Como fazer a transição do Excel para o SQL: A perspectiva de um analista de dados

Se você trabalha com dados, é provável que já tenha passado inúmeras horas no Excel, filtrando dados, escrevendo fórmulas e arrastando células pelas colunas. O Excel é uma ótima ferramenta, mas, em algum momento, ele começa a deixá-lo lento. Arquivos enormes travam. VLOOKUPs se torna um pesadelo. PivotTable leva uma eternidade para ser atualizado.

É aí que entra o SQL. É como se fosse o irmão poderoso e mais escalável do Excel. E a melhor parte? Se você conhece o Excel, já entende muitos conceitos de SQL.

Mudar para o SQL pode parecer intimidador no início, mas, acredite, é mais fácil do que você imagina. Este guia o orientará sobre por que vale a pena aprender SQL, como ele se compara ao Excel e a melhor maneira de começar a usá-lo como analista de dados.

Por que mudar do Excel para o SQL?

O Excel funciona bem para pequenos conjuntos de dados, mas, assim que você começa a lidar com milhões de linhas, junções complexas ou extrair dados de várias fontes, ele rapidamente se torna ineficiente. Arquivos grandes demoram mais para abrir, as fórmulas quebram e o desempenho fica mais lento.

O SQL elimina esses problemas, permitindo que você armazene e processe conjuntos de dados enormes sem falhas ou atrasos. Em vez de copiar e colar dados, você pode escrever uma consulta uma vez e reutilizá-la a qualquer momento, garantindo consistência e automação. A colaboração também é mais fácil - em vez de enviar planilhas por e-mail, vários usuários podem acessar e analisar o mesmo banco de dados central sem correr o risco de perda de dados ou erros.

Além disso, o SQL abre as portas para análises mais avançadas, facilitando o agrupamento, a filtragem e a combinação de conjuntos de dados de uma forma que o Excel não consegue lidar. Se você já se sentiu frustrado com arquivos lentos, atualizações manuais ou fórmulas complexas, o SQL é a solução que tornará seu trabalho mais rápido e confiável.

SQL vs. Excel: O que é semelhante e o que é diferente?

Se você conhece o Excel, o SQL não é tão estranho quanto parece. Muitos conceitos familiares são traduzidos diretamente:

Assim, em vez de clicar em botões no Excel, o SQL permite que você escreva consultas que fazem a mesma coisa, mas com mais rapidez e controle.

Tarefas do Excel traduzidas para o SQL (exemplos reais)

Mudar do Excel para o SQL pode parecer um grande passo, mas na verdade trata-se apenas de aprender uma maneira diferente de fazer coisas que você já sabe. As mesmas tarefas - filtragem, classificação e análise de dados - existem em ambas as ferramentas, mas o SQL as torna mais rápidas e eficientes. Em vez de clicar nos menus e arrastar fórmulas, você escreve consultas simples para obter as respostas de que precisa. Quando pegar o jeito, você se perguntará por que não começou antes. Vamos detalhar e ver como o SQL lida com o trabalho que você está acostumado a fazer no Excel.

1. Filtragem de dados

A filtragem de dados é uma das tarefas mais comuns no Excel, e você provavelmente já usou o site AutoFilter várias vezes. É simples: você clica em um cabeçalho de coluna, aplica um filtro e o Excel mostra apenas as linhas que correspondem aos seus critérios. Mas e se você precisar fazer isso em vários conjuntos de dados ou aplicar o filtro dinamicamente sem atualizar nada manualmente? É aí que o SQL se destaca.

Basta escrever uma consulta que informe ao banco de dados exatamente o que você precisa. Por exemplo, se você quiser ver somente as vendas acima de US$ 1.000, use uma cláusula WHERE no SQL:

SELECT * FROM sales_data  
WHERE revenue > 1000;

Isso lhe fornece os dados filtrados instantaneamente e você pode executar novamente a consulta a qualquer momento sem precisar reaplicar os filtros manualmente. Diferentemente do Excel, o SQL não fica lento à medida que o conjunto de dados aumenta. Quer você tenha mil linhas ou um milhão, o SQL lida com isso sem problemas, o que o torna uma forma muito mais eficiente de filtrar e analisar dados.

2. Resumindo dados com uma tabela dinâmica

Resumir dados é uma grande parte da análise e, se você já usou o Excel, provavelmente está familiarizado com PivotTable. Elas permitem que você agrupe dados rapidamente e calcule totais, médias ou outras métricas. Mas se você já trabalhou com um grande conjunto de dados, sabe como o PivotTable pode ser complicado. Eles precisam ser atualizados constantemente e, se estiver lidando com milhões de linhas, podem até travar o Excel.

O SQL torna esse processo muito mais suave com a cláusula GROUP BY. Digamos que você queira ver a receita total por região. No SQL, isso é apenas:

SELECT region, SUM(revenue)  
FROM sales_data  
GROUP BY region;

Com essa abordagem, seu resumo é gerado instantaneamente, mesmo para conjuntos de dados enormes. Além disso, seus resultados estão sempre atualizados, sem a necessidade de atualizar nada manualmente. O SQL permite que você dimensione sua análise sem esforço.

3. VLOOKUP (união de dados)

Se você usa o Excel há algum tempo, provavelmente já utilizou VLOOKUP ou INDEX/MATCH para extrair dados de outra planilha. Isso funciona bem para conjuntos de dados pequenos, mas, à medida que os dados aumentam, o VLOOKUP pode tornar as coisas mais lentas ou até mesmo quebrar se as referências de coluna mudarem. Além disso, ele só procura valores em uma direção.

O SQL resolve esse problema com JOIN, que permite conectar perfeitamente os dados de várias tabelas. Em vez de copiar valores de uma planilha para outra, basta vincular as tabelas com base em uma chave comum, o que torna o processo muito mais rápido e eficiente.

Imagine que você precise extrair detalhes de clientes para um relatório de vendas. Em vez de usar VLOOKUP, você pode escrever uma consulta SQL simples:

SELECT sales_data.order_id, customers.customer_name  
FROM sales_data  
JOIN customers ON sales_data.customer_id = customers.customer_id;

Isso recupera instantaneamente os nomes dos clientes correspondentes, independentemente do tamanho do conjunto de dados. As uniões funcionam em várias direções e lidam com diferentes tipos de relacionamentos, o que as torna muito mais flexíveis do que VLOOKUP.

Agora, imagine um cenário ainda mais complexo: você tem dados espalhados em dez tabelas diferentes. No Excel, isso significaria criar vários VLOOKUPs, fazer referência cruzada a diferentes planilhas e lidar com uma bagunça de fórmulas que poderiam facilmente quebrar se alguma estrutura fosse alterada. O processo seria lento, propenso a erros e quase impossível de ser dimensionado com eficiência.

No SQL, o manuseio de várias tabelas é muito mais simples e confiável com o uso de junções. Por exemplo, suponha que você esteja analisando pedidos de clientes, detalhes de produtos e status de remessa, todos armazenados em tabelas separadas. Em vez de empilhar vários VLOOKUPs, você pode usar o SQL JOINs para conectar os dados sem problemas:

SELECT orders.order_id, customers.customer_name, products.product_name, shipments.status  
FROM orders  
JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id  
JOIN order_items ON orders.order_id = order_items.order_id  
JOIN products ON order_items.product_id = products.product_id  
JOIN shipments ON orders.order_id = shipments.order_id;

Essa consulta extrai nomes de clientes, detalhes de produtos e status de remessa de uma só vez, sem problemas de desempenho ou intervenção manual. Ao contrário do Excel, o SQL permite que você vincule os dados dinamicamente, garantindo a consistência e tornando a análise em grande escala muito mais rápida e eficiente.

A mudança para as uniões SQL poupará muito tempo e frustração.

Como fazer a transição para o SQL (plano passo a passo)

Se você é novo no SQL, não se preocupe - não é necessário aprender tudo de uma vez. Comece aos poucos e aumente gradualmente com cursos práticos de SQL em LearnSQL.com.br.

Semana 1: Fique confortável com as consultas básicas

• Aprenda a SELECT dados de uma tabela com SQL para Iniciantes
• Pratique a filtragem com WHERE e a classificação de dados com ORDER BY.
• Experimente exercícios interativos que imitam cenários reais de negócios.
• Pegue nossa folha de consultaSQL para Iniciantes - é como ter um guia de referência rápida em seu bolso. Confie em mim, você se agradecerá mais tarde.

Semana 2: Aprenda Agregações (como tabelas dinâmicas no Excel)

• Domine COUNT(), SUM(), AVG() para resumir dados com o SQL Reporting.
• Use GROUP BY para substituir PivotTables de forma eficaz.
• Leia este artigo: Funções GROUP BY e Aggregate: Uma visão geral completa.
• Trabalhe em estudos de caso práticos usando grandes conjuntos de dados.

Semana 3: Master Joins (Adeus, VLOOKUP!)

• Aprenda INNER JOIN, LEFT JOIN e RIGHT JOIN para combinar tabelas.
• Confira minha postagem no blog: Seu guia completo para Cláusulas JOIN em SQL (com recursos).
• Faça exercícios do mundo real com o guia Cláusulas JOIN em SQL
• Substitua as pesquisas manuais e lentas por SQL JOINs eficientes.
• Guarde essa incrível folha de consulta do SQL JOIN para mais tarde.

Semana 4: Automatize seus fluxos de trabalho

• Escreva consultas reutilizáveis, automatize relatórios e descubra a limpeza de dados SQL.
• Aprenda a integrar o SQL ao Power BI, ao Google Sheets e às ferramentas de automação.
• Aplique seu conhecimento em projetos do mundo real.

Ao final deste curso, você fará em segundos o que levava minutos (ou horas) no Excel. Para aprofundar ainda mais seu aprendizado, confira este plano detalhado de aprendizado de SQL criado para ajudá-lo a fazer uma transição tranquila do Excel para o SQL.

Considerações finais: por que o SQL vale a pena

Se o Excel está lhe causando dores de cabeça, o SQL é a solução. Ele é mais rápido, mais confiável e foi desenvolvido para big data. E o melhor de tudo? Você não precisa ser um programador para usá-lo.

A melhor e mais fácil maneira de começar é com um caminho de aprendizado estruturado. O curso SQL para Análise de Dados foi projetado especificamente para aqueles que estão fazendo a transição do Excel, oferecendo uma abordagem passo a passo para dominar o SQL para o trabalho analítico. Ele começa com os fundamentos, como a recuperação e a filtragem de dados, e depois passa para tópicos mais avançados, como agregações, junções e otimização de desempenho.

O curso está repleto de exercícios interativos que simulam cenários comerciais do mundo real, garantindo que você adquira experiência prática enquanto aprende.

Um dos aspectos interessantes desse curso é que ele ajuda os analistas a desenvolver habilidades em SQL que são diretamente aplicáveis às tarefas diárias de dados, seja limpando conjuntos de dados, gerando relatórios ou automatizando fluxos de trabalho.

Se você está procurando a melhor estratégia para aprender SQL de forma eficiente, confira meu guia dedicado para começar. Ele apresenta um detalhamento dos métodos de aprendizado mais eficazes: comece aos poucos, pratique com conjuntos de dados reais e logo você estará escrevendo consultas como um profissional.