Menggunakan SQL untuk Data Analysis: Kunci Mengulik Data Tanpa Ribet!

Di era sekarang, nggak cuma programmer yang butuh SQL. Gen Z yang lagi kuliah, millennial yang sedang gencar-gencarnya switch career, pekerja kantoran yang tiap hari ketemu laporan, sampai job seeker yang lagi upgrade skill analisis data buat nambah nilai jual kamu karena semua bisa terbantu dengan SQL. Berdasarkan laporan Umar Hanif (2025), SQL masih menjadi fondasi paling berharga di dunia data modern, meski tren AI dan no-code tools makin hype. Artinya, siapa pun yang mau lebih dekat sama data, SQL adalah pintu masuk paling ramah dan relevan.

Oleh karenanya, pembahasan ini bakal jadi referensi yang tepat buat kamu untuk mengenal SQL. Jadi langsung saja kita bahas selengkapnya, yuk!

1. SQL Itu Apa Sih? Bahasa Rahasia di Balik Data

SQL (Structured Query Language) adalah bahasa yang digunakan buat berinteraksi dengan database relasional. Kamu cukup mengetik query seperti SELECT… FROM… WHERE…, dan database menampilkan datanya. SQL memungkinkan kamu ngambil data, menggabung tabel, melakukan agregasi statistik, dan bikin dataset siap pakai. Menurut Medium (Umar Hanif, Apr 2025), SQL tetap jadi jembatan utama antara pengguna dan tumpukan data modern, mulai dari BigQuery sampai Snowflake. Selain itu Snowflake Masters (Jun 2025) menyebut SQL masih jadi skill paling relevan karena mudah dipelajari, cross-platform, dan kompatibel dengan tools BI dan pipeline data modern.

2. Kenapa SQL Penting Banget di Dunia Data 2025?

Berdasarkan report Umar Hanif (2025), SQL adalah gerbang utama untuk mengakses data di semua perusahaan besar dari Power BI sampai Looker; semua bicara SQL di balik layar. Skill-lync juga menyoroti bahwa sekitar 80% waktu data scientist dihabiskan untuk cleaning & preparation, dan SQL jadi senjata utama untuk itu yakni filtering, normalisasi, mengatasi missing values, semuanya lebih cepat dan terstruktur dibanding Excel. Selain itu, perusahaan e-commerce, keuangan, atau healthcare memanfaatkan SQL real-time dalam dashboard dan ETL pipelines agar tim bisa decision-making cepat dan berbasis data. Komunitas Reddit juga ramai diskusi bahwa “If you work anywhere near data… SQL is a must” jadi SQL nggak sekadar trend, tapi kebutuhan nyata di lapangan

Baca juga: Data Analyst vs Data Scientist

3. Cara Seru Belajar SQL dan Mulai Analisis Data Sendiri

Kamu bisa mulai belajar SQL dengan menggunakan query yang ringan. Misalnya: SELECT kolom FROM tabel WHERE kondisi. Lanjut ke JOIN untuk menggabung tabel pelanggan dan transaksi, lalu pakai GROUP BY + SUM, AVG, atau COUNT untuk menemukan insight seperti total penjualan per region. Setelah nyaman, eksplor fungsi jendela (window functions), subqueries, dan CTEs buat analisis cohort atau ranking secara dinamis.

Snowflake Masters menyebut SQL juga mudah diintegrasikan dengan Python, R, BI tools, bahkan ML pipelines seperti BigQuery ML atau dbt pipelines yang membuatnya tetap relevan di dalam ekosistem data modern. Di Reddit, praktisi data menyarankan agar semua transformasi “dikerjakan di upstream database menggunakan SQL supaya logic-nya konsisten dan mudah maintain”

Baca juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

4. Trik & Tantangan: Hal Penting Saat Main Data dengan SQL

Dalam menggunakan SQL, penting sekali untuk kamu menguasai trik untuk menaklukkan tantangan yang ada didalamnya. Pertama terkait performa query, dimana kamu perlu tahu indexing, join keys, query plan, pagination, agar dataset besar tetap cepat dijalankan. Salah satu praktisi menyampaikan bahwa optimasi query itu krusial khususnya di cloud SQL atau Azure environments.

Kedua, data cleaning initial. Dimana SQL bisa digunakan untuk deteksi duplikat, nilai null, format tanggal yang tidak konsisten, semua harus ditangani sebelum analisis serius dijalankan. Ketiga terkait keamanan & governance. Hal ini karena SQL memungkinkan kontrol akses, enkripsi, dan compliance, sehingga sangat penting saat kamu bekerja di industri regulatif seperti finansial atau healthcare.

Terakhir, jangan lupa dengan konteks bisnis. SQL adalah alat, tapi insight datang ketika kamu tahu siapa usernya, apa KPI-nya, dan storytelling di balik datanya. Seperti dikatakan dalam forum, tool bukan segalanya. Kamu tetap butuh “nalar” juga agar hasilnya tetap actionable dan realistis.

FAQ

Q: 2025 masih relevan kah belajar SQL saat banyak AI & no-code tools?
A: Masih banget! Umar Hanif (Apr 2025) dan Analyst’s Edge (Jul 2025) menyatakan walaupun banyak AI/no-code muncul, SQL tetap backbone data-stack modern dengan power & kecepatan luar biasa.

Q: Apakah masih perlu juga belajar Python/R?
A: Iya. Kombinasi SQL + Python/R adalah polyglot stack modern: SQL untuk ekstraksi dan cleaning, Python/R untuk modeling dan visualisasi lanjutan. UpGrad (2025) dan Skill-lync menyebut ini formula ideal dalam data science saat ini.

Q3: Kapan SQL nggak cukup?

A: Kalau kamu cuma menggunakan Excel kecil atau bekerja di lingkungan minim data, mungkin cukup visual tool saja. Namun saat kamu scale ke datasets besar, pipeline, atau production systems, SQL jadi wajib. Kamu juga perlu konsisten, reproducible logic, dan speed. Banyak praktisi mengonfirmasi ini di Reddit bahwa “Every analyst job I’ve had… SQL mandatory”

Jadi, jangan cuma nunggu. Mulai riset tempat belajar yang tepat, cari beasiswa, dan rancang langkahmu mulai dari sekarang. Butuh bantuan cari info pendidikan data di dalam dan luar negeri atau jalur karier data analyst? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Di sini, kamu bisa belajar dari dasar hingga tingkat lanjut dengan materi dan tools yang relevan dengan kebutuhan industri, bahkan tanpa latar belakang IT. Belajar kapan saja dan di mana saja dengan fleksibilitas penuh, serta didukung oleh fitur eksklusif Ask AI Chatbot 24 jam!

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri untuk menguasai keterampilan di bidang data dan teknologi dengan subscribe modul premium, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari