Nos últimos 50 anos, a tecnologia da informação transformou quase todos os aspectos da nossa vida. Neste cenário, a linguagem SQL (Structured Query Language) tem se destacado como uma ferramenta poderosa e indispensável na manipulação e consulta de dados.
SQL foi desenvolvida originalmente no início dos anos 70 nos laboratórios da IBM em San Jose, dentro do projeto System R, que tinha por objetivo demonstrar a viabilidade da implementação do modelo relacional proposto por E. F. Codd. O nome original da linguagem era SEQUEL, acrônimo para "Structured English Query Language" (Linguagem de Consulta Estruturada, em Inglês), e essa origem reflete na pronúncia comum da sigla até hoje.
A linguagem é um grande padrão de banco de dados devido à sua simplicidade e facilidade de uso. Ela se diferencia de outras linguagens de consulta a banco de dados no sentido em que uma consulta SQL especifica a forma do resultado e não o caminho para chegar a ele. SQL é uma linguagem de programação feita para armazenar e processar informações de um banco de dados relacional (baseado em tabelas), sendo uma linguagem declarativa em oposição a outras linguagens procedurais. Isto reduz o ciclo de aprendizado daqueles que se iniciam na linguagem.
Embora a SQL tenha sido originalmente criada pela IBM, rapidamente surgiram vários "dialetos" desenvolvidos por outros produtores. Essa expansão levou à necessidade de ser criado e adaptado um padrão para a linguagem. Esta tarefa foi realizada pela American National Standards Institute (ANSI) em 1986 e ISO em 1987. A SQL foi revista em 1992 e a esta versão foi dado o nome de SQL-92. Foi revisto novamente em 1999 e 2003 para se tornar SQL:1999 (SQL3) e SQL:2003, respectivamente.
O poder da SQL reside em sua simplicidade: embora seja uma linguagem com muitos recursos, sua estrutura básica pode ser aprendida em pouco tempo. A versatilidade da SQL é tal que pode ser aplicada em diversos setores, cada um com suas próprias necessidades de informação e desafios únicos. Embora a finalidade da SQL permaneça a mesma – gerenciar dados – o contexto, a aplicação e a implementação podem variar significativamente.
Na indústria de saúde, por exemplo, a SQL pode ser utilizada para identificar tendências em dados de pacientes, ajudar a rastrear o surto de uma doença, ou simplesmente manter registros de pacientes. No setor financeiro, a SQL é usada para gerenciar transações, monitorar fraudes e gerar relatórios detalhados para órgãos reguladores.
Seja para acompanhar as vendas diárias de uma loja de varejo ou para analisar grandes conjuntos de dados para pesquisas de saúde, a SQL se provou flexível e robusta o suficiente para enfrentar esses desafios. A lista de aplicações da SQL é tão vasta quanto a variedade de dados disponíveis para serem gerenciados e analisados.
Iremos aprofundar nossa exploração da SQL, mergulhando em suas variações únicas aplicadas em diferentes sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS) - Oracle, SQL Server e PostgreSQL. Cada um desses sistemas, embora baseado no padrão SQL, implementa a linguagem de uma maneira específica e otimizada para seus recursos e funcionalidades específicas.
Nestas próximas seções, vamos explorar como a SQL é usada em diferentes indústrias, desde tecnologia e saúde até finanças e varejo, destacando como essa linguagem essencial ajuda a impulsionar a inovação e a eficiência em cada setor.
Compliance em Detalhe
No setor tecnológico, particularmente na indústria de serviços financeiros, o compliance desempenha um papel crítico. Transações de ações, em particular, são sujeitas a uma variedade de regulamentos e precisam ser monitoradas de perto para prevenir e detectar atividades ilícitas. SQL é uma ferramenta poderosa para esse fim, permitindo a rápida recuperação e análise de dados para gerar relatórios de compliance. Vamos explorar algumas situações de exemplo:
1. Detectando possíveis atividades de insider trading
Insider trading é um crime sério e pode ser difícil de detectar. Através da análise de padrões de transações, entretanto, é possível identificar comportamentos suspeitos.
Por exemplo, no Oracle, você poderia usar uma consulta como esta para encontrar transações de ações que ocorreram pouco antes de um anúncio de grande notícia:
SELECT ST.TraderID, ST.TransactionDate, ST.Amount
FROM StockTransactions ST
JOIN CompanyAnnouncements CA
ON ST.StockID = CA.StockID
AND CA.AnnouncementDate BETWEEN ST.TransactionDate AND ST.TransactionDate + INTERVAL '7' DAY
WHERE ST.Amount > 10000
ORDER BY ST.TransactionDate DESC;
Esta consulta seleciona todas as transações de ações com um valor maior que R$ 10.000,00 que ocorreram dentro de uma semana antes de um anúncio da empresa.
2. Monitorando volume de transações anormalmente alto
Um volume de transações anormalmente alto para uma determinada ação (stock) pode ser um sinal de atividade de mercado irregular. No SQL Server, você pode usar a função de agregação SUM para calcular o volume total de transações para cada ação em um determinado período de tempo:
SELECT StockID, TraderID, SUM(Amount) AS TotalVolume
FROM StockTransactions
WHERE TransactionDate BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'
GROUP BY StockID, TraderID
HAVING SUM(Amount) > (SELECT AVG(Amount) * 2 FROM StockTransactions)
ORDER BY TotalVolume DESC;
Esta consulta retorna todas as ação que tiveram um volume de transações total mais de duas vezes maior que a média no ano de 2023.
3. Identificando transações rápidas e consecutivas (churning)
Churning, ou a prática de comprar e vender rapidamente a mesma ação (stock), é outra atividade que pode indicar comportamento irregular de mercado. No PostgreSQL, você pode usar a função LEAD para identificar casos em que a mesma ação é comprada e vendida dentro de um curto período de tempo:
WITH TransactionData AS (
SELECT TraderID, StockID, TransactionDate,
LEAD(TransactionDate) OVER (PARTITION BY TraderID, StockID ORDER BY TransactionDate) AS NextTransactionDate
FROM StockTransactions
WHERE TransactionType = 'BUY'
)
SELECT * FROM TransactionData
WHERE (TransactionData.NextTransactionDate - TransactionData.TransactionDate) <= 1;
Esta consulta retorna todas as transações onde a mesma ação é comprada e vendida pelo mesmo trader em um dia ou menos.
Em cada um desses casos, a SQL permite que analistas de compliance identifiquem rapidamente possíveis irregularidades e tomem providencias para investigar e resolver a situação.
Conclusão
Enquanto percorremos este caminho, vamos mergulhar em mais detalhes em cada setor. Cada indústria possui suas peculiaridades e requerimentos específicos, e a SQL mostra sua robustez e adaptabilidade para enfrentar esses desafios.
Ainda estou planejando mas é possível, na próxima edição deste artigo, explorar como a linguagem SQL é utilizada na área de saúde, para gerenciamento de registros de pacientes, análise de tendências de doenças e desenvolvimento de estratégias de tratamento personalizadas.
Este artigo é o começo de nossa jornada em direção a uma compreensão do papel da SQL na transformação da tecnologia e dos negócios.
Seu feedback é importante para podermos aprofundar os tópicos de maior interesse para todos. Deixem seus comentários.
Para ficarem sempre atualizados, sigam meu perfil. Continuaremos a explorar juntos o poder da SQL e como ela molda as operações e estratégias em várias indústrias.
Espero que esse post seja útil.
Fontes:
SQL:
https://pt.wikipedia.org/wiki/SQL
Insider Trading:
https://www.investor.gov/introduction-investing/investing-basics/glossary/insider-trading
Churning:
https://www.investopedia.com/terms/c/churning.asp
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