5 terminów dotyczących analizy finansowej, które powinien znać każdy specjalista ds. danych startowych

Jeśli chodzi o wewnętrzne talenty w startupach, najlepsi badacze danych mają jeden ważny czynnik, który ich wyróżnia: są zainteresowani i posiadają wiedzę na temat ogólnego obrazu biznesowego firmy, w której pracują.

Nie ma znaczenia, czy działasz w sektorze aplikacji mobilnych, prowadzisz markę e-commerce DTC, czy jakąkolwiek inną branżę biznesową – możesz być tak wykwalifikowany, jak chcesz w tworzeniu i wdrażaniu algorytmów, ale chyba że rozumiesz, w jaki sposób mają one zastosowanie do wyniki Twojej firmy, daleko nie zajdziesz.

Nie tylko to, ale ponieważ big data staje się narzędziem w każdej części działalności startupów, wielu analityków danych może odkryć, że ich talenty i zainteresowania zaczynają łączyć się ze sferą niszowej wiedzy specjalistycznej, takiej jak bezpieczeństwo, obsługa klienta, sprzedaż lub marketing. Jednym z najbardziej ekscytujących nowych obszarów dla naukowców zajmujących się danymi jest sektor finansowy, ponieważ analitycy finansowi zaczynają dostrzegać korzyści płynące z włączenia typowych umiejętności związanych z nauką o danych, takich jak sztuczna inteligencja, do swojej pracy i codziennych zadań.

Nawet jeśli nie pracujesz w sektorze finansowym, dane finansowe stają się coraz ważniejszą częścią obrazu, a zadania finansowe stają się częścią pracy. Tak jest w przypadku każdej branży, w której działasz – zespół FP&A prawdopodobnie nieuchronnie będzie potrzebować pomocy w analizie raportowania danych.

Bez względu na to, dokąd zaprowadzi Cię Twoja ścieżka kariery, analitycy danych powinni przynajmniej być w stanie zrozumieć te pięć podstawowych terminów dotyczących analizy finansowej, aby pozostać na szczycie swojej gry i zachować otwartość na możliwości w swojej własnej dziedzinie lub w nowej.

1. Analiza ryzyka

Zarządzanie ryzykiem jest ważną częścią każdego zespołu w rozwijającym się startupie. Zazwyczaj przypada na zarząd. Jednak wraz ze wzrostem biegłości firm w gromadzeniu i sortowaniu danych analiza ryzyka zyskała na znaczeniu. Wcześniej przywódcy wykorzystywali swoją intuicję do kierowania swoimi przedsięwzięciami. Dziś za ich decyzjami muszą kryć się twarde dane.

Według Deloitte celem analityki ryzyka jest „pomiar, kwantyfikacja, a nawet przewidywanie ryzyka”. Wymaga od analityków danych zbudowania modeli, które będą monitorować, oceniać i raportować ryzyko odpowiednim stronom.

To nie tylko odpowiedzialność działu finansowego – ocena ryzyka musi stworzyć ujednolicony obraz wszelkiego rodzaju zagrożeń, przed którymi stoi firma, oraz sposobu podejścia do nich z perspektywy opartej na danych.

2. Oczekiwana wartość

W statystyce wartość oczekiwana ma dość dobrze zdefiniowane znaczenie: jest to po prostu przewidywana średnia wartość inwestycji, obliczona poprzez pomnożenie każdego z możliwych wyników przez prawdopodobieństwo wystąpienia każdego z nich. Następnie wszystkie te wartości są sumowane.

W świecie finansów wartości te pozwalają inwestorom wybrać scenariusz, który z największym prawdopodobieństwem zapewni im najbardziej pożądany wynik. W świecie nauki o danych wartość oczekiwana jest jedną z podstawowych koncepcji teorii prawdopodobieństwa i uczenia maszynowego. Kiedy kierownik zastanawia się, czy powinna podjąć tak duże ryzyko, czy nie, prawdopodobnie zostanie wezwany specjalista ds. danych, aby omówić najbardziej prawdopodobny długoterminowy wynik.

Wielu analityków danych zna matematyczną definicję i znaczenie, ale warto mieć świadomość znaczenia tego terminu również w sensie biznesowym.

3. Rachunek kosztów

Rachunek kosztów to proces, dzięki któremu firma określa, w jaki sposób wydaje pieniądze, ile zarabia i gdzie pieniądze są tracone.

Przykładem tego jest analiza kosztów i zysków, gdzie liderzy FP&A określają, ile sprzedaży potrzeba, aby wyjść na zero z kosztami prowadzenia działalności. Mówiąc najprościej, jest to sposób hipotetycznego zrównoważenia ksiąg.

Do pomocy w tym procesie wzywa się analityków danych, ponieważ obejmuje on całościowe spojrzenie na wydatki firmy i potencjalne zarobki w wielu działach. Aby stworzyć realistyczny model rachunku kosztów, analitycy danych potrzebują dobrego zrozumienia modelu biznesowego pracodawcy.

4. Rachunkowość finansowa

Rachunkowość finansowa jest retrospektywna – to analiza transakcji, które miały miejsce w minionym okresie. Pomimo podobieństwa nazwy rachunkowość finansowa nieznacznie różni się od rachunku kosztów.

Rachunek kosztów jest nastawiony na odbiorców wewnętrznych. Jednak rachunkowość finansowa jest skierowana na zewnątrz. Został zaprojektowany, aby pomóc akcjonariuszom, pożyczkodawcom i organom regulacyjnym uzyskać lepszy wgląd w biznes. Sprawozdania prezentowane w rachunkowości finansowej pokazują przychody, koszty, aktywa, zobowiązania i kapitał własny.

Rachunkowość jest z natury umiejętnością analityczną. Wraz z ewolucją języków i technik związanych z nauką o danych, coraz wydajniejsze staje się wykorzystywanie umiejętności związanych z nauką o danych do tworzenia raportów i planów rachunkowości finansowej.

5. Alokacja kredytu

Alokacja kredytów jest jedną z ukrytych sił wzrostu gospodarczego. Jest definiowany przez Mathura i Marcelina jako „proces polegający na tym, że bank dzieli swoje zasoby finansowe i inne źródła kredytu na różne procesy, kredytobiorców i projekty”. Zasadniczo, to w jaki sposób źródła kredytu decydują o tym, ile kredytu finansowego dać ludziom.

Idzie to w parze z omówioną wcześniej analizą ryzyka. Analitycy danych często są w stanie zbudować modele, które pomogą zdecydować, ile kredytów należy przydzielić, na przykład oceny kredytowe. Analitycy danych są potrzebni, aby pomóc firmom zoptymalizować zyski, jednocześnie minimalizując ryzyko dla nich samych.

Alokacja kredytów to ogromny temat, zwłaszcza jeśli nie jesteś zaznajomiony. Aby dowiedzieć się więcej na ten temat, polecam zacząć od rzeczywistego studium przypadku. Niniejszy artykuł z 2017 r. analizuje związek między alokacją kredytów, zarządzaniem ryzykiem i wynikami portfela kredytowego instytucji mikrofinansowych. To fascynująca lektura, a naukowcy zajmujący się danymi mogą śledzić wraz z metodologią, aby zrozumieć, jak przydatne mogą być ich własne umiejętności.

Te warunki finansowe to tylko odskocznia

To jest krótki artykuł, a na każdy z tych terminów napisano wiele książek na ten temat. Pomyśl o tym bardziej jako o przewodniku wprowadzającym niż o ostatecznym źródle wiedzy.

Niezależnie od tego, czy planujesz przenieść się do sektora finansowego, czy nie, analitycy danych muszą posiadać dogłębną wiedzę na temat terminów i pojęć finansowych, aby zachować konkurencyjność wśród pracowników. Te pięć nie są wyczerpujące, ale są dobrym punktem wyjścia.