5 Finanzanalyse-Begriffe, die jeder Startup-Datenexperte kennen muss

Wenn es um interne Talente in Startups geht, haben die besten Data Scientists einen wichtigen Faktor, der sie auszeichnet: Sie interessieren sich für das geschäftliche Gesamtbild des Unternehmens, in dem sie arbeiten, und kennen sich mit ihnen aus.

Es spielt keine Rolle, ob Sie im Bereich mobiler Apps tätig sind, eine DTC-E-Commerce-Marke betreiben oder in einer anderen Branche tätig sind – Sie können so gut darin sein, Algorithmen zu erstellen und einzusetzen, wie Sie möchten, aber es sei denn, Sie verstehen, wie sie sich darauf beziehen Unter dem Strich Ihres Unternehmens werden Sie nicht weit kommen.

Nicht nur das, sondern da Big Data zu einem Werkzeug in jedem Teil des Startup-Betriebs wird, stellen viele Data Scientists möglicherweise fest, dass ihre Talente und Interessen mit einem Bereich von Nischenexpertise wie Sicherheit, Kundenservice, Vertrieb oder Marketing in Einklang stehen. Einer der aufregendsten neuen Bereiche für Data Scientists ist der Finanzsektor, da Finanzanalysten beginnen, die Vorteile der Integration typischer Data-Science-Fähigkeiten wie künstlicher Intelligenz in ihre Jobs und täglichen Aufgaben zu sehen.

Auch wenn Sie nicht im Finanzsektor tätig sind, sind Finanzdaten ein immer wichtigerer Teil des Bildes, und Finanzaufgaben werden Teil des Jobs. Dies gilt für jede Branche, in der Sie tätig sind – das FP&A-Team benötigt wahrscheinlich unweigerlich Hilfe bei der Analyse der Datenberichterstattung.

Ganz gleich, wohin Sie Ihr Karriereweg führen wird, Data Scientists sollten zumindest in der Lage sein, diese fünf Grundbegriffe der Finanzanalyse zu verstehen, um weiterhin an der Spitze ihres Spiels zu bleiben und sich für Möglichkeiten in ihrem eigenen oder einem neuen Bereich offen zu halten.

1. Risikoanalyse

Risikomanagement ist ein wichtiger Bestandteil jedes Teams in einem wachsenden Startup. Typischerweise fällt es der C-Suite zu. Da Unternehmen jedoch immer geschickter darin werden, Daten zu sammeln und zu sortieren, hat die Risikoanalyse an Bedeutung gewonnen. Früher nutzten Führungskräfte ihre Intuition, um ihre Unternehmungen zu leiten. Heute müssen harte Daten hinter ihren Entscheidungen stehen.

Der Zweck der Risikoanalyse besteht laut Deloitte darin, „Risiken zu messen, zu quantifizieren und sogar vorherzusagen“. Datenwissenschaftler müssen Modelle erstellen, die Risiken überwachen, bewerten und den relevanten Parteien melden.

Es ist auch nicht nur eine Aufgabe der Finanzabteilung – die Risikobewertung muss einen einheitlichen Überblick über alle Arten von Risiken schaffen, denen das Unternehmen ausgesetzt ist, und wie man ihnen aus einer datengestützten Perspektive begegnet.

2. Erwarteter Wert

In der Statistik hat der Erwartungswert eine ziemlich klar definierte Bedeutung: Es ist einfach der erwartete Durchschnittswert für eine Investition, der berechnet wird, indem jedes der möglichen Ergebnisse mit der Wahrscheinlichkeit multipliziert wird, dass jedes Ergebnis eintritt. Dann werden diese Werte alle aufsummiert.

In der Finanzwelt ermöglichen diese Werte Anlegern, das Szenario zu wählen, das ihnen am wahrscheinlichsten das gewünschte Ergebnis bringt. In der Welt der Datenwissenschaften ist der Erwartungswert eines der zugrunde liegenden Konzepte der Wahrscheinlichkeitstheorie und des maschinellen Lernens. Wenn sich eine Führungskraft fragt, ob sie dieses große Risiko eingehen soll oder nicht, wird wahrscheinlich ein Datenwissenschaftler hinzugezogen, um zu besprechen, was das langfristige Ergebnis am wahrscheinlichsten ist.

Viele Datenwissenschaftler werden die mathematische Definition und Bedeutung kennen, aber es lohnt sich, sich auch der Relevanz des Begriffs im geschäftlichen Sinne bewusst zu sein.

3. Kostenrechnung

Die Kostenrechnung ist der Prozess, mit dem ein Unternehmen feststellt, wie es Geld ausgibt, wie viel Geld es verdient und wo Geld verloren geht.

Ein Beispiel hierfür ist die Kosten-Volumen-Gewinn-Analyse, bei der FP&A-Führungskräfte bestimmen, wie viele Verkäufe erforderlich wären, um die Kosten für die Geschäftstätigkeit zu decken. Einfach ausgedrückt, es ist eine Möglichkeit, die Bücher hypothetisch auszugleichen.

Datenwissenschaftler werden hinzugezogen, um bei diesem Prozess zu helfen, da es eine ganzheitliche Betrachtung der Ausgaben und potenziellen Einnahmen des Unternehmens über mehrere Abteilungen hinweg erfordert. Um ein realistisches Kostenrechnungsmodell zu erstellen, müssen Data Scientists das Geschäftsmodell ihres Arbeitgebers gut verstehen.

4. Finanzbuchhaltung

Die Finanzbuchhaltung ist retrospektiv – sie ist eine Analyse von Transaktionen, die in einem vergangenen Zeitraum stattgefunden haben. Trotz der Namensähnlichkeit unterscheidet sich die Finanzbuchhaltung subtil von der Kostenrechnung.

Die Kostenrechnung ist auf interne Zielgruppen ausgerichtet. Die Finanzbuchhaltung ist jedoch nach außen gerichtet. Es wurde entwickelt, um Aktionären, Kreditgebern und Aufsichtsbehörden zu helfen, einen besseren Überblick über das Geschäft zu erhalten. Die Bilanzen der Finanzbuchhaltung zeigen Erträge, Aufwendungen, Vermögenswerte, Verbindlichkeiten und Eigenkapital.

Rechnungswesen ist von Natur aus eine analytische Fähigkeit. Da sich Data-Science-Sprachen und -Techniken weiterentwickelt haben, ist es effizienter geworden, Data-Science-Fähigkeiten zu nutzen, um Berichte und Pläne für die Finanzbuchhaltung zu erstellen.

5. Kreditvergabe

Die Kreditvergabe ist eine der geheimnisvollen Kräfte hinter dem Wirtschaftswachstum. Es wird von Mathur und Marcelin definiert als „ein Prozess, wie eine Bank ihre finanziellen Ressourcen und andere Kreditquellen auf verschiedene Prozesse, Kreditnehmer und Projekte aufteilt“. Im Grunde entscheiden die Kreditquellen, wie viel finanzieller Kredit den Menschen gewährt wird.

Dies geht Hand in Hand mit der zuvor besprochenen Risikoanalyse. Data Scientists sind häufig in der Lage, Modelle zu erstellen, die bei der Entscheidung helfen, wie viel Kredit vergeben werden soll, wie z. B. Kredit-Scores. Datenwissenschaftler werden benötigt, um Unternehmen dabei zu helfen, den Gewinn zu optimieren und gleichzeitig das Risiko für sich selbst zu minimieren.

Die Kreditvergabe ist ein enormes Thema, besonders wenn Sie sich nicht auskennen. Um mehr darüber zu erfahren, empfehle ich, mit einer tatsächlichen Fallstudie zu beginnen. Dieses Papier aus dem Jahr 2017 untersucht die Beziehung zwischen Kreditvergabe, Risikomanagement und Kreditportfolio-Performance von Mikrofinanzinstituten. Es ist eine faszinierende Lektüre, und Data Scientists können der Methodik folgen, um zu verstehen, wie ihre eigenen Fähigkeiten nützlich sein können.

Diese finanziellen Bedingungen sind nur Sprungbretter

Dies ist ein kurzer Artikel, und zu jedem dieser Begriffe wurden mehrere Bücher zu diesem Thema geschrieben. Betrachten Sie dies eher als einführenden Leitfaden als als eine endgültige Wissensquelle.

Unabhängig davon, ob Sie planen, in den Finanzsektor einzusteigen oder nicht, müssen Data Scientists über gründliche Kenntnisse der Finanzbedingungen und -konzepte verfügen, um in der Belegschaft wettbewerbsfähig zu bleiben. Diese fünf sind nicht umfassend, aber sie sind ein guter Ausgangspunkt.