वित्तीय विश्लेषक डेटा कौशल का लाभ उठाना कैसे शुरू कर सकते हैं

वित्तीय विश्लेषक अत्यधिक मात्रात्मक और डेटा-केंद्रित भूमिकाओं में काम करते हैं। McKinsey के एक सर्वे में, 87% उत्तरदाताओं ने कहा कि वे या तो वर्तमान में कौशल-घाटे का सामना कर रहे हैं या अगलें 5 वर्षों में करेंगे, जिनमें से 43% के अनुसार सबसे बड़े अंतर डेटा भूमिकाओं में होंगे। ये भूमिकाएँ वित्त में लगातार अधिक महत्वपूर्ण हो रही हैं क्योंकि Gartner का अनुमान है कि 2021 में 80% से अधिक वित्तीय सेवा संगठन उन्नत एनालिटिक्स का उपयोग बढ़ाएँगे।

वित्त टीमें छिपी अंतर्दृष्टियों को पाने के लिए R, Python और SQL जैसे “आधुनिक” डेटा टूल्स या बिज़नेस इंटेलिजेंस सीखें। मूल्यवान इनसाइट्स उत्पन्न करने के अलावा, विश्लेषकों को नए डेटा कौशल सीखने देना नौकरी चाहने वालों को भी बहुत आकर्षक लगता है, जैसा कि Robert Half सर्वे के 64% प्रतिभागियों ने कहा।

इस लेख में, हम 4 डेटा साइंस उपयोग मामलों पर नज़र डालेंगे जिनका लाभ वित्तीय विश्लेषक आज से उठाकर अपनी विषय-विशेषज्ञता को और प्रभावी बना सकते हैं।

डेटा कौशल से शुरुआत करने के चार तरीके: वित्तीय विश्लेषकों के लिए

डेटा को तेजी से विश्लेषित करें और इनसाइट्स साझा करें

वित्तीय विश्लेषक की ज़िम्मेदारियों का एक प्रमुख हिस्सा वित्तीय डेटा का विश्लेषण करना और उससे इनसाइट्स निकालना है। Excel में दक्षता के अलावा, वे SQL जैसे टूल्स के साथ BI टूल्स और R तथा Python जैसी ओपन-सोर्स प्रोग्रामिंग भाषाओं का उपयोग करके विश्लेषण प्रक्रिया को अधिक कुशल और प्रभावी बना सकते हैं।

ये टूल विशेष रूप से बड़े डेटासेट्स वाले विश्लेषण में उपयोगी हैं। SQL डेटाबेस से संवाद करने, डेटा प्राप्त करने और व्यवस्थित करने के लिए प्रयुक्त प्रोग्रामिंग भाषा है। यह विश्लेषकों को केवल वही जानकारी निकालने देता है जिसमें उनकी रुचि है, जिससे विश्लेषण का वर्कफ़्लो तेज़ होता है। उदाहरण के लिए, यदि कोई विश्लेषक किसी विशेष विभाग के लिए कैश फ्लो प्रोजेक्ट करने का मॉडल बना रहा है, तो वह पूरे संगठन के कैश फ्लो वाले डेटाबेस को उस विभाग तक फ़िल्टर कर सकता/सकती है, जिसे वह विश्लेषित करना चाहता/चाहती है। विश्लेषण के लिए केवल आवश्यक डेटा तक शीघ्र पहुँच काफी अधिक कुशल वर्कफ़्लो की ओर ले जाएगी।

डेटा एकत्र हो जाने के बाद, SQL के माध्यम से सार-सांख्यिकी निकालकर इनसाइट्स जल्दी प्राप्त किए जा सकते हैं। उदाहरण के लिए, प्रत्येक महीने के कैश फ्लो का औसत और मानक विचलन SQL में समूहित गणनाओं से तेज़ी से निकाला जा सकता है।

हितधारकों तक विश्लेषण से मिली अंतर्दृष्टियाँ पहुँचाना मूल्य जोड़ने का महत्वपूर्ण घटक है। कैश फ्लो में सुधार कैसे किया जाए, यह जानना तभी मूल्यवान है जब निर्णय-निर्माताओं को इस तरह बताया जाए कि वे कार्रवाई करें। इन इनसाइट्स को BI टूल्स (जैसे Power BI और Tableau) या Python और R की ओपन-सोर्स लाइब्रेरी जैसे Dash और Shiny के ज़रिए सटीक रूप से प्रस्तुत किया जा सकता है। ये टूल्स विश्लेषकों को इंटरैक्टिव डैशबोर्ड्स के माध्यम से अपने निष्कर्ष शीघ्रता से प्रदर्शित करने देते हैं।

टाइम सीरीज़ डेटा का पूर्वानुमान लगाकर बेहतर निर्णय लें

वित्तीय विश्लेषकों के लिए डेटा साइंस का एक और मूल्यवान उपयोग मामला टाइम सीरीज़ डेटा का विश्लेषण है। सटीक भविष्यवाणी करना वित्तीय विश्लेषकों का सामान्य कार्य है। वे भविष्य के स्टॉक मूल्य आंदोलन, ग्राहक चर्न, कैश फ्लो, या ग्राहक लाइफटाइम वैल्यू का अनुमान लगा सकते हैं। निर्णय-निर्माण प्रक्रिया में मूल्य जोड़ने के लिए ये भविष्यवाणियाँ भरोसेमंद और सटीक होनी चाहिए।

ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करके भविष्यवाणी कार्यों में अधिक यथार्थवादी और आत्मविश्वासपूर्ण अनुमान लगाए जा सकते हैं। कई पूर्वानुमान कार्यों में मौसमीपन अहम होता है। वर्ष भर में व्यावसायिक गतिविधियाँ बदलती रहती हैं। यह बात तब और सही साबित हुई जब covid-19 जैसे व्यवधानकारी घटनाओं ने अधिकांश संगठनों के संचालन को प्रभावित किया। इन मौसमी उतार-चढ़ावों को समझने से भविष्यवाणियाँ काफी बेहतर हो सकती हैं। टाइम-सीरीज़ विश्लेषण को सुगम बनाने के लिए R और Python में कई ओपन-सोर्स टूल उपलब्ध हैं। ये भविष्यवाणी कार्यों के लिए अधिक गतिशील दृष्टिकोण अपनाने में मदद करते हैं।

प्रोग्रामिंग कौशल से व्यावसायिक प्रक्रियाओं का स्वचालन करें

किसी भी क्षेत्र में प्रोग्रामिंग कौशल का एक मूल्यवान उपयोग दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करना है। R या Python में स्क्रिप्ट्स रोज़ाना दोहराए जाने वाले कार्य चला सकती हैं, जिससे विश्लेषकों का समय बचे और वे अन्य ज़िम्मेदारियों पर काम कर सकें।

एक दोहराया जाने वाला कार्य यह है कि कोई विश्लेषक पिछले दिन किसी दिए गए उद्योग में सबसे अच्छा प्रदर्शन करने वाले स्टॉक्स की सूची तैयार करे। विश्लेषक एक स्क्रिप्ट बना सकता/सकती है जो हर रात बाज़ार बंद होने के बाद चले। यह स्क्रिप्ट संगठन के डेटा API तक पहुँचकर आवश्यक डेटा स्क्रैप कर सकती है, python के डेटा प्रकारों और pandas DataFrames तथा Jupyter notebook जैसे टूल्स का उपयोग करके इस डेटा को प्रभावी रूप से साफ़ कर सकती है (ज्यादा आसान और उपयोगी बनाने के लिए), और अंत में उसी प्रारूप में एक Excel स्प्रेडशीट फ़ाइल बना सकती है जिसमें विश्लेषक पहले मैन्युअल रूप से डेटा डालता/डालती था/थी।

अगली सुबह, विश्लेषक इसके बाद के कार्यों पर काम शुरू कर सकता/सकती है, जैसे इस डेटा पर एक रिपोर्ट लिखना। कुछ हफ्तों में, हर सुबह यह स्प्रेडशीट मैन्युअल रूप से न बनाने की वजह से यह विश्लेषक जितना अतिरिक्त काम कर पाएगा/पाएगी, वह काफ़ी महत्वपूर्ण होगा।

मशीन लर्निंग से परिणामों की भविष्यवाणी करें

मशीन लर्निंग वित्तीय विश्लेषण में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। सुपरवाइज़्ड और अनसुपरवाइज़्ड लर्निंग, दोनों का उपयोग वित्त में दस्तावेज़ विश्लेषण और भौतिक दस्तावेज़ों के डिजिटलीकरण जैसे कार्यों की दक्षता और प्रभावशीलता बढ़ाने के लिए किया जा सकता है।

सुपरवाइज़्ड लर्निंग (मशीन लर्निंग मॉडल्स को “सही” लेबल्स के साथ प्रशिक्षित करना ताकि वे भविष्य में बिना दिए गए लेबल्स के भी कार्य कर सकें) के कई अनुप्रयोग वित्तीय कार्यों में किए जा सकते हैं। इनमें भौतिक दस्तावेज़ों को डिजिटल दस्तावेज़ों में बदलना, धोखाधड़ी का पता लगाना, इष्टतम पोर्टफोलियो प्रबंधन, और भविष्य के स्टॉक मूल्य की भविष्यवाणी शामिल हैं। ये सभी कार्य वित्तीय विश्लेषकों के लिए सटीकता से करना बहुत आवश्यक हैं। विश्लेषक अपने पास उपलब्ध बड़े पैमाने के डेटा के साथ मशीन लर्निंग का लाभ उठाकर इन कार्यों को अधिक प्रभावी ढंग से पूरा कर सकते हैं। वित्त में मशीन लर्निंग के अन्य अनुप्रयोग यहाँ देखे जा सकते हैं।

अनसुपरवाइज़्ड लर्निंग (पूर्वनिर्धारित “सही” लेबल्स के बिना मॉडल्स को प्रशिक्षित करना) का उपयोग भी ऐसे कार्यों में किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, एक मॉडल नए डिजिटाइज़्ड दस्तावेज़ों को आसान पहुँच के लिए उपयुक्त फ़ाइल संरचना में व्यवस्थित कर सकता है।

दस्तावेज़ प्रसंस्करण और विश्लेषण जैसे बुनियादी कार्यों को संभालने के लिए ऐसे मॉडल्स बनाकर, कोई विश्लेषक इस प्रचुर मात्रा में उपलब्ध डेटा से क्रियाशील इनसाइट्स निकालने पर अधिक समय दे सकता/सकती है, जो सामान्यतः अपनी दुर्गमता के कारण कम उपयोग में आता है।

आगे बढ़ने का एकमात्र रास्ता है अपस्किलिंग

जैसे-जैसे डेटा साइंस वित्तीय उद्योग में अधिक समाहित हो रहा है, वित्तीय विश्लेषकों के लिए सफल बने रहने और अपने संगठनों को पूर्ण मूल्य देने का एकमात्र तरीका डेटा कौशल अर्जित करना है। जैसे कि ऊपर दिए गए चार उपयोग मामलों में देखा गया, डेटा साइंस कौशल स्वचालन, संगठन और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के ज़रिए उत्पादकता और कार्य-गुणवत्ता में बड़ा सुधार ला सकते हैं।

हालिया सर्वे से पता चला कि 90% वित्तीय फर्में अगले वर्ष के भीतर अपने डेटा उपभोग में वृद्धि की उम्मीद करती हैं और उनमें से 52% का मानना है कि इस डेटा का सार्थक विश्लेषण शीर्ष रणनीतिक प्राथमिकता है। डेटा टैलेंट कौशल-घाटे को देखते हुए, इन अपेक्षाओं में सफल होने का एकमात्र रास्ता है कि वित्तीय विश्लेषक अपस्किल करें।