SQL para Gerentes: Por qué vale más que un MBA (en el día a día)

Hay una escena que se repite en todas las oficinas del mundo:

1. Un Gerente necesita un dato urgente para una reunión (“¿Cuánto vendimos en la región Norte el último Q3 comparado con el año anterior?”).
2. El Gerente envía un correo al equipo de BI o TI.
3. TI responde: “Ingresado el ticket #4590. Tiempo estimado: 48 horas”.
4. Dos días después, llega el Excel.
5. El Gerente lo abre y se da cuenta de que faltó una columna.
6. Volver al paso 1.

Este ciclo de dependencia es el mayor cuello de botella en la gestión moderna. La llave para romper estas cadenas tiene tres letras: SQL.

No es programación, es “hacer preguntas”

Muchos gerentes huyen de SQL (Structured Query Language) porque creen que es “tirar código” complejo. La realidad es distinta. SQL es un lenguaje declarativo, lo que significa que le dices a la computadora QUÉ quieres, no CÓMO hacerlo.

Si sabes pedir un café, sabes SQL:

• “Quiero un Café” (SELECT Producto)
• “De la tienda Starbucks” (FROM Tiendas)
• “Donde el tamaño sea Grande” (WHERE Tamano = 'Grande')

El fin del VLOOKUP (BUSCARV)

Todos amamos Excel, pero tiene límites. Cuando cruzas dos tablas de 500.000 filas con un BUSCARV, tu computador se congela (y algunos con 5.000 también).

Imagina que quieres saber cuánto ha gastado cada cliente histórico.

• En Excel: Abres dos archivos gigantes, copias, pegas, cruzas, rezas para que no se cuelgue, filtras y sumas. Tiempo: 20 minutos (si tienes suerte).

• En SQL: Escribes esto una sola vez y corre en 0.4 segundos:

1
SELECT
2
    Cliente,
3
    SUM(Monto_Venta) as Total_Gastado
4
FROM Ventas
5
GROUP BY Cliente
6
ORDER BY Total_Gastado DESC;

3 Casos de uso real: Traduciendo el negocio

Para que veas la potencia real, aquí tienes tres situaciones que enfrento semanalmente y cómo se resuelven traduciendo la mentalidad de Excel a SQL.

Caso 1: El “cruce de bases”

El problema: Tienes la tabla de Ventas y la tabla de Vendedores. Quieres saber cuánto vendió cada vendedor por nombre, no por ID.

• En Excel: BUSCARV(A2, Hoja2!A:B, 2, 0) arrastrado 10,000 veces.

• En SQL (JOIN):

1
SELECT
2
    vendedores.nombre,
3
    SUM(ventas.monto) as total_vendido
4
FROM ventas
5
LEFT JOIN vendedores ON ventas.vendedor_id = vendedores.id
6
GROUP BY vendedores.nombre;

Caso 2: Segmentación de clientes (la lógica IF)

El problema: Quieres etiquetar a tus clientes: si compraron más de $1,000 son “VIP”, si no, son “Standard”.

• En Excel: haces mas columnas con: =SI(B2>1000, "VIP", "Standard").

• En SQL (CASE WHEN):

1
SELECT
2
    cliente_id,
3
    monto_total,
4
    CASE
5
        WHEN monto_total > 1000 THEN 'VIP'
6
        WHEN monto_total > 500 THEN 'Frecuente' -- Agregar reglas es fácil!
7
        ELSE 'Standard'
8
    END as categoria_cliente
9
FROM clientes;

Esto te permite crear reglas de negocio complejas directamente en la extracción de datos, sin tener que “limpiar el Excel” después.

Caso 3: Cohortes y fechas (tablas dinámicas)

El problema: ¿Cuántos usuarios nuevos se registraron por mes el año pasado?

• En Excel: Crear tabla dinámica, arrastrar fechas a filas, agrupar por mes, contar usuarios…

• En SQL (GROUP BY):

1
SELECT
2
    DATE_TRUNC('month', fecha_registro) as mes,
3
    COUNT(user_id) as nuevos_usuarios
4
FROM usuarios
5
WHERE fecha_registro >= '2024-01-01'
6
GROUP BY 1
7
ORDER BY 1 ASC;

Un script de 5 líneas reemplaza todo el proceso manual de configurar una tabla dinámica.

Mitos que te detienen

• “Voy a romper la base de datos” Falso. A los analistas de negocio se les puede dar acceso de SOLO LECTURA. Puedes escribir la consulta más ineficiente del mundo, y lo peor que pasará es que tardará un poco. No puedes borrar ni modificar nada.

• “Es trabajo de TI” La infraestructura es trabajo de TI (que el servidor funcione, que los respaldos existan). Pero el análisis del dato es responsabilidad del negocio. Nadie entiende las métricas mejor que tú. Cuando tú haces la consulta, encuentras insights que un ingeniero de datos podría pasar por alto porque no conoce el contexto comercial.

La mentalidad del Business Engineer

Aprender SQL cambia tu mentalidad. Dejas de ver “planillas sueltas” y empiezas a ver “modelos de datos”.

• Entiendes cómo se relacionan los Clientes con las Facturas.
• Entiendes la diferencia entre un dato sucio y uno limpio.
• Puedes auditar si los reportes oficiales están diciendo la verdad.

Conclusión

Un MBA te enseña a analizar casos de negocio teóricos. SQL te permite analizar tu negocio, en tiempo real. La próxima vez que tengas una pregunta estratégica, no abras un ticket a TI. Abre la consola, escribe SELECT * y descubre la verdad por ti mismo.

La independencia es adictiva.