5 términos de análisis financiero que todo profesional de datos de empresas emergentes debe conocer

Cuando se trata de talento interno en las empresas emergentes, los mejores científicos de datos tienen un factor importante que los distingue: están interesados ​​y conocen la imagen comercial general de la empresa en la que trabajan.

No importa si está operando en el sector de aplicaciones móviles, ejecutando una marca de comercio electrónico DTC o cualquier otra vertical comercial: puede ser tan hábil como desee en la creación e implementación de algoritmos, pero a menos que comprenda cómo se aplican a el resultado final de su empresa, no llegará lejos.

No solo eso, sino que a medida que el big data se convierte en una herramienta en cada parte de las operaciones de inicio, muchos científicos de datos pueden encontrar que sus talentos e intereses comienzan a alinearse con un ámbito de experiencia de nicho, como seguridad, servicio al cliente, ventas o marketing. Una de las áreas nuevas más emocionantes para los científicos de datos es el sector financiero, ya que los analistas financieros están comenzando a ver las recompensas de incorporar las habilidades típicas de la ciencia de datos, como la inteligencia artificial, en sus trabajos y tareas diarias.

Incluso si no trabaja en el sector financiero, los datos financieros son una parte cada vez más importante del panorama, y ​​las tareas financieras se vuelven parte del trabajo. Este es el caso de cualquier industria en la que esté: es probable que el equipo de FP&A inevitablemente necesite ayuda con el análisis de informes de datos.

No importa adónde lo lleve su carrera profesional, los científicos de datos deben al menos poder comprender estos cinco términos básicos de análisis financiero para continuar en la cima de su juego y mantenerse abiertos a oportunidades en su propio campo o en uno nuevo.

1. Análisis de riesgos

La gestión de riesgos es una parte importante de cualquier equipo en una startup en crecimiento. Por lo general, recae en el C-suite. Pero a medida que las empresas se vuelven más expertas en recopilar y clasificar datos, el análisis de riesgos ha ganado importancia. Anteriormente, los líderes usaban su intuición para guiar sus empresas. Hoy, tiene que haber datos concretos detrás de sus decisiones.

El propósito del análisis de riesgos es "medir, cuantificar e incluso predecir el riesgo", según Deloitte. Requiere que los científicos de datos construyan modelos que monitorearán, evaluarán e informarán sobre el riesgo a las partes relevantes.

Tampoco es solo una responsabilidad del departamento de finanzas: la evaluación de riesgos debe crear una visión unificada de todos los tipos de riesgos que enfrenta la empresa y cómo abordarlos desde una perspectiva respaldada por datos.

2. Valor esperado

En estadística, el valor esperado tiene un significado bastante bien definido: es simplemente el valor promedio anticipado de una inversión, calculado al multiplicar cada uno de los resultados posibles por la probabilidad de que ocurra cada resultado. Luego, estos valores se suman todos.

En el mundo de las finanzas, estos valores permiten a los inversores elegir el escenario que es más probable que les dé el resultado más deseado. En el mundo de la ciencia de datos, el valor esperado es uno de los conceptos fundamentales de la teoría de la probabilidad y el aprendizaje automático. Cuando un ejecutivo se pregunta si debería correr ese gran riesgo o no, es probable que se llame a un científico de datos para discutir cuál es el resultado más probable a largo plazo.

Muchos científicos de datos conocerán la definición matemática y el significado, pero también vale la pena ser conscientes de la relevancia del término en un sentido comercial.

3. Contabilidad de costos

La contabilidad de costos es el proceso mediante el cual una empresa identificará cómo gasta dinero, cuánto dinero gana y dónde se pierde dinero.

Un ejemplo de esto es el análisis de ganancias de volumen de costos, donde los líderes de FP&A determinarán cuántas ventas se necesitarían para alcanzar el punto de equilibrio con el costo de hacer negocios. En pocas palabras, es una forma hipotética de equilibrar los libros.

Se está llamando a los científicos de datos para que ayuden con este proceso, ya que implica una mirada holística de los gastos de la empresa y las ganancias potenciales en varios departamentos. Para crear un modelo de contabilidad de costos realista, los científicos de datos necesitan una buena comprensión del modelo comercial de su empleador.

4. Contabilidad financiera

La contabilidad financiera es retrospectiva: es un análisis de las transacciones que han ocurrido durante un período de tiempo pasado. A pesar de la similitud del nombre, la contabilidad financiera es sutilmente diferente de la contabilidad de costos.

La contabilidad de costes está orientada a audiencias internas. Sin embargo, la contabilidad financiera está orientada hacia el exterior. Está diseñado para ayudar a los accionistas, prestamistas y reguladores a tener una mejor visión del negocio. Los estados presentados en la contabilidad financiera muestran ingresos, gastos, activos, pasivos y patrimonio.

La contabilidad es por su propia naturaleza una habilidad analítica. A medida que los lenguajes y las técnicas de la ciencia de datos han evolucionado, se ha vuelto más eficiente usar las habilidades de la ciencia de datos para crear informes y planes de contabilidad financiera.

5. Asignación de créditos

La asignación de crédito es una de las fuerzas secretas detrás del crecimiento económico. Mathur y Marcelin lo definen como "un proceso de cómo un banco divide sus recursos financieros y otras fuentes de crédito en diferentes procesos, prestatarios y proyectos". Básicamente, es cómo las fuentes de crédito deciden cuánto crédito financiero otorgar a las personas.

Esto va de la mano con el análisis de riesgos discutido anteriormente. Los científicos de datos con frecuencia están en la posición de construir modelos que ayudarán a decidir cuánto crédito asignar, como puntajes de crédito. Se necesitan científicos de datos para ayudar a las empresas a optimizar las ganancias y minimizar el riesgo para ellas mismas.

La asignación de créditos es un tema enorme, especialmente si no está familiarizado. Para obtener más información al respecto, recomiendo comenzar con un estudio de caso real. Este documento de 2017 examina la relación entre la asignación de crédito, la gestión de riesgos y el desempeño de la cartera de préstamos de las instituciones de microfinanzas. Es una lectura fascinante, y los científicos de datos pueden seguir la metodología para comprender cómo sus propias habilidades pueden ser útiles.

Estos términos financieros son solo peldaños

Este es un artículo breve, y cada uno de estos términos se ha escrito en varios libros sobre el tema. Piense en esto más como una guía introductoria que como una fuente definitiva de conocimiento.

Ya sea que planee ingresar al sector financiero o no, los científicos de datos deben tener un conocimiento profundo de los términos y conceptos financieros para mantenerse competitivos en la fuerza laboral. Estos cinco no son completos, pero son un buen lugar para comenzar.