5 Termini di analisi finanziaria che ogni professionista dei dati di avvio deve conoscere

Quando si tratta di talenti interni alle startup, i migliori data scientist hanno un fattore importante che li distingue: sono interessati e ben informati sul quadro aziendale generale dell'azienda in cui lavorano.

Non importa se operi nel settore delle app mobili, gestisci un marchio di e-commerce DTC o qualsiasi altro settore verticale: puoi essere abile quanto vuoi nella creazione e distribuzione di algoritmi, ma a meno che tu non capisca come si applicano a i profitti della tua azienda, non andrai lontano.

Non solo, ma poiché i big data diventano uno strumento in ogni parte delle operazioni di avvio, molti data scientist potrebbero scoprire che i loro talenti e interessi iniziano ad allinearsi con un regno di competenze di nicchia come sicurezza, servizio clienti, vendite o marketing. Una delle nuove aree più interessanti per gli scienziati dei dati è il settore finanziario, poiché gli analisti finanziari stanno iniziando a vedere i vantaggi dell'incorporazione delle competenze tipiche della scienza dei dati come l'intelligenza artificiale nei loro lavori e nelle attività quotidiane.

Anche se non lavori nel settore finanziario, i dati finanziari sono una parte sempre più importante del quadro e le attività finanziarie diventano parte del lavoro. Questo è il caso di qualsiasi settore in cui ti trovi: è probabile che il team di FP&A abbia inevitabilmente bisogno di aiuto con l'analisi del reporting dei dati.

Indipendentemente da dove ti porterà il tuo percorso professionale, i data scientist dovrebbero almeno essere in grado di comprendere questi cinque termini di base dell'analisi finanziaria per continuare al massimo e mantenersi aperti alle opportunità nel proprio campo o in uno nuovo.

1. Analisi del rischio

La gestione del rischio è una parte importante di qualsiasi team in una startup in crescita. In genere, spetta alla C-suite. Ma man mano che le aziende diventano più abili nella raccolta e nell'ordinamento dei dati, l'analisi del rischio ha acquisito importanza. In precedenza, i leader avrebbero usato la loro intuizione per guidare le loro iniziative. Oggi, ci devono essere dati concreti dietro le loro decisioni.

Lo scopo dell'analisi del rischio è "misurare, quantificare e persino prevedere il rischio", secondo Deloitte. Richiede ai data scientist di costruire modelli in grado di monitorare, valutare e segnalare i rischi alle parti interessate.

Non è nemmeno solo una responsabilità del dipartimento finanziario: la valutazione del rischio deve creare una visione unificata di tutti i tipi di rischi che l'azienda deve affrontare e di come affrontarli da una prospettiva basata sui dati.

2. Valore atteso

Nelle statistiche, il valore atteso ha un significato abbastanza ben definito: è semplicemente il valore medio previsto per un investimento, calcolato moltiplicando ciascuno dei possibili risultati per la probabilità che ogni risultato si realizzi. Quindi, questi valori sono tutti sommati.

Nel mondo della finanza, questi valori consentono agli investitori di scegliere lo scenario che con maggiori probabilità dia loro il risultato più desiderato. Nel mondo della scienza dei dati, il valore atteso è uno dei concetti alla base della teoria della probabilità e dell'apprendimento automatico. Quando un dirigente si chiede se dovrebbe correre quel grosso rischio o meno, un data scientist sarà probabilmente chiamato a discutere quale sarà il risultato più probabile a lungo termine.

Molti data scientist conosceranno la definizione e il significato matematici, ma vale la pena essere consapevoli dell'importanza del termine anche in senso commerciale.

3. Contabilità dei costi

La contabilità dei costi è il processo mediante il quale un'azienda identificherà come sta spendendo denaro, quanti soldi sta guadagnando e dove viene perso denaro.

Un esempio di ciò è l'analisi del profitto del volume dei costi, in cui i leader di FP&A determineranno quante vendite sarebbero necessarie per raggiungere il pareggio con il costo di fare affari. In poche parole, è un modo per bilanciare ipoteticamente i conti.

I data scientist vengono chiamati per aiutare con questo processo, poiché implica uno sguardo olistico alle spese dell'azienda e ai potenziali guadagni in più dipartimenti. Per creare un modello realistico di contabilità dei costi, i data scientist hanno bisogno di una buona conoscenza del modello di business del loro datore di lavoro.

4. Contabilità finanziaria

La contabilità finanziaria è retrospettiva: è un'analisi delle transazioni avvenute in un periodo di tempo passato. Nonostante la somiglianza del nome, la contabilità finanziaria è leggermente diversa dalla contabilità dei costi.

La contabilità dei costi è orientata al pubblico interno. Tuttavia, la contabilità finanziaria è rivolta verso l'esterno. È progettato per aiutare gli azionisti, i finanziatori e le autorità di regolamentazione a ottenere una visione migliore del business. Le dichiarazioni presentate nella contabilità finanziaria mostrano ricavi, spese, attività, passività e patrimonio netto.

La contabilità è per sua stessa natura una capacità analitica. Con l'evoluzione dei linguaggi e delle tecniche della scienza dei dati, è diventato più efficiente utilizzare le competenze della scienza dei dati per creare report e piani di contabilità finanziaria.

5. Allocazione del credito

L'allocazione del credito è una delle forze segrete alla base della crescita economica. È definito da Mathur e Marcelin come "un processo in cui una banca divide le proprie risorse finanziarie e altre fonti di credito in diversi processi, mutuatari e progetti". Fondamentalmente, è come le fonti di credito decidono quanto credito finanziario dare alle persone.

Questo va di pari passo con l'analisi del rischio discussa in precedenza. I data scientist sono spesso nella posizione di costruire modelli che aiuteranno a decidere quanto credito allocare, come i punteggi di credito. I data scientist sono necessari per aiutare le aziende a ottimizzare i profitti riducendo al minimo i rischi per se stesse.

L'allocazione del credito è un argomento enorme, soprattutto se non hai familiarità. Per saperne di più, ti consiglio di iniziare con un vero e proprio case study. Questo documento del 2017 esamina la relazione tra allocazione del credito, gestione del rischio e performance del portafoglio prestiti degli istituti di microfinanza. È una lettura affascinante e gli scienziati dei dati possono seguire la metodologia per capire come le proprie capacità possono essere utili.

Questi termini finanziari sono solo trampolini di lancio

Questo è un breve articolo e ciascuno di questi termini ha avuto più libri scritti sull'argomento. Pensa a questo più come una guida introduttiva che come una fonte di conoscenza definitiva.

Indipendentemente dal fatto che tu abbia intenzione di trasferirti nel settore finanziario o meno, i data scientist devono avere una conoscenza approfondita dei termini e dei concetti finanziari per rimanere competitivi nella forza lavoro. Questi cinque non sono completi, ma sono un buon punto di partenza.