數據科學家在他們的指尖有一個可能性的世界。其中許多都位于商業智能和數據分析領域。在商業環境中，發現增長機會和低效率以及擊敗競爭對手是最重要的，像這樣的紀律可能是最有價值的。

數據專家可以通過了解首席財務官(CFO)關心的信息和報告來獲得他們公司的首席財務官(CFO)的關注。數據科學可以提供增值和可操作的商業智能和預測。以下是如何讓你的首席財務官側耳傾聽，為你的公司提供高質量的分析，并在此過程中提升你的價值和職業生涯。

了解不同類型業務分析的價值

到2030年，商業分析將成為一個價值6840億美元的行業。能夠幫助他們的公司和首席財務官在這場軍備競賽中領先的數據科學家往往會確保他們的地位，并很好地展示他們的價值。

為了做到這一點，數據科學家必須了解商業分析的主要類型，以及它們如何應用于企業規劃的數字驅動游戲。

1。描述性分析

業務分析的這一分支提供對過去事件的洞察力，如公司業績和更廣泛的行業趨勢。研究過去發生的事情有助于公司認清自己的弱點和長處。

對于首席財務官來說，這可能包括從市場波動和現金流問題到員工流失和支出模式等任何事情。其他因素也會影響公司的靈活性和對未來的準備。

2。診斷分析

診斷性商業分析建立在描述性分析發現的基礎上。它提供了對公司數據的更詳細的調查，以發現隱藏的風險和傷亡，并最終解釋為什么事情會以這種方式發生。

這是為未來制定戰略的一個至關重要的部分。清楚地看到哪里出現了低效或哪里出現了浪費，可以讓首席財務官的工作變得容易得多。

3。預測分析

預測性業務分析首先實現了收集組織數據的承諾。歷史信息幫助數據科學家和決策者了解事件或趨勢再次發生的可能性。在商業環境中，這包括預測勞動力的增長或下降，考慮需求和購買行為的未來變化，以及檢測金融欺詐或網絡安全事件。

財務規劃和分析行業的專家表示，公司使用的方法并沒有像許多人希望的那樣迅速發展。在這一領域的強大的主題知識轉化為在一個充滿了未滿足的數據分析專業人員需求的就業市場中的可取性。2021年，美國一些賬戶的公開職位列表約為14萬份。

4。規定性分析

這種類型的業務分析是前幾種分析的頂點。規定性分析將當前的洞察力與理性的、以數據為導向的對未來的推斷相結合，并將其翻譯成首席財務官和其他決策者關心的語言。

將說明性分析和商業智能應用于CFO角色

從原始數據到分析，再到針對高管的可操作建議的翻譯缺少幾個步驟。其中最關鍵的是報告工具。

數據科學家可以輕松地找到商業智能工具和儀表板的客觀評論。他們需要知道如何表達決策者關心的信息，以便有效地向首席財務官和高管發言，

首席執行官、首席財務官和其他決策者最有可能感興趣的一些儀表板包括以下內容：

• 收入和費用儀表板
• 趨勢儀表板
• 資產負債表儀表板
• KPI儀表板
• 基準測試儀表板
• 差異和異常儀表板

今天市場上的許多工具都提供了為特定業務領域預先設計的模板。各種產品還可能包括數據分段和倉儲功能，以組織可用數據--這是從其中獲取任何附加價值的第一步。

在許多業務領域和關鍵工作流中，這種以數據為導向的思想交流正成為創新和業務精簡的溫床。以下是數據科學正在定義尋求更精簡、更清潔、更有利可圖和透明的公司結構的一些地方：

• 財務規劃和商業模型:了解這一領域的數據科學家可以幫助公司建立響應性定價結構，了解如何使用反饋，并主動和更詳細地跟蹤收入。
• 工程、研究和開發:如果通過描述性和預測性分析來了解一項新產品或服務是否值得投入金錢和材料，就會更加順利。
• 擴張、可伸縮性、稅收和國庫:進入新領域或進行收購甚至不能依賴于高層假設。了解隨著時間的推移可能對稅收和財政部產生的影響，并研究目標人口統計數據以指導擴張進程，這依賴于數據科學和科學家。
• 采購:數據科學正在定期構建新的工具，以幫助公司更詳細地跟蹤其原材料和人員。實施精益運營是實現可持續發展的一部分，數據科學可以展現出提高供應鏈效率的機會。

數據科學家能成為首席財務官嗎？

有沒有一種途徑可以讓一個面向商業智能的數據科學家自己成為首席財務官？答案是肯定的--而且有成功的故事描述了這一進展。

一個例子是，一名數據監控系統專家--旨在發現欺詐跡象或鎖定投資機會--將他對大數據主導的財務戰略的知識引入首席財務官的角色。這里所利用的風險洞察力和商業機會，以及公司角色的飛躍，都是可能的，因為這位科學家知道如何很好地利用“數據枯竭”。

金融科技行業的數據監控和機器學習只是數據科學家角色補充首席財務官角色的一個地方。在商業智能報告和對工業每天產生的大量信息的深入分析之間，如果決策者知道如何抓住機會，數據科學家可以為他們提供很多東西。