Attraverso la scettica affermazione, SQL non ha nulla a che fare con la finanza, il mondo tecnologico si sta evolvendo rapidamente e i confini intersettoriali stanno rapidamente scomparendo. La maggior parte dei team è ora interfunzionale e l'enfasi per l'efficienza operativa è di essere agili e applicare i principi Scrum. Anche i dati sono passati al cloud storage. Questo è ovviamente il motivo per cui gli analisti finanziari hanno bisogno di conoscenze in Python e SQL.

SQL e finanza:

I dati e le registrazioni finanziarie costituiscono la struttura portante di tutte le analisi finanziarie. SQL è un ottimo linguaggio di programmazione per applicazioni finanziarie. Abbinalo a cloud storage, team interfunzionali e la necessità infinita di differenziare e database live all'avanguardia ed è facile dedurre che almeno le tecniche fondamentali di SQL sono di fondamentale importanza per l'analista finanziario principiante. Molte persone evitano SQL, che sembra essere difficile da imparare e pieno di matematica.
Tuttavia, SQL è il modo più semplice per archiviare, spostare posizioni dei dati, analizzare i propri dati attraverso varie fonti interne ed esterne, recuperare i dati a piacimento, prendere decisioni basate sull'analisi dei dati, aggiungere lo script ai dati modificati, trovare i prezzi delle azioni di una data particolare e esplorare all'infinito database. Soprattutto nell'analisi finanziaria, non vi è alcuna sostituzione di dati per giustificare o discutere una decisione! SQL è davvero fantastico con le query, non così grandiose nell'organizzazione dei dati, ha un backend che sbalordisce, funziona con pochissimi filtri ed è dichiarativo.