5 Istilah Analisis Keuangan yang Perlu Diketahui Setiap Profesional Data Startup

Ketika berbicara tentang talenta internal di perusahaan rintisan, ilmuwan data terbaik memiliki satu faktor penting yang membedakan mereka: mereka tertarik dan memiliki pengetahuan tentang gambaran bisnis keseluruhan perusahaan tempat mereka bekerja.

Tidak masalah jika Anda beroperasi di sektor aplikasi seluler, menjalankan merek e-niaga DTC, atau vertikal bisnis lainnya – Anda dapat menjadi sesempurna yang Anda inginkan dalam membangun dan menerapkan algoritme, tetapi kecuali jika Anda memahami bagaimana penerapannya pada bottom line perusahaan Anda, Anda tidak akan jauh.

Tidak hanya itu, karena big data menjadi alat di setiap bagian operasi startup, banyak ilmuwan data mungkin menemukan bakat dan minat mereka mulai selaras dengan bidang keahlian khusus seperti keamanan, layanan pelanggan, penjualan, atau pemasaran. Salah satu bidang baru yang paling menarik bagi ilmuwan data adalah di sektor keuangan, karena analis keuangan mulai melihat manfaat dari menggabungkan keterampilan ilmu data yang khas seperti kecerdasan buatan ke dalam pekerjaan dan tugas sehari-hari mereka.

Bahkan jika Anda tidak bekerja di sektor keuangan, data keuangan merupakan bagian yang semakin penting, dan tugas keuangan menjadi bagian dari pekerjaan. Ini adalah kasus untuk industri apa pun tempat Anda berada – tim FP&A kemungkinan besar pasti membutuhkan bantuan dengan analisis pelaporan data.

Ke mana pun jalur karier Anda akan membawa Anda, ilmuwan data setidaknya harus dapat memahami lima istilah analisis keuangan dasar ini untuk melanjutkan di puncak permainan mereka dan menjaga diri mereka tetap terbuka terhadap peluang di bidang mereka sendiri atau di bidang baru.

1. Analisis risiko

Manajemen risiko adalah bagian penting dari tim mana pun di startup yang sedang berkembang. Biasanya, itu jatuh ke C-suite. Tetapi ketika perusahaan tumbuh lebih mahir dalam mengumpulkan dan memilah-milah data, analitik risiko menjadi lebih menonjol. Sebelumnya, para pemimpin akan menggunakan intuisi mereka untuk memandu usaha mereka. Hari ini, harus ada data keras di balik keputusan mereka.

Tujuan dari analisis risiko adalah untuk “mengukur, menghitung, dan bahkan memprediksi risiko,” menurut Deloitte. Ini membutuhkan ilmuwan data untuk membangun model yang akan memantau, menilai, dan melaporkan risiko kepada pihak terkait.

Ini bukan hanya tanggung jawab departemen keuangan, baik – penilaian risiko harus menciptakan pandangan terpadu dari segala macam risiko yang dihadapi perusahaan, dan bagaimana mendekati mereka dari perspektif yang didukung data.

2. Nilai yang diharapkan

Dalam statistik, nilai yang diharapkan memiliki arti yang cukup jelas: itu hanyalah nilai rata-rata yang diantisipasi untuk sebuah investasi, dihitung dengan mengalikan setiap hasil yang mungkin dengan kemungkinan bahwa setiap hasil akan terjadi. Kemudian, nilai-nilai ini dijumlahkan.

Di dunia keuangan, nilai-nilai ini memungkinkan investor untuk memilih skenario yang paling mungkin memberi mereka hasil yang paling diinginkan. Di dunia ilmu data, nilai yang diharapkan adalah salah satu konsep yang mendasari teori probabilitas dan pembelajaran mesin. Ketika seorang eksekutif bertanya-tanya apakah dia harus mengambil risiko besar itu atau tidak, seorang ilmuwan data kemungkinan akan dipanggil untuk membahas apa hasil jangka panjang yang paling mungkin terjadi.

Banyak ilmuwan data akan mengetahui definisi dan signifikansi matematis, tetapi perlu juga menyadari relevansi istilah tersebut dalam pengertian bisnis.

3. Akuntansi biaya

Akuntansi biaya adalah proses dimana perusahaan akan mengidentifikasi bagaimana menghabiskan uang, berapa banyak uang yang diperoleh, dan di mana uang hilang.

Contohnya adalah analisis laba volume biaya, di mana para pemimpin FP&A akan menentukan berapa banyak penjualan yang diperlukan untuk mencapai titik impas dengan biaya menjalankan bisnis. Sederhananya, ini adalah cara untuk menyeimbangkan buku secara hipotetis.

Ilmuwan data dipanggil untuk membantu proses ini, karena melibatkan pandangan holistik pada pengeluaran bisnis dan potensi pendapatan di berbagai departemen. Untuk membuat model akuntansi biaya yang realistis, ilmuwan data memerlukan pemahaman yang baik tentang model bisnis perusahaan mereka.

4. Akuntansi keuangan

Akuntansi keuangan bersifat retrospektif – ini adalah analisis transaksi yang telah terjadi selama periode waktu yang lalu. Terlepas dari kesamaan namanya, akuntansi keuangan agak berbeda dari akuntansi biaya.

Akuntansi biaya diarahkan untuk audiens internal. Namun, akuntansi keuangan menghadap ke luar. Ini dirancang untuk membantu pemegang saham, pemberi pinjaman, dan regulator mendapatkan pandangan bisnis yang lebih baik. Laporan yang disajikan dalam akuntansi keuangan menunjukkan pendapatan, beban, aset, kewajiban, dan ekuitas.

Akuntansi pada dasarnya adalah keterampilan analitis. Karena bahasa dan teknik ilmu data telah berkembang, penggunaan keterampilan ilmu data menjadi lebih efisien untuk membuat laporan dan rencana akuntansi keuangan.

5. Alokasi kredit

Alokasi kredit adalah salah satu kekuatan rahasia di balik pertumbuhan ekonomi. Ini didefinisikan oleh Mathur dan Marcelin sebagai "proses bagaimana bank membagi sumber daya keuangannya dan sumber kredit lainnya ke proses, peminjam, dan proyek yang berbeda." Pada dasarnya, bagaimana sumber kredit memutuskan berapa banyak kredit finansial yang akan diberikan kepada orang-orang.

Ini sejalan dengan analisis risiko yang dibahas sebelumnya. Ilmuwan data sering berada dalam posisi membangun model yang akan membantu memutuskan berapa banyak kredit yang akan dialokasikan, seperti nilai kredit. Ilmuwan data diperlukan untuk membantu perusahaan mengoptimalkan keuntungan sekaligus meminimalkan risiko bagi diri mereka sendiri.

Alokasi kredit adalah topik yang sangat besar, terutama jika Anda tidak terbiasa. Untuk mempelajari lebih lanjut, saya sarankan memulai dengan studi kasus yang sebenarnya. Makalah ini dari tahun 2017 mengkaji hubungan antara alokasi kredit, manajemen risiko, dan kinerja portofolio pinjaman lembaga keuangan mikro. Ini adalah bacaan yang menarik, dan para ilmuwan data dapat mengikuti metodologi untuk memahami bagaimana keterampilan mereka sendiri dapat berguna.

Istilah keuangan ini hanyalah batu loncatan

Ini adalah artikel pendek, dan masing-masing istilah ini memiliki banyak buku yang ditulis tentang masalah ini. Anggap ini lebih sebagai panduan pengantar daripada sumber pengetahuan definitif.

Apakah Anda berencana untuk pindah ke sektor keuangan atau tidak, ilmuwan data harus memiliki pengetahuan menyeluruh tentang istilah dan konsep keuangan agar tetap kompetitif di dunia kerja. Kelimanya tidak komprehensif, tetapi mereka adalah tempat yang baik untuk memulai.