Finanzanalyse

DATA SCIENCE ZUR FINANZANALYSE.

Cluster: Finanzanalyse.

Data Science Anwendungen für Finanzanalysen werden seit geraumer Zeit eingesetzt. Bewährte Einsatzgebiete sind Asset- und Optionsbewertungen, Preis- und Absatzprognosen oder Szenarioanalysen. Aber auch der bekanntere Bereich wie Kennzahlenmessungen gehören zu den Data Science Anwendungen in diesem Cluster.

Preisprognosen

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Ebenso zentral für das unternehmerische Handeln sind Prognosen zu Preisbewegungen oder Absatzprognosen. Durch Anwendung von Zeitreihenanalysemodellen können zukünftige Entwicklungen frühzeitig antizipiert werden und Unternehmensentscheide darauf ausgerichtet werden.

Szenarioanalyse

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Wie beeinflusst eine exogene Bewegung unser Unternehmen? Oder was geschieht bei einem spezifischen Szenario? Bei solchen Fragestellungen kann eine Szenarioanalyse grossen Aufschluss geben. Data Science Anwendungen aus dem Bereich von Computational Statistics (zb. Monte Carlo Methoden) können einen grossen Mehrwert zur Beantwortung solcher Fragen liefern. Ihr Unternehmen ist dadurch vor Fehlentscheidungen besser gefeit.

Kennzahlen

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Eine etwas bekanntere Anwendung von Data Science im Cluster Finanzanalyse ist die Kennzahlenmessung. Hier wird primär durch deskriptive Verfahren der Statistik versucht, Geschäftsmetriken (Rentabilität, KPI’s etc.) zu beschreiben. Kennzahlen dienen zur Steuerung und Charakterisierung von Geschäftsentscheiden.

Assetbewertung

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Eine marktnahe Bewertung von Anlagen (Assets) und Optionen (auch Realoptionen) hat für viele Unternehmen naturgemäss eine zentrale Bedeutung. Dank dem Einsatz von Data Science Verfahren aus dem Gebiet der Numerik können realistische Bewertungen des Anlagevermögens vorgenommen werden.

FALLBEISPIEL FINANZANALYSE

ANWENDUNG IDENTIFIZIEREN.

Use Case Workshop

 "Bergen Sie den grossen Mehrwert ihrer Daten und vereinbaren Sie eine Erstevaluation. Wir finden für Sie die besten Use Cases."

WORKSHOP ABLAUF.

Ihr Use Case Workshop

Unser Use Case Workshop zeigt Ihnen auf, welche Analyseprojekte für Sie nutzbringend sind und macht eine Aufwandschätzung dieser Vorhaben.

Der Use Case Workshop besteht aus fünf Schritten. Am Kick-off Termin lernen wir uns kennen und denken uns in Ihre Situation ein. Nach der Vorbereitung unsererseits tauschen wir uns über die erarbeiteten Vorschläge am Workshoptag aus. Ihren Input nehmen wir zur Nachbereitung mit und präsentieren Ihnen im Abschlussgespräch das konsolidierte Ergebnis.

  • Kick-off

    Kennenlernen. Evaluieren. Herausforderungen identifizieren. Business Understanding.

  • Vorbereitung

    Vorschlagserarbeitung. Expertisenmeinung. Potentialabschätzung.

  • Workshop

    Austausch über Use Case Vorschläge. Input aufnehmen. Fragen aufbringen und klären. Vertieftes Business Understanding.

  • Nachbereitung

    Input einarbeiten. Benchmarking. Lösungsansätze konsolidieren.

  • Schlussbesprechung

    Präsentation der konsolidierten Ergebnisse. Machbarkeitsstudie. Aufwandschätzung.

ANFRAGE

IHRE VORTEILE.

Weshalb Quantivity?

Data Science Expertise

Wir verfügen über eine äusserst grosse Methodenvielfalt an quantitativen und statistischen Frameworks.

Projekterfahrung

Unsere langjährige Erfahrung mit quantitativen Projektvorhaben und deren Herausforderungen kommt Ihnen zugute.

Agiles Vorgehen

Wir entwicklen zusammen mit Ihnen im agilen Projektmanagment und in mehreren Iterationen die passenden Lösungen.

Business Understanding

Das Geschäftsverständnis ist von integraler Wichtigkeit für eine adäquate Lösung. Wir denken uns in Ihre Situation ein.

Open Source Community

Wir entwickeln mit Open Source Technologien. Für Sie entstehen keine Kosten für Lizenzen.

Support

Post-sales Support gehört für uns selbstverständlich dazu. Wir wollen nachhaltige Lösungen.

AUSGEWÄHLTE REFERENZEN.

Referenzen und Projekte.

QUANTIVITY STANDORTE.

Offices.

Rapperswil-Jona

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Bern

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