Die Fähigkeiten, die Sie als Data Scientist brauchen

Data Scientist zu werden ist eines der meistdiskutierten Karriereziele unserer Zeit. Doch Datenkompetenzen sind längst nicht mehr allein Sache der Data Scientists: Für Finanzteams, die täglich mit Spesen-, Ausgaben- und Budgetdaten arbeiten, ist Datenkompetenz zu einer Kernfähigkeit geworden. In diesem Artikel fassen wir zunächst kurz die grundlegenden Fähigkeiten eines Data Scientists zusammen und konzentrieren uns dann auf die eigentliche Frage: Welche Datenkompetenzen braucht ein Finanzprofi, und wie setzt er sie bei Ausgabendaten ein?

Welche Kernfähigkeiten sollte ein Data Scientist haben?

Ein Data Scientist ist ein Experte, der aus großen und komplexen Datensätzen aussagekräftige Erkenntnisse gewinnt und diese in Geschäftsentscheidungen umsetzt. Das grundlegende Kompetenzprofil des Fachgebiets lässt sich kurz so zusammenfassen:

• Programmierung: Python und R sind die beiden gängigsten Sprachen für Datenanalyse und Modellierung.
• Statistik und Mathematik: Wahrscheinlichkeitsrechnung, Hypothesentests, Regression und Zeitreihenanalyse bilden die Grundlage, um die Geschichte hinter den Daten richtig zu lesen.
• Maschinelles Lernen: Die Fähigkeit, Klassifikations-, Clustering- und Prognosemodelle zu erstellen und zu validieren.
• Datenvisualisierung: Analyseergebnisse in Grafiken übersetzen, die Entscheidungsträger verstehen.
• Fachwissen und Kommunikation: Die Geschäftsprozesse der jeweiligen Branche verstehen und Erkenntnisse in nicht-technischer Sprache vermitteln können.

Diese Fähigkeiten machen die Gesamtheit der Arbeit eines Data Scientists aus. Wenn Sie in einem Finanzteam arbeiten, müssen Sie nicht alle davon beherrschen; was Sie brauchen, ist Datenkompetenz — die dem Finanzgeschäft zugewandte Seite dieses Kompetenzprofils.

Was bedeutet Datenkompetenz für Finanzteams?

Datenkompetenz ist die Fähigkeit, Daten zu lesen, zu hinterfragen, zu interpretieren und auf ihrer Basis Entscheidungen zu treffen. Auf der Finanzseite bedeutet das weniger Programmieren als vielmehr, die folgenden Fragen mit Sicherheit beantworten zu können:

• Gibt es in diesem Monat ungewöhnliche Bewegungen bei den Kostenpositionen?
• Welche Abteilung weicht wie stark von ihrem Budget ab und warum?
• In welche Richtung entwickeln sich unsere Geldabflüsse im nächsten Quartal?
• Bei welchen Positionen konzentrieren sich richtlinienwidrige Ausgaben?

Die Modelle des Data Scientists bauen den Motor hinter diesen Fragen; die Datenkompetenz des Finanzprofis ermöglicht es, die richtige Frage zu stellen und das Ergebnis in eine Geschäftsentscheidung zu übersetzen. Beides ersetzt sich nicht gegenseitig, sondern ergänzt einander.

Die Datenkompetenzen, die ein Finanzprofi braucht

1. Datenqualität hinterfragen

Jede Analyse ist nur so gut wie die Zuverlässigkeit der Daten. Manuell erfasste Spesenbelege sind anfällig für Fehler wie fehlende Quittungen, falsche Kategorien und doppelte Einträge. Ein Finanzprofi sollte es sich zum Reflex machen, bei jedem Bericht zu fragen: "Woher stammen diese Daten, fehlt etwas, könnte dieselbe Ausgabe doppelt gezählt worden sein?" Zum Aufwand und zur Fehlerquote der manuellen Spesenerfassung lesen Sie den Artikel über die versteckten Zeitkosten der Spesenerfassung für Ihr Unternehmen.

2. Statistische Grundkenntnisse

Konzepte wie Mittelwert, Median, Verteilung und Abweichung richtig zu interpretieren, deckt den Großteil der Arbeit mit Ausgabendaten ab. So können etwa die durchschnittlichen Verpflegungskosten einer Abteilung niedrig erscheinen, während einige Ausreißer die Summe aufblähen; ein Finanzprofi, der weiß, dass er auf die Verteilung statt auf den Durchschnitt schauen muss, erkennt das sofort.

3. Trend- und Abweichungsanalyse

Monatliche Ausgabenreihen lesen zu können bedeutet, saisonale Effekte, dauerhafte Anstiege und einmalige Sprünge voneinander unterscheiden zu können. Diese Fähigkeit ist auch der Schlüssel, um Budgetabweichungen zu erkennen, bevor sie eintreten. Um die Budgetplanung und -verfolgung zu vertiefen, ist der Artikel über Budgetmanagement ein guter Einstieg.

4. Anomalien und Anzeichen von Missbrauch erkennen

Bestimmte Muster in Ausgabendaten sind Warnsignale: Ausgaben, die knapp unter das Limit gestückelt werden, sich am Wochenende häufende Kosten, wiederkehrende Belege über denselben Betrag. Diese Muster zu erkennen ermöglicht es, Spesenmissbrauch frühzeitig aufzudecken. Anomalieerkennungsmodelle aus der Data Science erledigen diese Aufgabe im großen Maßstab; die Aufgabe des Finanzteams ist es, die vom Modell markierten Einträge im Geschäftskontext zu bewerten.

5. Visualisierung und Erzählen mit Daten

Die Wirkung einer dem Management präsentierten Ausgabenanalyse hängt von der richtigen Grafikwahl ab: Für die Aufschlüsselung nach Abteilungen liest sich ein sortiertes Balkendiagramm meist besser als ein Kreisdiagramm, für Periodenvergleiche eine Trendlinie. Die Zahl mit dem Geschäftsergebnis zu verknüpfen gehört ebenfalls zu dieser Fähigkeit: Statt "die Abweichung ist prozentual gestiegen" bewegt der Satz "wenn diese Abweichung anhält, wird das Budget zum Quartalsende überschritten" den Entscheidungsträger zum Handeln.

Analysen mit Ausgabendaten: Konkrete Beispiele

Datenkompetenz hat im Finanzbetrieb eine greifbare Entsprechung:

• Kategoriebasierte Ausgabenanalyse: Ausgaben in Kategorien wie Reisen, Unterkunft und Bewirtung aufzuteilen und über Perioden hinweg zu vergleichen, macht Einsparpotenziale sichtbar.
• Richtlinien-Compliance-Prüfung: Ausgabenbelege mit den Unternehmensregeln abzugleichen und regelwidrige Positionen aufzulisten, verringert den Prüfungsaufwand. Wie die Regeln gestaltet werden, erfahren Sie im Leitfaden zur Ausgabenrichtlinie.
• Cashflow-Prognose: Aus vergangenen Ausgabentrends die Geldabflüsse der kommenden Periode abzuschätzen, ist die Grundlage der Finanzplanung; Einzelheiten finden Sie im Artikel über den Cashflow.
• Lieferanten- und Positionskonzentration: Zu sehen, ob sich Ausgaben auf wenige Lieferanten oder Positionen konzentrieren, schafft Chancen für Verhandlungen und Risikomanagement.

Keine dieser Analysen erfordert fortgeschrittene Modellierung; erforderlich sind saubere Daten, die richtige Frage und die Gewohnheit, regelmäßig hinzusehen.

Häufig gestellte Fragen

Muss jeder im Finanzteam programmieren lernen?

Nein. Grundlegende Abfrage- und Tabellenkenntnisse reichen für die meisten Finanzrollen aus. Entscheidend sind der Reflex, Daten zu hinterfragen, und die Fähigkeit, Ergebnisse richtig zu interpretieren; die Modellierung kann beim Datenteam oder in der eingesetzten Software bleiben.

Was ist der Unterschied zwischen einem Data Scientist und einem datenkompetenten Finanzprofi?

Der Data Scientist erstellt und validiert das Modell; der datenkompetente Finanzprofi stellt die richtige Frage, interpretiert das Ergebnis im Geschäftskontext und übersetzt es in eine Entscheidung. Starke Finanzteams sprechen beide Sprachen.

Wo fängt man mit Datenkompetenz an?

Beginnen Sie mit Ihren eigenen Ausgabendaten: Untersuchen Sie die Spesenbelege eines Quartals nach Kategorie, Abteilung und Periode; finden Sie die drei größten Abweichungen und erforschen Sie deren Ursachen. Diese Übung mit echten Daten lehrt schneller als jeder Kurs.

Kann Software diese Fähigkeiten ersetzen?

Software automatisiert das Sammeln, Klassifizieren und Alarmieren; Interpretation und Entscheidung bleiben beim Menschen. Das beste Ergebnis entsteht in einem Aufbau, in dem die Automatisierung die Routinearbeit übernimmt und sich das Finanzteam auf die Analyse konzentriert. Um die bei routinemäßigen Spesenvorgängen verlorene Zeit zurückzugewinnen, lesen Sie den Artikel über die Vermeidung von Zeitverlust am Arbeitsplatz.

Verwandeln Sie Ihre Ausgabendaten in Entscheidungskraft

Das Kompetenzprofil des Data Scientists ist ein tiefes Spezialgebiet; was Finanzteams brauchen, ist dessen geschäftsorientierter Kern — Datenkompetenz: Datenqualität hinterfragen, Trends und Abweichungen lesen, Anomalien erkennen und Erkenntnisse in Entscheidungen übersetzen. Die Spesenmanagement-Lösung von Masraff sammelt und klassifiziert Ausgabendaten automatisch und bietet dem Finanzteam eine saubere, aktuelle Grundlage für Analysen. Um zu sehen, was Sie mit Ihren Ausgabendaten erreichen können, nehmen Sie Kontakt mit uns auf.