Wie man Daten mit Business-Einblicken verknüpft

Macht Zahlenschubsen Spaß? Ja, antwortet ganz ohne zu zögern Federico Maffini, ein professioneller Zahlenjongleur. Als Head of Business Management bei Amazon Web Services leitet er ein großes Team von Business-Analyst:innen und Programmmanager:innen. Maffini ist zweifellos ein Amazon-Veteran und hat in den letzten zehn Jahren in den Abteilungen Finanzen, Programmmanagement, Vertrieb, Transport, Kund:innenerfahrung und Amazon Web Services mitgearbeitet.

Als geborener Problemlöser leitete er die Kostenkontrolle für ein Importgeschäft im Wert von über 50 Millionen US-Dollar und arbeitete erfolgreich mit UPS, FedEx, DHL, Hermes und Royal Mail zusammen, um die Rechnungsstellung zu automatisieren und Prüfverfahren zu verbessern.

Im folgenden Artikel teilt Maffini mit ELVTR seine Gedanken darüber, wie wihctig Daten sind, im Entscheidungsfindung zu verbessern, warum Storytelling dir helfen kann, sich als Mitarbeiter:in zu profilieren, und wie Künstlcihe Intelligenz die Finanzdatenanalyse verändern wird.

Warum sollten Unternehmer:innen und auch andere außerhalb der Brnache die Basics der Finanzanalyse beherrschen?

Es gibt immer eine gewisse Zurückhaltung, wenn man das Wort „Finanzen“ hört. Aber wenn man weiß, wie man Finanzdaten liest und ein Verständnis für Finanzmechanismen hat, ist man im Vorteil. So kann man selbst Geschäftsentscheidungen datengestützt treffen, die scheinbar nichts mit Finanzen zu tun haben.

Für Unternehmer:innen ist es zum Beispiel entscheidend, die finanzielle Gesundheit ihres Unternehmens zu beurteilen, Wachstumschancen zu erkennen und Investitionsmöglichkeiten zu bewerten.

Hast du Beispiele aus deiner Karriere, in denen die Analyse von Finanzdaten geholfen hat, Gewinne zu steigern?

Bei Amazon wird jede:r dazu ermutigt, Verantwortung zu übernehmen. Durch meine Erfahrung in Finanzteams und anderen Funktionen habe ich einerseits Initiativen zur Kostensenkung und andererseits Projekte zur Gewinnsteigerung angestoßen. So habe ich zum Beispiel dazu beigetragen, die Effizienz des Transports bei Amazon zu steigern. Ich ermittelte den optimalen Transportanbieter, was nur dank der Daten möglich war.

Außerdem habe ich Algorithmen der Preisgestaltung verfeinert, um den optimalen Verkaufspreis zu ermitteln und das beste Preismodell für verschiedene Kund:innengruppen festzulegen.

Versteht man die grundlegenden Konzepte und Techniken der Finanzanalyse, hat man bessere Chancen, die Größe des Kuchens und vielleicht sogar den Preis einschätzen zu können. Und diese Fähigkeit ist übertragbar. Es spielt keine Rolle, in welcher Abteilung man arbeitet.

Amazon ist echter Vorreiter in datenbasierten Entscheidungen, nicht wahr?

Amazon ist in allen Geschäftsbereichen und Teams unglaublich datenorientiert. Es spielt keine Rolle, ob du in der Finanzabteilung, im Marketing oder in der Personalabteilung arbeitest. Daten sind das A und O, denn sie ermöglichen es dir, das Chaos zu durchschauen. Sie helfen uns, Annahmen infrage zu stellen und umfassender über Probleme nachzudenken. Und zudem bieten sie Argumente in einer Form, die man verteidigen kann und die auf Dauer vergleichbar sind.

Als ich meine berufliche Laufbahn begann, war ich mir in einem Punkt sicher: Ich wollte nicht im Finanzbereich arbeiten. Von allen Fächern, die ich an der Universität studiert hatte, war das definitiv das Fach, das ich ausschloss.

Als sich mir die Möglichkeit bot, bei Amazon einzusteigen, habe ich mich dann trotzdem dafür entschieden. Und das war die beste Entscheidung, die ich zu diesem Zeitpunkt meiner Karriere treffen konnte, denn sie hat mir ein stabiles Fundament gegeben.

Amazon hat mich gelehrt, dass wer sich mit Daten auskennt, vielseitig einsetzbar ist. Wenn man diese Skills nicht hat, muss man viel Zeit und Geld investieren, um sie sich von Grund auf anzueignen, und es wird immer schwieriger, je höher man aufsteigt.

In welcher Fallen tappt man bei der Analyse von Finanzdaten?

Manchmal führt ein unzureichendes Verständnis des Unternehmens dazu, dass Daten ausgewählt werden, die irrelevant sind oder ein unvollständiges Bild zeichnen. Daher ist es wichtig, die Datenquelle, eventuelle Voreingenommenheit und den Grund unserer Annahmen zu prüfen.

Je nach Karrierestufe gibt es auch unterschiedliche Herausforderungen. Ein Problem, das zu Beginn der Karriere auftritt, ist oft die Unfähigkeit, Zahlen mit anderen Quellen abzugleichen und deren Richtigkeit zu prüfen. Durch den Abgleich von Quellen, die möglicherweise nicht dieselben Daten enthalten, kann man sicherstellen, welche Daten zuverlässig sind.

Später, wenn man es gewohnt ist, mit Daten umzugehen, verliert man oft das Geschäftskonzept aus den Augen. Analyst:innen sehen dann den Wald vor lauter Bäumen nicht. Sie tauchen zu tief in die Daten ein und übersehen strategische Erkenntnisse.

Warum ist Storytelling als Finanzanalytiker wichtig?

Storytelling ist wichtig für alle Fachleute, die nach oben kommunizieren müssen. Daten präsentieren und auslegen ist einfacher, wenn das Management und die wichtigsten Stakeholder datenorientiert sind. Aber nicht alle sind so. Es liegt an dir, deine Analysen oder Empfehlungen so aufzubereiten, dass sie für sie interessant sind.

Allzu oft sind Finanzanalyst:innen zu sehr auf ihre Zahlen fixiert. Sie sind nicht in der Lage, das Beste aus ihrer Arbeit herauszuholen, weil sie sie ihrem Publikum nicht verständlich machen können.

Bei Entwickler:innen ist das auch oft schwierig! Aber ist das ein angeborenes Talent oder eine Fähigkeit, die man lernen kann?

Naja, alles kann ein Talent sein. Jemand ist besonders gut in Excel, Python oder Mathematik, andere im kreativen Denken und Geschichten erzählen. Aber es gibt Storytelling-Techniken, die einem in fast jedem Beruf weiterhelfen können, die eigenen Ziele zu erreichen.

Um ein:e Geschichtenerzähler:in zu sein, muss man kein:e Filmregisseur:in oder erfolgreiche:r Schriftsteller:in sein. Jede:r kann und sollte Geschichten erzählen.

Hast du Beispiele dafür, wie dir Storytelling in deiner Karriere geholfen hat?

Das hilft mir jeden Tag, zum Beispiel bei der Arbeit mit Führungskräften aus den verschiedensten Abteilungen: Vertrieb, Kommunikation bis hin zum Kundenservice.

Wenn man in der Lage ist, ein Problem so aufzuschlüsseln, dass es sich auf die Probleme der Kund:innen bezieht, kann man es besser vermitteln. Im Laufe der Jahre hat mir das geholfen, Mittel für meine Teams zu bekommen und Pilotprojekte genehmigt zu bekommen. Wenn man einen Weg findet, eine Idee für sein Publikum attraktiv zu machen, hat man einen Zugang gefunden. Das öffnet eine Tür.

Wie wird sich generative KI auf die Finanzanalyse und deinen Beruf im Allgemeinen auswirken?

Ich war schon lange vor dem Hype um die generative KI von diesem Thema fasziniert. Es ist eine spannende Welt, die sich in einem unglaublichen Tempo entwickelt. ChatGPT hat sich allein in den letzten Wochen enorm verbessert, was das Verständnis von datengetriebenen Problemen angeht.

KI hat das Potenzial, die Finanzanalyse enorm zu beschleunigen und vereinfachen. Aber ich glaube nicht, dass es jemals das menschliche Urteilsvermögen ersetzen wird. Jedenfalls nicht in naher Zukunft.

Womit KI uns sofort helfen kann, ist die Automatisierung von sich wiederholenden Aufgaben. Außerdem stellt es uns blitzschnell viel Fachwissen zur Verfügung. Vielleicht dient es auch nur als Resonanzboden, auf dem wir unsere Prozesse und Annahmen überprüfen können.

Eine Sache, die Künstliche Intelligenz wirklich revolutionieren kann, ist die Fehlersuche. Wenn man mit einer Formel in Excel, einem VBA-Makro oder einer SQL-Abfrage nicht weiterkommt, kann man die Antwort über Google finden. Damit bin ich aufgewachsen.

Aber mit ChatGPT findet man die Antwort viel schneller und die Genauigkeit ist viel höher.

Ich wünschte, mehr Leute wüssten das zu schätzen. Man muss es ausprobieren und damit spielen, bevor man es wirklich nutzt. Natürlich nicht jeden Tag - es hilft schon, zu erkennen, dass es bereitsteht und einem helfen kann.

Gibt es Skills, die auch trotz hochentwickelter KI unersetzlich bleiben?

Kritisches und strategisches Denken, Kommunikation, zwischenmenschliche Fähigkeiten, Entscheidungsfindung. Ich kann ChatGPT bitten, mir zu helfen, eine Gewinn- und Verlustrechnung zu verstehen oder die nächste VLOOKUP-Formel in Excel zu finden. Aber was ich damit mache, ist meine Sache.

CEOs und CFOs werden sich nicht in mein ChatGPT-Konto einloggen und die Antworten abrufen. Es ist immer noch meine Aufgabe, eine Geschichte zu entwickeln und sie so zu verpacken, dass sie für sie attraktiv ist.

Welchen Rat würdest du jemandem geben, der:die neu in der Finanzwelt ist?

Etwas, das für jede Karriere gilt, aber definitiv für jemanden, der mit Daten arbeitet, ist: lerne immer weiter. Von Anfang an habe ich Stunden damit verbracht, Excel, Tableau und SQL zu lernen und alles auszutesten.

Das hilft mir heute noch enorm, wenn ich eine Excel-Datei analysieren, die von einem meiner Teammitglieder erstellt wurde. Diese Fertigkeiten von Anfang der Karriere an aufzubauen ist wichtig, denn je weiter man kommt, desto schwieriger wird es, eventuellen Rückstand aufzuholen.

Wenn man entdeckt, dass man doch lieber nicht im Finanzbereich arbeiten möchte, kann man die gelernten Skills auch mitnehmen. Eines der Dinge, die ich bei Amazon mag, ist die Möglichkeit, sich innerhalb des Unternehmens horizontal zu bewegen. Nicht jeder hat diese Möglichkeit und nicht jedes Unternehmen ist gleich.

Aber wenn du eine Möglichkeit findest, dich in einem ganz anderen Bereich auszuprobieren, z. B. im Marketing, im Vertrieb oder im Kund:innendienst, dann tu das. Es verschafft dir einen Vorteil gegenüber anderen, die sich nur auf ihr Fachgebiet konzentrieren. Ich habe das auf die harte Tour gelernt. Ich habe jahrelang im Finanzwesen, als Produktmanager und als Geschäftsführer gearbeitet.