数据科学家在他们的指尖有一个可能性的世界。其中许多都位于商业智能和数据分析领域。在商业环境中，发现增长机会和低效率以及击败竞争对手是最重要的，像这样的纪律可能是最有价值的。

数据专家可以通过了解首席财务官(CFO)关心的信息和报告来获得他们公司的首席财务官(CFO)的关注。数据科学可以提供增值和可操作的商业智能和预测。以下是如何让你的首席财务官侧耳倾听，为你的公司提供高质量的分析，并在此过程中提升你的价值和职业生涯。

了解不同类型业务分析的价值

到2030年，商业分析将成为一个价值6840亿美元的行业。能够帮助他们的公司和首席财务官在这场军备竞赛中领先的数据科学家往往会确保他们的地位，并很好地展示他们的价值。

为了做到这一点，数据科学家必须了解商业分析的主要类型，以及它们如何应用于企业规划的数字驱动游戏。

1。描述性分析

业务分析的这一分支提供对过去事件的洞察力，如公司业绩和更广泛的行业趋势。研究过去发生的事情有助于公司认清自己的弱点和长处。

对于首席财务官来说，这可能包括从市场波动和现金流问题到员工流失和支出模式等任何事情。其他因素也会影响公司的灵活性和对未来的准备。

2。诊断分析

诊断性商业分析建立在描述性分析发现的基础上。它提供了对公司数据的更详细的调查，以发现隐藏的风险和伤亡，并最终解释为什么事情会以这种方式发生。

这是为未来制定战略的一个至关重要的部分。清楚地看到哪里出现了低效或哪里出现了浪费，可以让首席财务官的工作变得容易得多。

3。预测分析

预测性业务分析首先实现了收集组织数据的承诺。历史信息帮助数据科学家和决策者了解事件或趋势再次发生的可能性。在商业环境中，这包括预测劳动力的增长或下降，考虑需求和购买行为的未来变化，以及检测金融欺诈或网络安全事件。

财务规划和分析行业的专家表示，公司使用的方法并没有像许多人希望的那样迅速发展。在这一领域的强大的主题知识转化为在一个充满了未满足的数据分析专业人员需求的就业市场中的可取性。2021年，美国一些账户的公开职位列表约为14万份。

4。规定性分析

这种类型的业务分析是前几种分析的顶点。规定性分析将当前的洞察力与理性的、以数据为导向的对未来的推断相结合，并将其翻译成首席财务官和其他决策者关心的语言。

将说明性分析和商业智能应用于CFO角色

从原始数据到分析，再到针对高管的可操作建议的翻译缺少几个步骤。其中最关键的是报告工具。

数据科学家可以轻松地找到商业智能工具和仪表板的客观评论。他们需要知道如何表达决策者关心的信息，以便有效地向首席财务官和高管发言，

首席执行官、首席财务官和其他决策者最有可能感兴趣的一些仪表板包括以下内容：

• 收入和费用仪表板
• 趋势仪表板
• 资产负债表仪表板
• KPI仪表板
• 基准测试仪表板
• 差异和异常仪表板

今天市场上的许多工具都提供了为特定业务领域预先设计的模板。各种产品还可能包括数据分段和仓储功能，以组织可用数据--这是从其中获取任何附加价值的第一步。

在许多业务领域和关键工作流中，这种以数据为导向的思想交流正成为创新和业务精简的温床。以下是数据科学正在定义寻求更精简、更清洁、更有利可图和透明的公司结构的一些地方：

• 财务规划和商业模型:了解这一领域的数据科学家可以帮助公司建立响应性定价结构，了解如何使用反馈，并主动和更详细地跟踪收入。
• 工程、研究和开发:如果通过描述性和预测性分析来了解一项新产品或服务是否值得投入金钱和材料，就会更加顺利。
• 扩张、可伸缩性、税收和国库:进入新领域或进行收购甚至不能依赖于高层假设。了解随着时间的推移可能对税收和财政部产生的影响，并研究目标人口统计数据以指导扩张进程，这依赖于数据科学和科学家。
• 采购:数据科学正在定期构建新的工具，以帮助公司更详细地跟踪其原材料和人员。实施精益运营是实现可持续发展的一部分，数据科学可以展现出提高供应链效率的机会。

数据科学家能成为首席财务官吗？

有没有一种途径可以让一个面向商业智能的数据科学家自己成为首席财务官？答案是肯定的--而且有成功的故事描述了这一进展。

一个例子是，一名数据监控系统专家--旨在发现欺诈迹象或锁定投资机会--将他对大数据主导的财务战略的知识引入首席财务官的角色。这里所利用的风险洞察力和商业机会，以及公司角色的飞跃，都是可能的，因为这位科学家知道如何很好地利用“数据枯竭”。

金融科技行业的数据监控和机器学习只是数据科学家角色补充首席财务官角色的一个地方。在商业智能报告和对工业每天产生的大量信息的深入分析之间，如果决策者知道如何抓住机会，数据科学家可以为他们提供很多东西。