Czy SQL nadal ma sens w dobie narzędzi no-code i BI?

Krótka odpowiedź brzmi: Tak, bardziej niż kiedykolwiek. Dłuższa odpowiedź wymaga zrozumienia, co dzieje się „pod maską” tych wszystkich kolorowych wykresów oraz „wypasionych” tabelek z danymi.

Narzędzia takie jak Power BI, Tableau, Google Looker czy systemy typu Zapier zrewolucjonizowały dostęp do danych. Pozwalają one osobom nietechnicznym na budowanie raportów w kilka minut. Jednak każde narzędzie no-code ma swoje granice:

• Sztywne ramy: no-code działa świetnie, dopóki poruszasz się wewnątrz funkcji przewidzianych przez twórców. Gdy potrzebujesz specyficznej, niestandardowej logiki biznesowej, „wyklikanie” jej staje się drogą przez mękę.

• Wydajność: Przy milionach rekordów, automatycznie generowane zapytania przez narzędzia BI bywają nieoptymalne. SQL pozwala „ręcznie” wskazać bazie danych najszybszą drogę do celu.

• Debugowanie: Gdy wynik w tabeli nie zgadza się, w no-code często patrzysz w czarną skrzynkę. W SQL-u możesz prześledzić każdy krok transformacji danych.

Warto uświadomić sobie jedną rzecz: większość narzędzi BI i tak komunikuje się z bazami danych za pomocą SQL-a. Kiedy przeciągasz kolumnę do pola „Oś X” w swoim programie, narzędzie to tłumaczy Twoje działanie na zapytanie SELECT.

Znajomość SQL-a daje Ci status „superużytkownika”. Nie jesteś ograniczony do tego, co oferuje interfejs graficzny – możesz sięgnąć bezpośrednio do źródła.

W teorii wszystko da się wyklikać. W praktyce – czasami szybciej jest napisać trzy linie kodu, niż szukać obejścia w interfejsie graficznym.

Weźmy za przykład tabelę o nazwie „budzet”. Pobierając dane poprzez standardowy interfejs PowerBI:

program „pod spodem” uruchamia proste polecenie, którego wynikiem jest zawartość pełnej tabeli budzet:

SELECT [data]

,[Województwo]

,[Pracownik]

,[Wydział]

,[Oznaczenie kosztu]

,[Wartość]

FROM [budzet];

To proste rozwiązanie pobiera surowe dane, ale całą „ciężką pracę” obliczeniową przerzuca na Power BI. A co, jeśli chcemy być bardziej efektywni?

Oto przykładowe scenariusze, w których SQL ratuje sytuację:

Wyobraź sobie, że musisz obliczyć średnią kroczącą z 7 dni dla wydatków. To klasyczne zadanie, które pokazuje przepaść między podejściami:

• W świecie no-code: Często kończysz, tworząc skomplikowane tabele pomocnicze lub walcząc z językiem DAX (jeśli używasz Power BI). DAX jest potężny, ale bywa znacznie bardziej zawiły i trudniejszy do debugowania niż czysty SQL.

• W świecie SQL: Używasz tzw. funkcji okna (Window Functions). Zamiast pobierać tysiące wierszy i kazać programowi BI liczyć średnią „w locie”, prosisz bazę danych, by od razu dostarczyła Ci gotowy wynik. Krótkie polecenie  AVG(…) OVER(…) załatwia sprawę w sposób czytelny i błyskawiczny. Dopisanie zaledwie jednej instrukcji w poprzednim zapytaniu SQL, daje nam dostęp do potrzebnych danych:

SELECT [data]

,[Województwo]

,[Pracownik]

,[Wydział]

,[Oznaczenie kosztu]

,[Wartość]
-- Magia SQL: Obliczamy średnią z obecnego wiersza i 6 poprzednich

,AVG([Wartość]) OVER (

ORDER BY [data]

ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW

) AS [Średnia_Krocząca_7dni]

FROM [budzet]

ORDER BY [data];

W ten sposób do Power BI trafia już przetworzona informacja. Raport działa szybciej, jest lżejszy i – co najważniejsze – masz pełną kontrolę nad tym, jak liczona jest średnia. Nie musisz zastanawiać się, co „wyklikało” narzędzie BI; masz to czarno na białym w kodzie.

Większość narzędzi BI świetnie radzi sobie z łączeniem tabel, gdy ID klienta w jednej tabeli odpowiada ID klienta w drugiej. Ale biznes to nie tylko proste relacje.

Wyobraź sobie, że Twoja tabela [budzet] zawiera wydatki w różnych walutach, a Ty masz drugą tabelę [kursy_walut], gdzie kursy zmieniają się co kilka dni. Twoim zadaniem jest przeliczenie wydatku według kursu, który obowiązywał w dniu zakupu.

• W świecie no-code: Większość interfejsów „przeciągnij i upuść” wymusza łączenie na zasadzie „równa się” (A = B). Aby połączyć datę transakcji z zakresem obowiązywania kursu, musiałbyś stworzyć w Power Query skomplikowane funkcje, rozbić daty na pojedyncze dni (co drastycznie zwiększa rozmiar danych) lub pisać zaawansowane formuły (np. w DAX), które obciążają procesor Twojego komputera.

• W świecie SQL: Rozwiązujesz ten problem w jednej sekcji JOIN. Po prostu mówisz bazie: „Połącz te tabele tam, gdzie data transakcji mieści się pomiędzy datą początkową a końcową kursu”.

Zobacz, jak prosto wygląda to w kodzie:

SELECT b.[data]

,b.[Pracownik]

,b.[Wartość] * k.[Kurs] AS [Wartość_PLN]

FROM [budzet] b

JOIN [kursy_walut] k

ON b.[waluta] = k.[waluta]

AND b.[data]

BETWEEN k.[Data_Od] AND k.[Data_Do]; -- Łączenie po zakresie dat

SQL pozwala na definiowanie relacji, które są logiczne, a nie tylko mechaniczne. Możesz łączyć dane na podstawie przedziałów czasowych, progów rabatowych czy odległości geograficznej.

Zamiast zmuszać swoje dane, by pasowały do sztywnych ram narzędzia BI, używasz SQL-a, by to narzędzie dopasowało się do Twoich danych. Dzięki temu Twój model danych pozostaje czysty, szybki i łatwy do zrozumienia dla innych.

Większość użytkowników Power BI kocha Power Query (język M). To genialne narzędzie do czyszczenia danych, dopóki działasz w trybie Import. Ale gdy danych jest tak dużo, że musisz przejść na tryb DirectQuery (łączenie się z bazą w czasie rzeczywistym), zasady gry drastycznie się zmieniają.

W trybie DirectQuery Power BI stara się przetłumaczyć Twoje kliknięcia w Power Query na język SQL, aby baza danych mogła je wykonać. Nazywamy to Query Folding. Problem pojawia się, gdy wykonasz o jeden krok za dużo (np. skomplikowaną transformację tekstu lub niestandardowe grupowanie).

• Co się dzieje? Power Query mówi: „Nie umiem tego przetłumaczyć na SQL”.

• Efekt? Albo transformacja w ogóle nie działa, albo Power BI próbuje pobrać wszystkie surowe dane do pamięci Twojego komputera, by przeliczyć je „na piechotę” – co przy milionach rekordów kończy się błędem lub patrzeniem w nieskończoność na słynne „latające kropki” – tę szarą zmorę analityka, która w trybie DirectQuery zwiastuje totalną kapitulację wydajności Twojego raportu.

Wielu analityków próbuje wtedy ratować się pisaniem ekstremalnie trudnych miar w DAX. Chociaż DAX jest potężny, to liczenie skomplikowanych agregacji w czasie rzeczywistym bezpośrednio na raporcie potrafi „zamulić” nawet najszybszy serwer.

Tutaj SQL wchodzi cały na biało. Zamiast walczyć z ograniczeniami Power Query lub obciążać raport ciężkim DAX-em, możesz przygotować Widok SQL (View) bezpośrednio w bazie danych.

— Zamiast klikać 20 kroków w Power Query, tworzysz gotowy „produkt” dla Power BI

CREATE VIEW v_Raport_Sprzedazy AS

SELECT

Pracownik,

Wydzial,

SUM(Wartość) AS Suma_Wydatkow,

COUNT(DISTINCT Oznaczenie_kosztu) AS Liczba_Unikalnych_Kosztow

FROM [budzet]

GROUP BY Pracownik, Wydzial;

Dlaczego to wygrywa?

1. Szybkość: Baza danych dostaje gotowe polecenie i wysyła do Power BI tylko końcowy wynik (np. 100 wierszy zamiast 10 milionów).
2. Stabilność: Nie musisz się martwić, czy Power Query „dogada się” z bazą. Twoja logika biznesowa jest „zamrożona” w SQL-u.
3. Czystość: Twój model w Power BI jest lekki, przejrzysty i błyskawiczny.

Morał: Możesz być mistrzem Power Query, ale w trybie DirectQuery to SQL jest królem, który decyduje o tym, czy Twój raport będzie użyteczny, czy stanie się frustrującym pokazem slajdów.

Nawet jeśli korzystasz z potężnych asystentów AI (Copilot, Gemini, ChatGPT etc.), znajomość SQL jest kluczowa. Dlaczego? Ponieważ musisz umieć zweryfikować to, co wygenerowała sztuczna inteligencja. AI świetnie radzi sobie z pisaniem prostych zapytań, ale to człowiek musi wiedzieć, czy złączenie tabel (JOIN) typu LEFT czy INNER jest właściwe.

Sztuczna inteligencja nie rozumie Twojego biznesu tak dobrze jak Ty – ona jedynie przewiduje najbardziej prawdopodobny ciąg znaków.

Problem polega na tym, że AI potrafi napisać zapytanie, które jest poprawne składniowo (uruchomi się bez błędu), ale jest błędne merytorycznie. Jeśli nie znasz SQL-a, przyjmiesz wynik za pewnik, co może prowadzić do fatalnych decyzji biznesowych.

Wyobraź sobie, że prosisz AI: „Pokaż mi listę wszystkich naszych klientów i łączną kwotę ich zamówień”.

AI z dużym prawdopodobieństwem wygeneruje coś takiego:

SELECT c.Nazwa_Klienta, SUM(z.Wartosc) as Suma

FROM Klienci c

JOIN Zamowienia z ON c.ID_Klienta = z.ID_Klienta

GROUP BY c.Nazwa_Klienta;

Gdzie tu jest błąd? Sztuczna inteligencja domyślnie użyła JOIN (czyli INNER JOIN). Dla osoby nieznającej SQL-a wynik wygląda profesjonalnie. Jednak to zapytanie całkowicie usunęło z raportu klientów, którzy jeszcze nic nie kupili.

• Skutek biznesowy: Twój raport pokazuje, że masz 800 klientów, podczas gdy w rzeczywistości masz ich 1200. Marketing pomija 400 osób w kampanii reaktywacyjnej, bo „zniknęły” z zestawienia.

• Poprawne rozwiązanie: Jako ekspert wiedziałbyś, że należy użyć LEFT JOIN, aby zachować wszystkich klientów na liście, oraz funkcji COALESCE, aby zamiast pustych miejsc (NULL) przy nowych klientach wyświetlić zero.

W 2026 roku rola analityka przesuwa się z „pisarza kodu” na „redaktora kodu”.

• AI dostarcza surowy szkic

• Ty, znając SQL, wykonujesz audyt tego kodu

Bez znajomości fundamentów jesteś jak redaktor, który nie potrafi czytać – musisz wierzyć na słowo swojemu asystentowi. Znajomość SQL-a pozwala Ci natychmiast wyłapać, kiedy AI „halucynuje” tworząc dziwne relacje między tabelami lub stosuje nieoptymalne filtry, które spowolnią Twój raport BI.

Jeśli pracujesz w ekosystemie Google Cloud, prawdopodobnie łączysz Looker Studio bezpośrednio z BigQuery. To zestawienie idealnie pokazuje, dlaczego SQL jest niezastąpiony, gdy narzędzie BI jest „lekkie”.

W przeciwieństwie do Power BI, Looker Studio nie posiada potężnego silnika do transformacji danych (jak Power Query) ani skomplikowanego języka obliczeniowego (jak DAX). Owszem, istnieją „pola obliczeniowe” i formuły, ale są one relatywnie proste i służą raczej do kosmetyki niż do ciężkiej obróbki danych.

• Problem: Chcesz wyczyścić dane, połączyć wiele tabel ze skomplikowaną logiką lub stworzyć zaawansowane agregacje bezpośrednio w Looker Studio.

• Wyzwanie: Interfejs Lookera szybko staje się niewystarczający, a próba liczenia wszystkiego w locie przez przeglądarkę sprawia, że raport „klatkuje” i ładuje się wieczność.

W tym modelu pracy cała inteligencja raportu przesuwa się do bazy BigQuery. Zamiast podpinać surowe, „brudne” tabele, używasz opcji „Custom Query” (Własne zapytanie SQL).

— Cała robota wykonana w BigQuery przed wysłaniem do raportu

SELECT

UPPER(TRIM(kategoria)) AS kategoria_clean,

data_transakcji,

SUM(sprzedaz) OVER(PARTITION BY kategoria ORDER BY data_transakcji) AS suma_narastajaca

FROM `twoj-projekt.twoj-dataset.sprzedaz_raw`

WHERE status = 'ZAKOŃCZONE';

1. Wydajność: BigQuery to potężna baza chmurowa, która przetwarza terabajty danych w sekundy. Looker Studio dostaje już „gotowca” – przefiltrowaną, czystą i zagregowaną tabelę.
2. Oszczędność: W BigQuery płacisz za ilość przetworzonych danych. Dobrze napisany SQL, który selekcjonuje tylko potrzebne kolumny i wiersze, drastycznie obniża koszty utrzymania analityki.
3. Pewność: Logika biznesowa (np. definicja aktywnego klienta) jest zapisana w jednym zapytaniu SQL, a nie rozproszona w 10 różnych miejscach wewnątrz raportu.

Wniosek: Looker Studio to piękna karoseria, ale to SQL w BigQuery jest silnikiem, który pozwala temu raportowi ruszyć z miejsca. Bez znajomości SQL-a w tym ekosystemie, ograniczasz się jedynie do prostych tabel, które rzadko dają odpowiedzi na trudne pytania biznesowe.

Zdecydowanie tak. SQL nie rywalizuje z narzędziami no-code – te technologie się uzupełniają. Jak pokazują nasze przykłady, no-code świetnie radzi sobie z demokratyzacją dostępu do danych, ale to SQL pozostaje fundamentem ich rzetelności (czyszczenie, zaawansowana obróbka i modelowanie) oraz wydajności (przesyłanie 100 przeliczonych wierszy zamiast 1 miliona surowych rekordów).

Dlaczego w 2026 roku SQL jest Twoim „supermocarstwem”?

• Daje precyzję tam, gdzie interfejs zawodzi – funkcje okna (Window Functions) pozwalają na analizy np. trendów, które w no-code są drogą przez mękę.

• Łączy to, co nieoczywiste – zaawansowane złączenia (Non-Equi Joins) pozwalają modelować realną logikę biznesową, a nie tylko „klikać w tabelki”.

• Ratuje wydajność i Twój czas – gdy Power Query „mieli” dane w nieskończoność, czysty Widok SQL (View) dostarcza wyniki w sekundy, oszczędzając Ci oglądania „latających kropek”.

• Jest Twoim „wykrywaczem kłamstw” AI – tylko znając SQL, możesz zweryfikować, czy Twój asystent AI nie „zgubił” połowy klientów przez błędny JOIN.

• Staje się „silnikiem” dla lekkich narzędzi BI – w ekosystemach takich jak Google Looker Studio + BigQuery, SQL pozwala przenieść całą logikę do chmury. Dzięki temu raport jest błyskawiczny i tani w utrzymaniu, bo przetwarzasz tylko to, co niezbędne.

Jeśli chcesz być kimś więcej niż tylko „konsumentem raportów” i aspirować do roli architekta danych czy poważnego analityka, SQL pozostaje Twoim najlepszym przyjacielem.

Pamiętaj: narzędzia BI i asystenci AI będą się zmieniać sezonowo, ale logika relacyjnych baz danych pozostanie z nami na dekady.

Nauka SQL-a to nie tylko nauka składni. To nauka rozumienia relacji między informacjami. Ta umiejętność jest uniwersalna i odporna na rynkowe trendy – niezależnie od tego, czy za 5 lat będziesz korzystać z Power BI, Lookera, czy narzędzia, którego nazwy jeszcze nie znamy.