguer avec les équipes techniques et adapter ses demandes.

Savoir expliquer ses besoins et rédiger des spécifications techniques précises

SQL est aussi un langage commun pour échanger avec les développeurs. Quand on sait écrire des requêtes SQL, on peut :

• Expliquer précisément ses besoins en termes de données et de traitements
• Rédiger des spécifications fonctionnelles détaillées avec des exemples de requêtes
• Proposer des optimisations ou des alternatives pour améliorer les performances
• Valider les développements en testant soi-même les requêtes et les résultats

On gagne ainsi en autonomie et on facilite le travail des équipes techniques.

Participer activement aux projets data de l’entreprise

Enfin, maîtriser SQL permet de contribuer pleinement aux projets data de l’entreprise. Que ce soit pour mettre en place un datawarehouse ou un lac de données, déployer une solution de Customer Relationship Management (CRM) ou de Marketing Automation, développer des applications métiers qui exploitent des données ou migrer des données dans le cloud avec des services comme Amazon Redshift ou Google BigQuery, ce langage vous sera utile.

On peut apporter son expertise métier et fonctionnelle, tout en comprenant les aspects techniques. On devient un interlocuteur clé pour faire le lien entre les besoins utilisateurs et les contraintes techniques.

Évoluer vers des rôles d’expert en gestion de données

SQL est la base pour approfondir la modélisation, la qualité, la gouvernance et la sécurité des données. SQL est un langage de programmation essentiel pour interagir avec les bases de données relationnelles et non relationnelles. En acquérant une maîtrise de SQL, les professionnels de la technologie peuvent améliorer leur capacité à concevoir et mettre en œuvre des bases de données robustes. De plus, les accréditations professionnelles SQL sont disponibles pour démontrer la maîtrise de ce langage de programmation spécifique et renforcer la crédibilité des professionnels de la technologie de l’information.

Approfondir ses connaissances en modélisation et architecture de bases de données

Maîtriser SQL ouvre la voie vers une expertise en gestion de données. Pour évoluer vers ces rôles, il est essentiel d’approfondir ses connaissances en :

• Modélisation de données : savoir concevoir des schémas de bases normalisés et performants
• Architecture de bases : comprendre les différents modèles (centralisé, distribué…) et leurs cas d’usage
• Optimisation des performances : savoir analyser et tuner les requêtes pour des temps de réponse optimaux

Des formations spécialisées et des certifications comme celles d’Oracle ou Microsoft permettent de valider ces compétences.

Se spécialiser sur des sujets comme la qualité, la gouvernance ou la sécurité des données

Un expert en données doit aussi maîtriser :

• La qualité des données : mettre en place des processus de validation et de nettoyage des données
• La gouvernance des données : définir les règles de gestion, de cycle de vie et d’accès aux données
• La sécurité des données : assurer la confidentialité, l’intégrité et la disponibilité des données sensibles

Ces sujets nécessitent à la fois une bonne connaissance du métier et des réglementations comme le RGPD.

Pour ceux qui souhaitent approfondir ce domaine, découvrez comment devenir consultant SQL sur notre page dédiée.

Prendre en charge des missions de conseil et de formation en entreprise

Enfin, un expert en données peut valoriser son savoir-faire en prenant en charge des missions de conseil pour aider les entreprises à optimiser leur système d’information. Il peut aussi prendre en charge des projets de migration de données vers de nouvelles plateformes comme le cloud. De même, il peut proposer des formations pour transmettre les bonnes pratiques et former les équipes aux outils de gestion de données. Ces activités demandent des compétences en gestion de projet, en communication et en pédagogie, en plus de l’expertise technique.

Préparer l’avenir et rester employable à long terme

Face à l’explosion des données, maîtriser SQL facilite l’évolution vers le Big Data, l’IA et les nouveaux métiers de la donnée.

S’adapter à l’explosion des volumes de données à traiter dans tous les métiers

Le volume de données générées et exploitées par les entreprises explose. Selon une étude d’IDC, le volume mondial de données devrait être multiplié par 5 entre 2018 et 2025, passant de 33 à 175 zettaoctets. Tous les métiers sont concernés par cette croissance exponentielle :

•  Le marketing avec la multiplication des canaux et des données clients
•  La finance avec l’essor du trading haute fréquence et des données de marché
•  La santé avec la généralisation des objets connectés et des données génomiques
•  L’industrie avec le déploiement de l’Internet des Objets et des capteurs

Maîtriser SQL est indispensable pour pouvoir stocker, requêter et analyser ces volumes massifs de données.

Être capable de passer des bases de données relationnelles aux technologies Big Data

Pour traiter ces volumes de données, de nouvelles technologies dites “Big Data” ont émergé. On peut citer :

• Les bases de données NoSQL comme MongoDB ou Cassandra, adaptées aux données non structurées
• Les frameworks de traitement distribué comme Hadoop ou Spark pour paralléliser les traitements
• Les lacs de données (data lakes) pour stocker des données brutes de formats variés

Même si ces technologies s’éloignent du modèle relationnel, la connaissance de SQL reste un prérequis. Des outils comme Hive ou Impala permettent d’interroger des données Big Data avec une syntaxe SQL.

Faire évoluer ses compétences vers les nouveaux domaines porteurs comme l’Intelligence Artificielle

L’Intelligence Artificielle (IA) est un des domaines les plus porteurs. Le marché mondial de l’IA devrait passer de 10 milliards de dollars en 2018 à plus de 200 milliards en 2027 selon Fortune Business Insights. Pour développer des modèles d’IA performants, il faut :

• Constituer des jeux de données d’apprentissage de qualité, souvent issus de bases SQL
• Entraîner les modèles sur de grandes infrastructures de calcul comme des clusters Hadoop
• Stocker les résultats dans des bases adaptées aux données non structurées comme les graphes

Une bonne connaissance de SQL et des bases de données est donc un atout pour se lancer dans l’IA.

FAQ: Les questions des internautes