5 termes d'analyse financière que chaque professionnel des données de démarrage doit connaître

En ce qui concerne les talents internes des startups, les meilleurs scientifiques des données ont un facteur important qui les distingue : ils sont intéressés et connaissent la situation commerciale globale de l'entreprise dans laquelle ils travaillent.

Peu importe si vous opérez dans le secteur des applications mobiles, si vous exploitez une marque de commerce électronique DTC ou toute autre entreprise verticale - vous pouvez être aussi habile que vous le souhaitez pour créer et déployer des algorithmes, mais à moins que vous ne compreniez comment ils s'appliquent à le résultat net de votre entreprise, vous n'irez pas loin.

Non seulement cela, mais à mesure que le Big Data devient un outil dans chaque partie des opérations de démarrage, de nombreux scientifiques des données peuvent trouver leurs talents et leurs intérêts commencer à s'aligner sur un domaine d'expertise de niche comme la sécurité, le service client, les ventes ou le marketing. L'un des nouveaux domaines les plus passionnants pour les scientifiques des données est le secteur financier, car les analystes financiers commencent à voir les avantages de l'intégration de compétences typiques en science des données telles que l'intelligence artificielle dans leur travail et leurs tâches quotidiennes.

Même si vous ne travaillez pas dans le secteur financier, les données financières occupent une place de plus en plus importante et les tâches financières font désormais partie du travail. C'est le cas pour n'importe quel secteur dans lequel vous évoluez - l'équipe FP&A aura probablement inévitablement besoin d'aide pour l'analyse des rapports de données.

Peu importe où votre cheminement de carrière vous mènera, les scientifiques des données devraient au moins être capables de comprendre ces cinq termes d'analyse financière de base pour continuer au sommet de leur art et rester ouverts aux opportunités dans leur propre domaine ou dans un nouveau.

1. Analyse des risques

La gestion des risques est une partie importante de toute équipe dans une startup en pleine croissance. En règle générale, cela incombe à la suite C. Mais à mesure que les entreprises deviennent plus aptes à collecter et à trier les données, l'analyse des risques a gagné en importance. Auparavant, les dirigeants utilisaient leur intuition pour guider leurs entreprises. Aujourd'hui, il doit y avoir des données concrètes derrière leurs décisions.

Le but de l'analyse des risques est de « mesurer, quantifier et même prédire les risques », selon Deloitte. Cela nécessite que les scientifiques des données construisent des modèles qui surveilleront, évalueront et signaleront les risques aux parties concernées.

Ce n'est pas seulement une responsabilité du service financier non plus - l'évaluation des risques doit créer une vue unifiée de toutes sortes de risques auxquels l'entreprise est confrontée et comment les aborder d'un point de vue étayé par des données.

2. Valeur attendue

Dans les statistiques, la valeur attendue a une signification assez bien définie : il s'agit simplement de la valeur moyenne anticipée d'un investissement, calculée en multipliant chacun des résultats possibles par la probabilité que chaque résultat se produise. Ensuite, ces valeurs sont toutes additionnées.

Dans le monde de la finance, ces valeurs permettent aux investisseurs de choisir le scénario le plus susceptible de leur donner le résultat le plus souhaité. Dans le monde de la science des données, la valeur attendue est l'un des concepts sous-jacents de la théorie des probabilités et de l'apprentissage automatique. Lorsqu'un dirigeant se demande s'il doit ou non prendre ce gros risque, un scientifique des données sera probablement appelé pour discuter du résultat le plus probable à long terme.

De nombreux spécialistes des données connaissent la définition et la signification mathématiques, mais il est également utile d'être conscient de la pertinence du terme au sens commercial.

3. Comptabilité analytique

La comptabilité analytique est le processus par lequel une entreprise identifie comment elle dépense de l'argent, combien d'argent elle gagne et où l'argent est perdu.

Un exemple de ceci est l'analyse des bénéfices sur le volume des coûts, où les responsables FP&A détermineront le nombre de ventes qu'il faudrait pour atteindre le seuil de rentabilité avec le coût de faire des affaires. Autrement dit, c'est une façon hypothétique d'équilibrer les comptes.

Des scientifiques des données sont appelés pour aider à ce processus, car il implique un regard holistique sur les dépenses de l'entreprise et les revenus potentiels dans plusieurs départements. Pour créer un modèle de comptabilité analytique réaliste, les scientifiques des données doivent bien comprendre le modèle commercial de leur employeur.

4. Comptabilité financière

La comptabilité financière est rétrospective - c'est une analyse des transactions qui ont eu lieu au cours d'une période de temps passée. Malgré la similitude du nom, la comptabilité financière est subtilement différente de la comptabilité analytique.

La comptabilité analytique est orientée vers un public interne. Cependant, la comptabilité financière est tournée vers l'extérieur. Il est conçu pour aider les actionnaires, les prêteurs et les régulateurs à avoir une meilleure vision de l'entreprise. Les états présentés dans la comptabilité financière montrent les revenus, les dépenses, les actifs, les passifs et les capitaux propres.

La comptabilité est par nature une compétence analytique. À mesure que les langages et les techniques de la science des données ont évolué, il est devenu plus efficace d'utiliser les compétences en science des données pour créer des rapports et des plans de comptabilité financière.

5. Affectation des crédits

L'allocation de crédit est l'une des forces secrètes de la croissance économique. Il est défini par Mathur et Marcelin comme "un processus selon lequel une banque répartit ses ressources financières et d'autres sources de crédit entre différents processus, emprunteurs et projets". Fondamentalement, c'est ainsi que les sources de crédit décident du montant du crédit financier à accorder aux gens.

Cela va de pair avec l'analyse des risques évoquée précédemment. Les scientifiques des données sont souvent dans la position de construire des modèles qui aideront à décider du crédit à allouer, comme les scores de crédit. Les scientifiques des données sont nécessaires pour aider les entreprises à optimiser leurs bénéfices tout en minimisant les risques pour elles-mêmes.

L'allocation de crédit est un sujet énorme, surtout si vous n'êtes pas familier. Pour en savoir plus, je recommande de commencer par une étude de cas réelle. Ce document de 2017 examine la relation entre l'allocation de crédit, la gestion des risques et la performance du portefeuille de prêts des institutions de microfinance. C'est une lecture fascinante, et les scientifiques des données peuvent suivre la méthodologie pour comprendre comment leurs propres compétences peuvent être utiles.

Ces conditions financières ne sont que des tremplins

Ceci est un court article, et chacun de ces termes a eu plusieurs livres écrits sur le sujet. Considérez cela plus comme un guide d'introduction que comme une source définitive de connaissances.

Que vous envisagiez ou non de vous lancer dans le secteur financier, les scientifiques des données doivent avoir une connaissance approfondie des termes et concepts financiers pour rester compétitifs sur le marché du travail. Ces cinq éléments ne sont pas exhaustifs, mais ils constituent un bon point de départ.