BigQuery risulta poco utile se non sei in grado di interrogare i dati. E per interrogare i dati in BigQuery, è necessario conoscere SQL (Structured Query Language). Sei preoccupato? Leggi e rilassati!

SQL è un linguaggio di programmazione utilizzato per archiviare, accedere e manipolare dati in un database, come BigQuery. La sintassi e la struttura di SQL possono essere complesse. Sarà necessario imparare e memorizzare molte istruzioni, operatori e funzioni. Capire come combinarli può essere una sfida. Le query SQL possono diventare progressivamente più difficili da comprendere e debuggare man mano che si complicano. Anche piccoli errori di sintassi o errori logici possono portare a risultati errati. Le query complesse spesso coinvolgono sottointerrogazioni annidate, molteplici join e logiche complesse, che possono risultare difficili da seguire.

Tutto ciò può rendere SQL sicuramente difficile da imparare e usare, specialmente per i principianti assoluti, ma non impossibile! Ecco alcune risorse per imparare le basi di SQL.

Con l’avvento di strumenti di intelligenza artificiale come ChatGPT, è possibile convertire il linguaggio naturale in query SQL. Il linguaggio naturale si riferisce al linguaggio utilizzato quotidianamente dagli esseri umani per comunicare. Utilizziamo il termine “linguaggio naturale” principalmente nel contesto dei linguaggi di programmazione (noti anche come linguaggi artificiali). Per convertire il linguaggio naturale in una query SQL, è sufficiente fornire istruzioni a ChatGPT in un linguaggio semplice: ChatGPT si preoccuperà di convertire le tue istruzioni basate su testo in SQL per BigQuery. Questo approccio apre nuove frontiere nell’accessibilità e nell’utilizzo di strumenti di analisi dei dati, rendendo il processo più intuitivo e accessibile anche per chi non ha familiarità con la programmazione.

Per esempio, se desideri creare una query SQL, potresti chiedere banalmente a ChatGPT:

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ChatGPT potrebbe allora generare una query SQL che esegue questa specifica analisi in BigQuery, semplificando notevolmente il processo di interrogazione dei dati.

Vedremo come strutturare il prompt in modo più completo in modo che tu possa fornire un output in SQL più preciso e anche complesso.