SQL no Mundo Corporativo: 5 Consultas Essenciais para Logística e Comercial

O SQL (Structured Query Language) é uma linguagem de consulta utilizada para gerenciar e consultar bancos de dados. No mundo corporativo, o SQL desempenha um papel fundamental em diversas áreas, incluindo logística e comercial. Neste blog, exploraremos cinco consultas essenciais que podem ser aplicadas nessas áreas.

Consulta de Status de Pedido

Para verificar o status de um pedido específico, podemos usar a seguinte consulta:

SELECT order_id, status FROM orders WHERE order_id = '12345';

Essa consulta retornará o ID do pedido e seu status, permitindo que a equipe de logística acompanhe o progresso da entrega. Onde order_id é a coluna e orders é o nome da Tabela.

Acompanhamento de Entrega no Prazo

Para avaliar o desempenho dos fornecedores em relação à entrega no prazo, podemos calcular a média de pontualidade:

SELECT supplier_id, supplier_name, AVG(on_time_delivery) AS avg_delivery_performance
FROM supplier_performance
GROUP BY supplier_id, supplier_name;

Essa consulta seleciona o ID do fornecedor (supplier_id), o nome do fornecedor (supplier_name), e a média (AVG) do desempenho de entrega pontual (on_time_delivery), renomeando-a como avg_delivery_performance. Esses dados são agrupados (GROUP BY) pelo ID do fornecedor e pelo nome do fornecedor.

• Tabela: supplier_performance
• Colunas: supplier_id, supplier_name, on_time_delivery (usada para calcular a média), e avg_delivery_performance (resultado da média de desempenho de entrega pontual).

Análise de Vendas por Produto

Para entender quais produtos estão vendendo mais, podemos usar a seguinte consulta:

SELECT product_name, SUM(quantity_sold) AS total_sales
FROM sales
GROUP BY product_name
ORDER BY total_sales DESC;

Essa consulta seleciona o nome do produto (product_name) e calcula a soma (SUM) da quantidade vendida (quantity_sold) para cada produto na tabela “sales”. Ela também renomeia a soma como total_sales. Os resultados são agrupados (GROUP BY) pelo nome do produto.Após a agrupação, os resultados são ordenados (ORDER BY) em ordem decrescente (DESC) com base no total de vendas (total_sales).

• Tabela: sales
• Colunas: product_name, quantity_sold

Previsão de Demanda

Para prever a demanda futura, podemos usar técnicas de análise de séries temporais. Por exemplo:

SELECT product_name, DATE_FORMAT(order_date, '%m-%Y') AS month, SUM(quantity_ordered) AS total_demand
FROM orders
GROUP BY product_name, month
ORDER BY month;

Essa instrução SQL retorna o nome do produto, o mês e ano do pedido, e a quantidade total do produto encomendada para cada combinação única de produto e mês. Isso é útil para analisar a demanda de produtos ao longo do tempo.

1. SELECT product_name, DATE_FORMAT(order_date, '%m-%Y') AS month, SUM(quantity_ordered) AS total_demand FROM orders
   • SELECT product_name: Isso seleciona a coluna “product_name”, que contém o nome do produto.
   • DATE_FORMAT(order_date, '%Y-%m') AS month: Isso formata a coluna “order_date” para exibir o ano e o mês no formato “MM-YYYY”. O As month é o nome atribuido a esse resultado.
   • SUM(quantity_ordered) AS total_demand: Isso calcula a soma da coluna “quantity_ordered”, que representa a quantidade de um produto encomendado em cada pedido. Ototal_demand é o nome atribuido a esse resultado.
2. GROUP BY product_name, month
   • Isso agrupa as linhas com base nos valores únicos das colunas “product_name” e “month”. Isso significa que as somas serão calculadas para cada combinação única de nome do produto e mês.
3. ORDER BY month
   • Isso ordena os resultados com base no valor da coluna “month” (ano e mês), em ordem crescente.

Consulta de Clientes Inativos

Para identificar clientes que não fizeram pedidos recentemente, podemos usar:

SELECT customer_id, customer_name
FROM customers
WHERE last_order_date < DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 6 MONTH);

Essa consulta SQL retorna o ID e o nome dos clientes cujo último pedido foi feito há mais de 6 meses. É útil para identificar clientes inativos ou que não realizam pedidos há algum tempo.

1. SELECT customer_id, customer_name: essa instrução seleciona as colunas “customer_id” e “customer_name” da tabela “customers”, que armazena informações sobre os clientes.
2. FROM customers: especifica que os dados são selecionados da tabela “customers”.
3. WHERE last_order_date < DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 6 MONTH): Isso define um critério de filtro para selecionar apenas as linhas onde a coluna “last_order_date” é menor do que a data atual subtraída de 6 meses.
   • NOW(): Retorna a data e hora atuais.
   • DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 6 MONTH): Subtrai 6 meses da data e hora atuais, resultando em uma data que estava 6 meses atrás a partir de agora.
   • last_order_date < DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 6 MONTH): Isso compara a coluna “last_order_date” com a data resultante da subtração de 6 meses.

Conclusão

Após explorar essas queries, você percebeu como o SQL pode ser muito útil no seu trabalho. Claro, para isso, você precisa ter acesso ao banco de dados. No entanto, há casos em que você pode criar projetos usando o Access, por exemplo, pois com ele é possível criar instruções SQL ou usar o PostgreSQL. Enfim, o importante aqui é que você aprenda com situações que podem ocorrer no mundo corporativo.

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