すべてのスタートアップデータの専門家が知っておくべき5つの財務分析用語

スタートアップの社内人材に関して言えば、最高のデータサイエンティストには、彼らを際立たせる重要な要素が1つあります。それは、彼らが働いている会社の全体的なビジネス状況に関心があり、知識があることです。

モバイルアプリセクターで事業を行っているか、DTC eコマースブランドを運営しているか、その他の業種であるかは関係ありません。アルゴリズムの構築と展開については、好きなだけ熟練できますが、アルゴリズムがどのように適用されるかを理解していない限り、あなたの会社の収益、あなたは遠くに行くことはありません。

それだけでなく、ビッグデータがスタートアップオペレーションのあらゆる部分でツールになるにつれて、多くのデータサイエンティストは、セキュリティ、カスタマーサービス、販売、マーケティングなどのニッチな専門知識の領域に自分の才能と関心が一致し始めることに気付くかもしれません。 データサイエンティストにとって最もエキサイティングな新しい分野の1つは金融セクターです。金融アナリストは、人工知能などの典型的なデータサイエンススキルを仕事や日常業務に組み込むことのメリットを認識し始めています。

財務部門で働いていない場合でも、財務データはますます重要な部分になり、財務タスクは仕事の一部になります。 これは、どの業界にも当てはまります。FP＆Aチームは、必然的にデータレポート分析の支援を必要とする可能性があります。

あなたのキャリアパスがどこに行くかに関係なく、データサイエンティストは、少なくともこれらの5つの基本的な財務分析用語を理解して、ゲームのトップを継続し、自分の分野または新しい分野での機会を受け入れることができるはずです。

1.リスク分析

リスク管理は、成長を続ける新興企業のチームにとって重要な部分です。 通常、それはCスイートに分類されます。 しかし、企業がデータの収集と並べ替えに精通するにつれて、リスク分析が目立つようになりました。 以前は、リーダーは直感を使ってベンチャーを指導していました。 今日、彼らの決定の背後には確かなデータがなければなりません。

デロイトによると、リスク分析の目的は、「リスクを測定、定量化、さらには予測」することです。 データサイエンティストは、リスクを監視、評価し、関係者に報告するモデルを構築する必要があります。

財務部門の責任だけではありません。リスク評価では、会社が直面するあらゆる種類のリスクと、データに裏付けられた観点からそれらにアプローチする方法について統一されたビューを作成する必要があります。

2.期待値

統計では、期待値にはかなり明確な意味があります。これは、投資の予想平均値であり、考えられる各結果に各結果が発生する可能性を掛けて計算されます。 次に、これらの値がすべて合計されます。

金融の世界では、これらの値により、投資家は最も望ましい結果をもたらす可能性が最も高いシナリオを選択できます。 データサイエンスの世界では、期待値は確率論と機械学習の基盤となる概念の1つです。 経営幹部がその大きなリスクを冒すべきかどうか疑問に思っているときは、データサイエンティストが呼ばれ、長期的な結果が最もありそうなことについて話し合うでしょう。

多くのデータサイエンティストは数学的な定義と重要性を知っていますが、ビジネスの意味での用語の関連性にも注意する必要があります。

3.原価計算

原価計算は、企業がどのようにお金を使っているか、どれだけのお金を稼いでいるか、どこでお金が失われているかを特定するプロセスです。

この一例は、コストボリューム利益分析です。FP＆Aリーダーは、ビジネスを行うためのコストがあっても、損益分岐点にかかる売上高を決定します。 簡単に言えば、それは仮想的に本のバランスをとる方法です。

データサイエンティストは、このプロセスを支援するために呼び出されています。これには、複数の部門にわたるビジネスの費用と潜在的な収益の全体像が含まれるためです。 現実的な原価計算モデルを作成するには、データサイエンティストは、雇用主のビジネスモデルを十分に把握する必要があります。

4.財務会計

財務会計は遡及的です–これは過去の期間に発生したトランザクションの分析です。 名前は似ていますが、財務会計は原価計算とは微妙に異なります。

原価計算は、内部の対象者を対象としています。 ただし、財務会計は外向きです。 これは、株主、貸し手、および規制当局がビジネスをよりよく理解できるように設計されています。 財務会計で提示されるステートメントは、収益、費用、資産、負債、および資本を示しています。

会計は本質的に分析スキルです。 データサイエンスの言語と技術が進化するにつれて、データサイエンスのスキルを使用して財務会計のレポートと計画を作成することがより効率的になりました。

5.クレジットの割り当て

クレジットの割り当ては、経済成長の背後にある秘密の力の1つです。 これは、MathurとMarcelinによって、「銀行がその財源やその他の信用源をさまざまなプロセス、借り手、プロジェクトに分割するプロセス」と定義されています。 基本的に、それは信用の源が人々に与える財政的信用の量を決定する方法です。

これは、前述のリスク分析と密接に関連しています。 データサイエンティストは、クレジットスコアなど、割り当てるクレジットの量を決定するのに役立つモデルを構築する立場にあることがよくあります。 データサイエンティストは、企業が自社へのリスクを最小限に抑えながら利益を最適化するのを支援するために必要です。

特に慣れていない場合は、クレジットの割り当ては非常に大きなトピックです。 詳細については、実際のケーススタディから始めることをお勧めします。 2017年のこのペーパーでは、マイクロファイナンス機関の信用配分、リスク管理、およびローンポートフォリオのパフォーマンスの関係を検証します。 これは魅力的な読み物であり、データサイエンティストは方法論に従って、自分のスキルがどのように役立つかを理解できます。

これらの金銭的条件は単なる足がかりです

これは短い記事であり、これらの用語のそれぞれには、この主題について書かれた複数の本があります。 これは、決定的な知識源というよりも、入門的なガイドであると考えてください。

金融セクターへの移行を計画しているかどうかにかかわらず、データサイエンティストは、労働力の競争力を維持するために、金融条件と概念についての完全な知識を持っている必要があります。 これらの5つは包括的ではありませんが、開始するのに適した場所です。