Her Startup Data Profesyonelinin Bilmesi Gereken 5 Finansal Analiz Terimi

Girişimlerde şirket içi yetenekler söz konusu olduğunda, en iyi veri bilimcilerinin onları farklı kılan önemli bir faktörü vardır: çalıştıkları şirketin genel ticari resmiyle ilgilenirler ve bu konuda bilgi sahibidirler.

Mobil uygulama sektöründe çalışıyor olmanız, bir DTC e-ticaret markası veya başka bir iş sektörü işletmeniz farketmez - algoritmalar oluşturma ve dağıtma konusunda istediğiniz kadar yetenekli olabilirsiniz, ancak bunların nasıl uygulanacağını anlamadığınız sürece şirketinizin alt satırında, uzağa gidemezsiniz.

Sadece bu da değil, aynı zamanda büyük veri, başlangıç ​​operasyonlarının her bölümünde bir araç haline geldiğinden, birçok veri bilimci, yeteneklerinin ve ilgi alanlarının güvenlik, müşteri hizmetleri, satış veya pazarlama gibi bir niş uzmanlık alanıyla uyumlu olmaya başladığını görebilir. Finansal analistler, yapay zeka gibi tipik veri bilimi becerilerini işlerine ve günlük görevlerine dahil etmenin ödüllerini görmeye başladıkları için, veri bilimciler için en heyecan verici yeni alanlardan biri finans sektörüdür.

Finans sektöründe çalışmıyor olsanız bile, finansal veriler resmin giderek daha önemli bir parçası haline geliyor ve finansal görevler işin bir parçası haline geliyor. Bu, bulunduğunuz herhangi bir endüstri için geçerlidir – FP&A ekibinin veri raporlama analizi konusunda kaçınılmaz olarak yardıma ihtiyacı olacaktır.

Kariyer yolunuz sizi nereye götürürse götürsün, veri bilimciler oyunlarının zirvesinde devam etmek ve kendi alanlarında veya yeni bir alanda fırsatlara açık olmak için en azından bu beş temel finansal analiz terimini anlayabilmelidir.

1. Risk analizi

Risk yönetimi, büyüyen bir startup'taki herhangi bir ekibin önemli bir parçasıdır. Tipik olarak, C-suite'e düşer. Ancak şirketler veri toplama ve sıralama konusunda daha ustalaştıkça, risk analitiği önem kazandı. Önceden, liderler girişimlerine rehberlik etmek için sezgilerini kullanırlardı. Bugün, kararlarının arkasında sağlam veriler olmalı.

Deloitte'a göre risk analitiğinin amacı, riski ölçmek, ölçmek ve hatta tahmin etmektir. Veri bilimcilerinin riski izleyecek, değerlendirecek ve ilgili taraflara rapor edecek modeller oluşturmasını gerektirir.

Bu sadece bir finans departmanı sorumluluğu da değildir – risk değerlendirmesi, şirketin karşı karşıya olduğu her türlü riske ve bunlara veri destekli bir perspektiften nasıl yaklaşılacağına dair birleşik bir görünüm oluşturmalıdır.

2. Beklenen değer

İstatistiklerde, beklenen değerin oldukça iyi tanımlanmış bir anlamı vardır: Bu basitçe, olası sonuçların her birinin, her bir sonucun ortaya çıkma olasılığı ile çarpılmasıyla hesaplanan, bir yatırım için beklenen ortalama değerdir. Daha sonra, bu değerlerin tümü toplanır.

Finans dünyasında bu değerler, yatırımcıların kendilerine en çok istenen sonucu verme olasılığı en yüksek olan senaryoyu seçmelerine olanak tanır. Veri bilimi dünyasında, beklenen değer, olasılık teorisi ve makine öğreniminin temel kavramlarından biridir. Bir yönetici, bu kadar büyük bir risk alıp almayacağını merak ettiğinde, uzun vadeli sonucun ne olacağını tartışmak için büyük olasılıkla bir veri bilimcisi çağrılır.

Birçok veri bilimcisi matematiksel tanımı ve önemini bilecek, ancak terimin ticari anlamda da alaka düzeyinin farkında olmakta fayda var.

3. Maliyet muhasebesi

Maliyet muhasebesi, bir şirketin nasıl para harcadığını, ne kadar para kazandığını ve paranın nerede kaybolduğunu belirleme sürecidir.

Buna bir örnek, FP&A liderlerinin iş yapmanın maliyetiyle bile başa çıkmak için kaç satış gerektiğini belirleyeceği maliyet hacmi kâr analizidir. Basitçe söylemek gerekirse, kitapları varsayımsal olarak dengelemenin bir yolu.

Veri bilimcileri, işletmenin giderlerine ve birden fazla departmandaki potansiyel kazançlara bütünsel bir bakışı içerdiğinden, bu sürece yardımcı olmaları için çağrılmaktadır. Gerçekçi bir maliyet muhasebesi modeli oluşturmak için veri bilimcilerinin işverenlerinin iş modelini iyi kavraması gerekir.

4. Finansal muhasebe

Finansal muhasebe geriye dönüktür - geçmiş bir zaman diliminde meydana gelen işlemlerin bir analizidir. İsim benzerliğine rağmen, finansal muhasebe maliyet muhasebesinden çok farklıdır.

Maliyet muhasebesi, iç kitlelere yöneliktir. Ancak, finansal muhasebe dışa dönüktür. Hissedarların, borç verenlerin ve düzenleyicilerin işi daha iyi görmelerine yardımcı olmak için tasarlanmıştır. Finansal muhasebede sunulan tablolar gelirleri, giderleri, varlıkları, yükümlülükleri ve öz sermayeyi gösterir.

Muhasebe, doğası gereği analitik bir beceridir. Veri bilimi dilleri ve teknikleri geliştikçe, finansal muhasebe raporları ve planları oluşturmak için veri bilimi becerilerini kullanmak daha verimli hale geldi.

5. Kredi tahsisi

Kredi tahsisi, ekonomik büyümenin arkasındaki gizli güçlerden biridir. Mathur ve Marcelin tarafından “bir bankanın finansal kaynaklarını ve diğer kredi kaynaklarını farklı süreçlere, borçlulara ve projelere nasıl bölüştürdüğüne dair bir süreç” olarak tanımlanmaktadır. Temel olarak, kredi kaynaklarının insanlara ne kadar finansal kredi vereceğine nasıl karar verdiği budur.

Bu, daha önce tartışılan risk analitiği ile el ele gider. Veri bilimcileri sıklıkla, kredi puanları gibi ne kadar kredi tahsis edileceğine karar vermeye yardımcı olacak modeller oluşturma konumundadır. Şirketlerin kendilerine yönelik riski en aza indirirken kârı optimize etmelerine yardımcı olmak için veri bilimcilerine ihtiyaç vardır.

Kredi tahsisi, özellikle aşina değilseniz, muazzam bir konudur. Bununla ilgili daha fazla bilgi edinmek için gerçek bir vaka çalışmasıyla başlamanızı öneririm. 2017 tarihli bu makale, mikrofinans kuruluşlarının kredi tahsisi, risk yönetimi ve kredi portföyü performansı arasındaki ilişkiyi incelemektedir. Bu büyüleyici bir okuma ve veri bilimcileri, kendi becerilerinin nasıl faydalı olabileceğini anlamak için metodolojiyi takip edebilir.

Bu finansal şartlar sadece atlama taşları

Bu kısa bir makaledir ve bu terimlerin her birinin konuyla ilgili yazılmış birçok kitabı vardır. Bunu kesin bir bilgi kaynağından çok bir giriş kılavuzu olarak düşünün.

Finans sektörüne girmeyi planlıyor olsanız da olmasanız da, veri bilimcilerin işgücünde rekabetçi kalabilmek için finansal terimler ve kavramlar hakkında kapsamlı bilgiye sahip olmaları gerekir. Bu beşi kapsamlı değil, ancak başlamak için iyi bir yer.