5 termos de análise financeira que todo profissional de dados de startups precisa conhecer

Quando se trata de talentos internos em startups, os melhores cientistas de dados têm um fator importante que os diferencia: eles estão interessados ​​e bem informados sobre a imagem geral dos negócios da empresa em que trabalham.

Não importa se você está operando no setor de aplicativos móveis, executando uma marca de comércio eletrônico DTC ou qualquer outra vertical de negócios - você pode ser tão habilidoso quanto quiser na criação e implantação de algoritmos, mas, a menos que entenda como eles se aplicam a os resultados de sua empresa, você não irá longe.

Não apenas isso, mas à medida que o big data se torna uma ferramenta em todas as partes das operações da startup, muitos cientistas de dados podem descobrir que seus talentos e interesses começam a se alinhar com um domínio de especialização de nicho, como segurança, atendimento ao cliente, vendas ou marketing. Uma das novas áreas mais empolgantes para os cientistas de dados está no setor financeiro, pois os analistas financeiros estão começando a ver as recompensas de incorporar habilidades típicas de ciência de dados, como inteligência artificial, em seus trabalhos e tarefas do dia-a-dia.

Mesmo que você não trabalhe no setor financeiro, os dados financeiros são uma parte cada vez mais importante do cenário, e as tarefas financeiras se tornam parte do trabalho. Este é o caso de qualquer setor em que você esteja – a equipe de FP&A provavelmente precisará inevitavelmente de ajuda com a análise de relatórios de dados.

Não importa onde sua carreira o leve, os cientistas de dados devem pelo menos ser capazes de entender esses cinco termos básicos de análise financeira para continuar no topo de seu jogo e se manterem abertos a oportunidades em seu próprio campo ou em um novo.

1. Análise de risco

O gerenciamento de riscos é uma parte importante de qualquer equipe em uma startup em crescimento. Normalmente, cabe ao C-suite. Mas à medida que as empresas se tornam mais hábeis em coletar e classificar dados, a análise de risco ganhou destaque. Anteriormente, os líderes usavam sua intuição para orientar seus empreendimentos. Hoje, deve haver dados concretos por trás de suas decisões.

O objetivo da análise de risco é “medir, quantificar e até prever o risco”, de acordo com a Deloitte. Ela exige que os cientistas de dados construam modelos que monitorem, avaliem e relatem riscos às partes relevantes.

Também não é apenas uma responsabilidade do departamento financeiro – a avaliação de riscos deve criar uma visão unificada de todos os tipos de riscos que a empresa enfrenta e como abordá-los a partir de uma perspectiva baseada em dados.

2. Valor esperado

Em estatística, o valor esperado tem um significado bem definido: é simplesmente o valor médio antecipado de um investimento, calculado multiplicando cada um dos resultados possíveis pela probabilidade de cada resultado ocorrer. Então, esses valores são todos somados.

No mundo das finanças, esses valores permitem que os investidores escolham o cenário com maior probabilidade de lhes dar o resultado mais desejado. No mundo da ciência de dados, o valor esperado é um dos conceitos básicos da teoria das probabilidades e do aprendizado de máquina. Quando um executivo está se perguntando se deve assumir esse grande risco ou não, um cientista de dados provavelmente será chamado para discutir qual será o resultado de longo prazo mais provável.

Muitos cientistas de dados conhecerão a definição e o significado matemáticos, mas vale a pena estar ciente da relevância do termo no sentido comercial também.

3. Contabilidade de custos

A contabilidade de custos é o processo pelo qual uma empresa identificará como está gastando dinheiro, quanto está ganhando e onde o dinheiro está sendo perdido.

Um exemplo disso é a análise de lucro por volume de custo, em que os líderes de FP&A determinarão quantas vendas seriam necessárias para equilibrar o custo de fazer negócios. Simplificando, é uma maneira de equilibrar hipoteticamente os livros.

Os cientistas de dados estão sendo chamados para ajudar nesse processo, pois envolve uma visão holística das despesas da empresa e dos ganhos potenciais em vários departamentos. Para criar um modelo realista de contabilidade de custos, os cientistas de dados precisam ter uma boa compreensão do modelo de negócios de seus empregadores.

4. Contabilidade financeira

A contabilidade financeira é retrospectiva – é uma análise das transações que ocorreram em um período de tempo passado. Apesar da semelhança do nome, a contabilidade financeira é sutilmente diferente da contabilidade de custos.

A contabilidade de custos é voltada para o público interno. No entanto, a contabilidade financeira é voltada para o exterior. Ele foi projetado para ajudar acionistas, credores e reguladores a ter uma visão melhor do negócio. As demonstrações apresentadas na contabilidade financeira mostram receitas, despesas, ativos, passivos e patrimônio líquido.

A contabilidade é, por sua própria natureza, uma habilidade analítica. À medida que as linguagens e técnicas de ciência de dados evoluíram, tornou-se mais eficiente usar as habilidades de ciência de dados para criar relatórios e planos de contabilidade financeira.

5. Alocação de crédito

A alocação de crédito é uma das forças secretas por trás do crescimento econômico. É definido por Mathur e Marcelin como “um processo de como um banco divide seus recursos financeiros e outras fontes de crédito para diferentes processos, tomadores e projetos”. Basicamente, é como as fontes de crédito decidem quanto crédito financeiro dar às pessoas.

Isso anda de mãos dadas com a análise de risco discutida anteriormente. Os cientistas de dados frequentemente estão na posição de construir modelos que ajudarão a decidir quanto crédito alocar, como pontuações de crédito. Os cientistas de dados são necessários para ajudar as empresas a otimizar o lucro e minimizar os riscos para si mesmas.

Alocação de crédito é um tópico enorme, especialmente se você não estiver familiarizado. Para saber mais sobre isso, recomendo começar com um estudo de caso real. Este artigo de 2017 examina a relação entre alocação de crédito, gestão de risco e desempenho da carteira de empréstimos de instituições de microfinanças. É uma leitura fascinante, e os cientistas de dados podem acompanhar a metodologia para entender como suas próprias habilidades podem ser úteis.

Esses termos financeiros são apenas trampolins

Este é um artigo curto, e cada um desses termos teve vários livros escritos sobre o assunto. Pense nisso mais como um guia introdutório do que uma fonte definitiva de conhecimento.

Se você planeja entrar no setor financeiro ou não, os cientistas de dados precisam ter um conhecimento profundo dos termos e conceitos financeiros para se manterem competitivos na força de trabalho. Esses cinco não são abrangentes, mas são um bom ponto de partida.