Finanzanalyst:innen arbeiten in stark quantitativen, datengetriebenen Rollen. In einer McKinsey-Umfrage gaben 87% der Befragten an, dass sie derzeit oder in den nächsten 5 Jahren mit Kompetenzlücken konfrontiert sind; 43% erwarten die größten Lücken in datenbezogenen Rollen. Diese Funktionen gewinnen im Finanzbereich an Bedeutung: Gartner prognostizierte, dass über 80% der Finanzdienstleister 2021 den Einsatz von Advanced Analytics ausbauen werden.
Finanzteams sollten moderne Datentools wie R, Python und SQL sowie Business Intelligence einsetzen, um verborgene Erkenntnisse zu heben. Neben den gewonnenen Insights ist es laut 64% der Teilnehmenden einer Robert-Half-Umfrage für Bewerber:innen sehr attraktiv, wenn Analyst:innen neue Datenkompetenzen aufbauen können.
In diesem Artikel stellen wir 4 Data-Science-Use-Cases vor, mit denen Finanzanalyst:innen noch heute starten können, um ihre Fachexpertise zu erweitern.
Vier Wege, wie Finanzanalyst:innen mit Datenkompetenzen starten
Daten schnell analysieren und Erkenntnisse vermitteln
Ein Kern ihrer Tätigkeit ist die Fähigkeit, Finanzdaten zu analysieren und daraus belastbare Schlüsse zu ziehen. Über Excel hinaus lässt sich der Analyseprozess mit Tools wie SQL, BI-Lösungen und Open-Source-Sprachen wie R und Python deutlich effizienter gestalten.
Diese Tools spielen ihre Stärken besonders bei größeren Datensätzen aus. SQL ist eine Programmiersprache zur Kommunikation mit Datenbanken, um Daten abzurufen und zu strukturieren. So lässt sich gezielt nur die relevante Information abfragen – die Analyse wird spürbar schneller. Beispiel: Für eine Cashflow-Projektion eines bestimmten Bereichs kann die Datenbank mit allen Cashflows des Unternehmens so gefiltert werden, dass nur die Werte der gewünschten Abteilung einfließen. Der schnelle Zugriff auf genau die benötigten Daten macht Workflows wesentlich effizienter.
Liegt der Datenauszug vor, lassen sich in SQL über Kennzahlen rasch erste Erkenntnisse gewinnen. So können etwa Durchschnitt und Standardabweichung der monatlichen Cashflows per gruppierter Berechnung schnell ermittelt werden.
Der Nutzen entsteht erst, wenn Insights verständlich an Stakeholder vermittelt werden. Erkenntnisse zur Verbesserung der Cashflows entfalten nur dann Wirkung, wenn sie Entscheidenden so präsentiert werden, dass sie handeln. BI-Tools (wie Power BI und Tableau) oder Open-Source-Bibliotheken in Python und R wie Dash und Shiny eignen sich dafür hervorragend. Mit ihnen lassen sich Ergebnisse schnell in interaktiven Dashboards visualisieren.
Bessere Entscheidungen mit Zeitreihenprognosen
Ein weiterer wertvoller Use Case ist die Analyse von Zeitreihen. Präzise Vorhersagen gehören zum Alltag von Finanzanalyst:innen: etwa zur Kursentwicklung, zur Kundenabwanderung, zu Cashflows oder zum Customer Lifetime Value. Damit diese Prognosen in Entscheidungen Mehrwert stiften, müssen sie verlässlich und genau sein.
Historische Daten helfen, realistischere und sicherere Vorhersagen zu treffen. Saisonalität spielt in vielen Forecasts eine zentrale Rolle, denn Geschäftsaktivitäten schwanken im Jahresverlauf – erst recht in Zeiten disruptiver Ereignisse wie Covid-19, die Abläufe in vielen Organisationen beeinflusst haben. Wer diese Muster versteht, prognostiziert deutlich besser. Zahlreiche Open-Source-Tools in R und Python erleichtern die Zeitreihenanalyse und ermöglichen dynamischere Ansätze für Prognoseaufgaben.
Geschäftsprozesse mit Programmierkenntnissen automatisieren
Ein großer Vorteil von Programmierkenntnissen ist die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben. Skripte in R oder Python können tägliche Routinen übernehmen, Zeit sparen und Raum für wertschöpfendere Tätigkeiten schaffen.
Beispiel: Täglich eine Liste der Top-Performer-Aktien einer Branche zusammenstellen. Ein Skript kann jede Nacht nach Börsenschluss laufen, die benötigten Daten über die Data-API der Organisation abrufen, die Daten mit Python-Datentypen und Tools wie pandas-DataFrames in einem Jupyter Notebook aufbereiten und schließlich eine Excel-Datei im gewohnten Format erzeugen, das zuvor jeden Morgen manuell befüllt wurde.
Am nächsten Morgen kann die Analystin oder der Analyst direkt mit den nächsten Schritten starten, zum Beispiel dem Verfassen des Berichts. Über einige Wochen summiert sich die gewonnene Zeit erheblich – allein dadurch, dass die Tabelle nicht mehr jeden Morgen per Hand erstellt werden muss.
Ergebnisse mit Machine Learning vorhersagen
Machine Learning ist aus der Finanzanalyse nicht wegzudenken. Sowohl Supervised als auch Unsupervised Learning lassen sich nutzen, um Aufgaben wie Dokumentenanalysen oder die Digitalisierung papierbasierter Unterlagen effizienter und treffsicherer zu machen.
Supervised Learning (Modelle werden mit „korrekten“ Labels trainiert, um später ohne Labels zu arbeiten) hat viele Anwendungen im Finanzbereich: die Umwandlung physischer in digitale Dokumente, Betrugserkennung, optimales Portfoliomanagement oder Kursprognosen. Für all diese Aufgaben sind Genauigkeit und Zuverlässigkeit entscheidend. Mit den verfügbaren großen Datenmengen können Analyst:innen ML-Modelle einsetzen, um diese Aufgaben effektiver zu lösen. Weitere ML-Anwendungsfälle in Finance findest du hier.
Auch Unsupervised Learning (Training ohne vorgegebene „korrekte“ Labels) ist hilfreich. So kann etwa ein Modell neu digitalisierte Dokumente automatisch in eine passende Ordnerstruktur einsortieren und leicht auffindbar machen.
Wenn Modelle grundlegende Dokumentenverarbeitung und -analyse übernehmen, bleibt Analyst:innen mehr Zeit, aus bisher schwer zugänglichen Daten umsetzbare Erkenntnisse zu entwickeln.
Weiterbildung ist der einzige Weg nach vorn
Je stärker Data Science in die Finanzbranche Einzug hält, desto wichtiger ist es für Finanzanalyst:innen, Datenkompetenzen aufzubauen, um erfolgreich zu bleiben und ihren vollen Mehrwert zu liefern. Wie die vier Use Cases zeigen, steigern Data-Science-Fähigkeiten Produktivität und Arbeitsqualität – durch Automatisierung, bessere Struktur und starke Visualisierungen.
Eine aktuelle Umfrage zeigt: 90% der Finanzunternehmen wollen ihren Datenverbrauch innerhalb eines Jahres erhöhen, 52% sehen die aussagekräftige Analyse dieser Daten als strategische Top-Priorität. Angesichts der Talent- und Kompetenzlücke führt für Finanzanalyst:innen kein Weg daran vorbei: Sie müssen sich weiterbilden.
