Dalam dunia teknologi informasi, SQL (Structured Query Language) telah lama dikenal sebagai bahasa pemrograman yang digunakan untuk mengelola dan mengakses data dalam basis data. SQL menjadi tulang punggung dalam pengembangan dan pemeliharaan sistem basis data, tetapi SQL bukan sekedar tentang database. Bahasa ini juga memiliki kemampuan analitik yang kuat, memungkinkan penggunanya untuk melakukan analisis data yang kompleks dan mendalam.
SQL memiliki sejarah yang panjang dan telah menjadi standar de facto dalam pengelolaan data relasional. Awalnya, SQL digunakan untuk melakukan operasi dasar seperti mengambil data, menyisipkan data baru, memperbarui data yang ada, dan menghapus data. Namun, seiring perkembangan teknologi, SQL telah berevolusi menjadi lebih dari sekadar bahasa untuk mengelola data. SQL sekarang dapat digunakan untuk melakukan analisis dan pemodelan data yang kompleks, bahkan untuk simulasi perhitungan model algoritma.
Salah satu fitur analitik SQL yang paling terkenal adalah kemampuannya untuk melakukan operasi agregasi pada data. Dengan menggunakan perintah seperti COUNT, SUM, AVG, MAX, dan MIN, pengguna dapat menghitung jumlah, jumlah total, rata-rata, nilai maksimum, dan nilai minimum dari satu atau beberapa kolom data. Ini sangat berguna dalam menyusun laporan dan menghasilkan ringkasan statistik dari data yang ada.
Selain operasi agregasi, SQL juga mendukung fungsi analitik yang lebih lanjut. Fungsi-fungsi ini memungkinkan pengguna untuk melakukan perhitungan yang lebih kompleks, seperti pemeringkatan, simulasi algoritma dan perhitungan trend.. Dengan menggunakan fungsi-fungsi analitik ini, pengguna dapat menjawab pertanyaan yang lebih rumit dan mendapatkan wawasan yang lebih mendalam dari data mereka.
Pentingnya SQL sebagai bahasa analitik tidak hanya terbatas pada basis data relasional. Dalam beberapa tahun terakhir, konsep SQL telah diperluas untuk mendukung analisis data di berbagai lingkungan, termasuk data yang disimpan dalam sistem distribusi, data streaming real-time, dan data dalam format non-relasional seperti JSON atau XML. Dengan menggunakan alat seperti Apache Spark atau Presto, pengguna dapat menjalankan perintah SQL yang canggih untuk menganalisis data di berbagai sumber.
Selain itu, SQL juga telah diperkaya dengan fitur machine learning dan kecerdasan buatan. Dalam beberapa basis data modern, seperti PostgreSQL, pengguna dapat menggunakan ekstensi dan fungsi tambahan untuk melatih model machine learning dan menjalankan prediksi langsung dari perintah SQL. Hal ini membuka pintu bagi pengguna untuk menggabungkan analisis statistik dan pemodelan prediktif ke dalam alur kerja SQL mereka.
Dengan semua fitur analitik yang dimilikinya, SQL telah menjadi bahasa yang kuat untuk menggali wawasan dari data. Baik itu dalam menghasilkan laporan bisnis, mendeteksi anomali, melakukan analisis trend, atau mengembangkan model prediktif, SQL memberikan alat yang diperlukan untuk mengatasi tantangan analisis data yang kompleks.
Pada akhirnya, SQL bukanlah sekadar bahasa untuk mengelola dan mengakses basis data. Ia juga merupakan bahasa analitik yang dapat digunakan untuk menjawab pertanyaan yang kompleks, mengungkap pola tersembunyi, dan memberikan wawasan berharga kepada pengguna. Oleh karena itu, penting bagi para profesional TI dan data analis untuk mempelajari dan menguasai SQL sebagai bahasa analitik yang dapat meningkatkan kemampuan mereka dalam menghadapi tuntutan analisis data yang semakin tinggi dalam era digital ini.
Berikut contoh SQL yang digunakan untuk keperluan analytic, implementasi algoritma Greedy untuk rekomendasi item belanja :
Author collaboration:
Padmavati Darma Putri Tanuwijaya
Jhonatan Laurensius T
Christopher Kevin H
Ryan Putranda K
