모든 스타트업 데이터 전문가가 알아야 할 5가지 재무 분석 용어

스타트업의 사내 인재와 관련하여 최고의 데이터 과학자는 그들을 차별화하는 한 가지 중요한 요소가 있습니다. 바로 그들이 일하는 회사의 전반적인 비즈니스 상황에 관심이 있고 지식이 있다는 것입니다.

모바일 앱 부문에서 운영하든, DTC 전자상거래 브랜드를 운영하든, 또는 다른 비즈니스 분야에서 운영하든 상관없습니다. 알고리즘을 구축하고 배포하는 데는 원하는 만큼 숙련될 수 있지만 알고리즘이 적용되는 방식을 이해하지 않는 한 회사의 결론은 멀리 가지 않을 것입니다.

뿐만 아니라 빅 데이터가 스타트업 운영의 모든 부분에서 도구가 되면서 많은 데이터 과학자들은 자신의 재능과 관심이 보안, 고객 서비스, 영업 또는 마케팅과 같은 틈새 전문 분야와 일치하기 시작한다는 것을 알게 될 것입니다. 데이터 과학자에게 가장 흥미로운 새로운 영역 중 하나는 금융 부문입니다. 재무 분석가는 인공 지능과 같은 일반적인 데이터 과학 기술을 업무 및 일상 업무에 통합하는 데 따른 보상을 보기 시작했습니다.

금융 부문에서 일하지 않더라도 재무 데이터는 점점 더 중요한 그림의 일부가 되며 재무 작업은 업무의 일부가 됩니다. 이것은 귀하가 속한 모든 산업의 경우입니다. FP&A 팀은 불가피하게 데이터 보고 분석에 도움이 필요할 것입니다.

경력 경로가 어디로 가든지 데이터 과학자는 최소한 이 다섯 가지 기본 재무 분석 용어를 이해할 수 있어야 자신의 분야에서 최고의 자리에 오르고 자신의 분야나 새로운 분야에서 기회를 열어 둘 수 있습니다.

1. 위험 분석

위험 관리는 성장하는 스타트업의 모든 팀에서 중요한 부분입니다. 일반적으로 C-suite에 속합니다. 그러나 기업이 데이터를 수집하고 분류하는 데 능숙해짐에 따라 위험 분석이 두각을 나타내게 되었습니다. 이전에는 리더가 직관을 사용하여 벤처를 안내했습니다. 오늘날 그들의 결정 뒤에는 확실한 데이터가 있어야 합니다.

딜로이트에 따르면 위험 분석의 목적은 "위험을 측정, 수량화 및 예측하는 것"입니다. 데이터 과학자는 관련 당사자에게 위험을 모니터링, 평가 및 보고하는 모델을 구축해야 합니다.

재무 부서만의 책임이 아닙니다. 위험 평가는 회사가 직면한 모든 종류의 위험에 대한 통합된 보기를 만들고 데이터 기반 관점에서 접근하는 방법을 만들어야 합니다.

2. 기대값

통계에서 기대 가치는 매우 잘 정의된 의미를 갖습니다. 각 가능한 결과에 각 결과가 발생할 가능성을 곱하여 계산되는 단순히 투자에 대한 예상 평균 가치입니다. 그런 다음 이 값을 모두 합산합니다.

금융 세계에서 이러한 가치를 통해 투자자는 가장 원하는 결과를 얻을 수 있는 시나리오를 선택할 수 있습니다. 데이터 과학 세계에서 기대값은 확률 이론과 기계 학습의 기반 개념 중 하나입니다. 경영진이 큰 위험을 감수해야 하는지 여부를 고민할 때 데이터 과학자가 전화를 걸어 장기적 결과가 무엇인지 논의할 가능성이 높습니다.

많은 데이터 과학자는 수학적 정의와 중요성을 알고 있지만 비즈니스 의미에서도 용어의 관련성을 인식하는 것이 좋습니다.

3. 원가회계

원가회계는 회사가 돈을 어떻게 쓰고 있는지, 얼마를 벌고 있는지, 어디에서 돈을 잃는지를 식별하는 프로세스입니다.

이에 대한 예는 FP&A 리더가 비즈니스 비용으로 손익분기점을 달성하는 데 얼마나 많은 판매가 필요한지 결정하는 비용 볼륨 이익 분석입니다. 간단히 말해서, 책의 균형을 가상적으로 맞추는 방법입니다.

여러 부서에 걸친 비즈니스 비용과 잠재적 수입을 전체적으로 살펴봐야 하기 때문에 이 프로세스를 돕기 위해 데이터 과학자가 호출되고 있습니다. 현실적인 비용 회계 모델을 만들려면 데이터 과학자가 고용주의 비즈니스 모델을 잘 이해해야 합니다.

4. 재무회계

재무 회계는 소급적이며 과거 기간 동안 발생한 거래에 대한 분석입니다. 이름의 유사성에도 불구하고 재무 회계는 원가 회계와 미묘하게 다릅니다.

비용 회계는 내부 고객을 대상으로 합니다. 그러나 재무회계는 외향적이다. 주주, 대출 기관 및 규제 기관이 비즈니스에 대해 더 잘 이해할 수 있도록 설계되었습니다. 재무회계에 표시되는 재무제표는 수익, 비용, 자산, 부채 및 자본을 표시합니다.

회계는 본질적으로 분석 기술입니다. 데이터 과학 언어와 기술이 발전함에 따라 데이터 과학 기술을 사용하여 재무 회계의 보고서와 계획을 만드는 것이 더 효율적이 되었습니다.

5. 학점 배정

신용 배분은 경제 성장의 비밀스러운 힘 중 하나입니다. Mathur와 Marcelin은 이를 "은행이 재정 자원과 기타 신용 출처를 다양한 프로세스, 차용인 및 프로젝트에 분할하는 방법"으로 정의합니다. 기본적으로 신용 출처가 사람들에게 제공할 재정적 신용을 결정하는 방법입니다.

이는 앞서 논의한 위험 분석과 함께 진행됩니다. 데이터 과학자는 신용 점수와 같이 할당할 신용의 양을 결정하는 데 도움이 되는 모델을 구축하는 위치에 있는 경우가 많습니다. 데이터 과학자는 기업이 스스로에 대한 위험을 최소화하면서 이익을 최적화할 수 있도록 도와야 합니다.

학점 할당은 특히 익숙하지 않은 경우 엄청난 주제입니다. 이에 대해 자세히 알아보려면 실제 사례 연구부터 시작하는 것이 좋습니다. 2017년의 이 논문은 소액 금융 기관의 신용 배분, 위험 관리 및 대출 포트폴리오 성과 간의 관계를 조사합니다. 그것은 매혹적인 읽기이며 데이터 과학자는 방법론을 따라 자신의 기술이 어떻게 유용할 수 있는지 이해할 수 있습니다.

이러한 재정 조건은 디딤돌일 뿐입니다.

이것은 짧은 기사이며 이러한 각 용어에는 해당 주제에 대해 여러 권의 책이 있습니다. 이것을 지식의 확실한 출처라기보다 입문용 안내서라고 생각하십시오.

금융 부문으로 진출할 계획이든 아니든 데이터 과학자는 인력에서 경쟁력을 유지하기 위해 재무 용어와 개념에 대한 철저한 지식이 필요합니다. 이 다섯 가지가 포괄적이지는 않지만 시작하기에 좋은 곳입니다.