Bedriftsledere streber etter å ta beslutninger som forbedrer bunnlinjen, slik at bedriftene deres kan bli mer lønnsomme og mer levedyktige på lang sikt. Regnskapsførere og andre finansfagfolk spiller en sentral rolle i å støtte disse beslutningene, og gir bedriftsledere mulighet til å handle fra en posisjon med kunnskap og klarhet.
Regnskapseksperter gir meningsfull beslutningsstøtte gjennom dataanalyse, blant andre måter. Mer enn noen gang før har bedrifter tilgang til store mengder finansiell data. Når de er riktig analysert, kan disse dataene peke mot meningsfulle veier for utvidelse eller drift av virksomheten.
Etter hvert som data blir mer sentrale for bedriftens økonomiske aktivitet, får regnskapsførere og andre finansfagfolk i oppgave å samle inn, administrere og vurdere dem. Suksess innen finans avhenger av ekspertise innen dataanalyse, inkludert kjennskap til viktige dataanalyseverktøy.
Denne veiledningen skisserer en rekke dataanalyseverktøy og ressurser som kan være nyttige for finansstudenter så vel som for nåværende finansfagfolk som ønsker å finpusse ferdighetene sine.
Dataanalyseverktøy
Finansfagfolk bruker en rekke verktøy for å hjelpe dem med å evaluere et selskaps økonomiske stilling fra ulike perspektiver. Disse dataanalyseverktøyene kan tjene flere funksjoner, inkludert:
- Hjelper regnskapsførere med å evaluere tidligere skattebyrder og forutsi fremtidige skatteforpliktelser, mens de potensielt avdekker måter å minimere skyldige skatter
- Modellering av ulike scenarier og sannsynligheter for å hjelpe finansavdelingen med å håndtere og formidle risiko
- Tilveiebringe de mest lønnsomme investeringsmulighetene, og dermed bidra til klok forvaltning av selskapets ressurser
- Fremheve områder med økonomisk ineffektivitet og gi muligheter for å bruke ressursene mer effektivt
Av de mange typer dataanalyseverktøy skiller tre kategorier seg ut som grunnleggende: Excel, Business Intelligence (BI)-applikasjoner og R og Python.
utmerke
Excel er en del av Microsoft Office-pakken, en programvarepakke som er felles for de fleste PC-er. Men ikke undervurder de robuste dataanalyseverktøyene. Finansfagfolk er avhengige av en rekke funksjoner, fra oppretting av skjemaer til PivotTable, som analyserer statistikk fra komplekse datakilder.
Excel er et av de mest allsidige dataanalyseverktøyene som er tilgjengelige, med utallige plugin-moduler som kan lastes ned for å forbedre effektiviteten. For de som leter etter et verktøy de kan tilpasse for å møte deres behov for dataanalyse, er Excel første plass.
Excel-ressurser
For ytterligere innsikt i bruk av Excel, vurder disse ressursene:
- PC Magazine, "22 Excel-tips for å bli en regnearkproff."Øk kunnskapen din om Excels mange funksjoner og fasiliteter.
- Simplilearn, "7 tips for å forbedre dine grunnleggende Microsoft Excel-ferdigheter."Denne artikkelen gir noen Excel-tips og snarveier på startnivå.
BI-verktøy
BI-verktøy lar finanseksperter ekstrapolere handlingsrettede forretningskonklusjoner fra et datasett.
Disse verktøyene rydder opp i data, modellerer data og gir økonomiteamet lett å fordøye bilder. Datavisualiseringer gjør det enkelt å identifisere økonomiske trender, se etter smertepunkter og tydelig identifisere områder for kurskorrigering eller forbedring. I tillegg er disse visualiseringene enkle å dele med andre medlemmer av ledergruppen, og gir dem forståelig dataanalyse.
Noen av de mest populære BI-programmene er Power BI, FineReport og Tableau.
BI-ressurser
Lær mer om hvordan du kommer i gang med BI-programmer.
- Tabell, "7 tips og triks fra Dashboard-ekspertene."Denne veiledningen gir noen tips på mellomnivå for bruk av Tableau.
- CIO, "7 Power Tips for Microsoft Power BI." Denne artikkelen gir innsikt i effektiv bruk av Power BI.
R og Python
Hvis Excel er et grunnleggende dataanalyseverktøy, og BI-verktøy er mer middels, så er R og Python de mer avanserte og sofistikerte alternativene. Fagfolk bruker disse programmeringsspråkene til å utføre svært tilpassede og komplekse statistiske analyser. Spesifikt bruker de disse språkene til å bygge algoritmer som utfører regresjonsanalyse, klassifiserer dataklynger og mer.
R og Python-ressurser
Oppdag noen ekstra ressurser:
- Mot datavitenskap, "Trinn-for-trinn-veiledning for å lage R- og Python-biblioteker (i JupyterLab)."Denne guiden leder deg gjennom noen av de tekniske detaljene til R og Python.
- Geeks for Geeks, "10 essensielle Python-tips og triks for programmerere."Øk egnetheten din i Python med disse grunnleggende programmeringene.
Ytterligere dataanalyseverktøy
For de som søker mer informasjon om dataanalyseverktøy, her er noen ressurser.
- Mot datavitenskap, "Topp 6 dataanalyseverktøy i 2019."Denne veiledningen går i detalj om flere anbefalte dataverktøy, inkludert de som er nevnt ovenfor.
- Codesera, "R vs. Python for datavitenskap i 2019."Denne artikkelen utforsker forskjellene mellom R og Python og fremhever applikasjoner for hver.
Fordeler med dataanalyse i finans
Databruk har blitt stadig mer utbredt i næringslivet. I følge en Investopedia-artikkel mener 84 % av bedriftslederne at selskaper som ikke driver med dataanalyse, mister et konkurransefortrinn i markedet.
Bare noen få eksempler på disse fordelene inkluderer:
- Kundelønnsomhetsinnsikt.Dataanalyse hjelper bedrifter med å se inntektene generert per kunde, kostnadene ved kundeanskaffelse, og hvilke kunder eller kundegrupper som er mest lønnsomme. Denne handlingsrettede innsikten veileder en bedrifts innsats for å best mulig fordele markedsføringskroner, strømlinjeforme salgsprosessen eller avgrense budskapet.
- Salgsspådommer.Prediktiv modellering kan hjelpe bedriftsledere til å identifisere trender i salg og få klarhet, enten de navigerer etter høydepunkter, lavpunkter eller et sted midt i mellom.
- Analyse av kontantstrøm.Dataanalyseverktøy kan også hjelpe finansfagfolk med å spore kontantstrøm, på jakt etter områder hvor en bedrift kan demme opp for tap eller investere inntekter mer ansvarlig.
Dataanalyse har en rekke spesifikke bruksområder. For eksempel hjelper algoritmisk handel et selskap med å automatisere investeringene sine på en måte som minimerer risiko, ved å trekke fra en historie med investeringsdata. Långivere kan bruke prediktiv modellering for å veie risikoen involvert med ulike låntakere og sette rentene deretter. Tilsvarende kan forsikringsselskaper bruke prediktiv modellering for å prise produktene sine riktig.
Mer om bruken av dataanalyse
The Balance og Investopedia gir ytterligere to ressurser angående dataanalyse og forretningsfordelene:
- Balansen, "Anvendelser av Big Data i finans."Denne artikkelen viser hvordan dataanalyse kan brukes i forbrukerkreditt, forsikring og andre finansielle tjenester.
- Investopedia, "Hvordan store data har endret finans."Denne artikkelen fremhever noen av måtene data kan gjøre økonomisk beslutningstaking mer effektiv på.
Dataanalyse Utdanningsressurser
Å lære å effektivt manipulere dataanalyseverktøy tar tid og øvelse. Studenter og fagfolk kan dra nytte av en rekke pedagogiske ressurser for å finpusse ferdighetene sine og utvide kunnskapen.
Noen få eksempler er:
- IDÉ.DeIDEA akademisk programer rettet mot finansielle revisorer og tilbyr en rekke dataanalyseverktøy som studentene kan gjøre seg kjent med.
- Galvanize Academic Network.Professorer kan bli medGalvanize Academic Networkfor å få tilgang til kursinnhold og casestudier som utstyrer studentene deres for virkelig suksess i finansiell analyse.
- Alteryx. Alteryxgir studenter i akkrediterte programmer gratis opplæring i dataanalyseverktøy, med fokus på karriereutvikling.
- Tableau akademiske programmer. Tablåer et av de mest populære BI-verktøyene i verden. Studenter kan bruke skrivebordsversjonen gratis for å lære denne viktige programvaren.
Tips for bruk av dataanalyse i finans
For å høste fordelene av dataanalyse i næringslivet, må fagfolk ikke bare få tilgang til de riktige verktøyene, men også utvikle de riktige teknikkene og praksisene.
Kjerneteknikker for forretningsanalyse
Noen av de mest grunnleggende rammene for forretningsanalyse innen finans inkluderer:
- Forholdsanalyse.Forholdsanalyse refererer til å sammenligne en beregning med en annen, for eksempel kostnadene ved å produsere et produkt sammenlignet med inntektene generert fra det produktet.
- Sammenlignende regnskap.En viktig måte å belyse en virksomhets økonomiske trender og mønstre på er å sammenligne en finansiell rapport med en annen. For eksempel kan en resultatregnskap sammenlignes med en kontantstrømoppstilling, som viser hvordan inntektene forvaltes i selskapet.
- Vanlige størrelsesangivelser.Finansfagfolk bør også være flinke til å ta to forskjellige regnskaper og konvertere dem til et felles "språk." For eksempel kan de ha to forskjellige utsagn som de konverterer til en fortjeneste-og-tap-prosent (P&L), for å sikre at de ikke sammenligner epler og appelsiner.
- Trendanalyse.Ved å se på langsiktige trender, kan finansfagfolk få en bedre følelse av om en bedrifts økonomiske helse forbedres eller synker.
- Finansielle analyseforhold.Finansielle analyseforhold lar analytikere se hvordan ulike komponenter i et finansregnskap sammenlignes med hverandre.
Analysere regnskap
Evnen til å analysere et regnskap er grunnleggende for enhver regnskapsfører eller finansteammedlem. Det er tre grunnleggende måter å utføre denne analysen på:
- Horisontal analyse.Horisontal analyse innebærer å sammenligne ulike deler av finansiell informasjon over en bestemt tidsperiode, for eksempel et regnskapsår eller et salgskvartal.
- Vertikal analyse.Vertikal analyse innebærer proporsjonal evaluering av ulike poster på et selskaps regnskap, noe som gjør det enkelt å sammenligne linjeposter med hverandre.
- Forholdsanalyse.Forholdsanalyse lar finanseksperten sammenligne beregninger. Et enkelt eksempel er gjeldende forhold, som viser et selskaps omløpsmidler delt på dets kortsiktige gjeld. Denne analysen gir et øyeblikksbilde av selskapets økonomiske helse.
Regnskapsførere eller finansteammedlemmer bør være klare til å analysere selskapets økonomiske data, enten det betyr å utføre en trendanalyse eller en strukturell analyse, i motsetning til bare å rapportere råtall uten kontekst.
Ytterligere tips for finansiell analyse
De som ønsker å forbedre sine økonomiske analyseferdigheter kan dra nytte av følgende ressurser:
- Investopedia, "Finansiell regnskapsanalyse."Investopedia ser nærmere på noen av rammene for regnskapsanalyse som vi nevnte ovenfor.
- Balansen, "Hvordan gjør du regnskapsanalyse?"Denne artikkelen gir ytterligere veiledning for bruk av ulike metoder for regnskapsanalyse.
Dataanalyse for karrierer innen finans
Jobbutsiktene er lovende for fagfolk med dataanalyseferdigheter som søker en karriere innen finans. Ifølge U.S. Bureau of Labor Statistics (BLS) var det1 424 000 regnskaps- og revisjonsjobber i 2018. Videre anslår BLS at sysselsettingen i feltet vil vokse med 6 % mellom 2018 og 2028.
Det var 876 300 lederanalytikerjobber i 2018, ifølge BLS. Enda mer lovende projiserer byrået sysselsetting på dette feltet tilvokse med 14 % mellom 2018 og 2028— nesten tre ganger gjennomsnittet for alle yrker.
Oppdag verdien av dataanalyseverktøy
De som ønsker å tilføre verdi til en organisasjon gjennom sin økonomiske innsikt, må være komfortable med å jobbe med store mengder data – og bruke disse dataene til å ta fornuftige, informerte forretningsbeslutninger. Å mestre noen grunnleggende dataanalyseverktøy er et viktig skritt i den retningen.
Tilleggsressurser:
Oppdag regnskap, "Ressurser for regnskapsstudenter og regnskapsførere"
Driftig finansdirektør, "Finansiell analysedatatips for nybegynnere"
Journal of Accountancy, "Ressurser for undervisning i dataanalyse i regnskap"
Money Crashers, "Er du økonomisk kunnskapsrik? – Tips og ressurser for å øke smarte penger”
National Association of State Accountancy Boards
Mot datavitenskap, "Guide to Financial Statement Analysis for Beginners"