Pourquoi un socle de données intelligent est essentiel pour prendre de meilleures décisions

Imaginez que vous êtes le directeur financier d'une compagnie d'assurance. Vous essayez de savoir d'où proviennent réellement vos bénéfices. Quelles politiques, quels produits ou quels canaux de vente contribuent à votre compte de résultat ? Quelles sont les sources de la plupart des demandes d'indemnisation, et en quoi celles-ci impactent-elles les bénéfices ? Comment accéder aux données financières et opérationnelles sous-jacentes qui révèlent ce qui fait vraiment avancer l'entreprise ?

Si vous pouvez répondre à ces questions, vous pourrez prendre en toute confiance des décisions éclairées quant aux domaines dans lesquels investir sur le plan technologique et RH pour mieux vous adapter aux évolutions du marché. C'est là quelque chose d'essentiel pour devenir une entreprise prête à prendre des décisions. Si vous ne pouvez pas encore y répondre, lisez la suite. 

La concurrence dans un monde saturé de données

S'il est essentiel d'exploiter les données pour pouvoir prendre des décisions stratégiques, cela peut aussi constituer un défi en soi. Le rythme de croissance des données, par exemple, est tout simplement stupéfiant. Entre 2010 et 2020, la quantité de données créées, collectées et copiées a augmenté de 5 000 %, et il n'y a aucun signe de ralentissement. D'ici 2025, on estime que la population mondiale générera chaque jour 483 exaoctets de données. En raison de l'accélération du volume et de la vélocité des données, il est difficile pour les entreprises de les gérer au quotidien et de leur donner du sens. Cela complique par ailleurs la capacité des entreprises à définir leur avantage concurrentiel dans un monde saturé de données qui évolue rapidement. 

Les entreprises qui peinent à s'extraire de ce tsunami de données sombrent lentement. Dans une enquête menée auprès de 85 entreprises du classement Fortune 1000 en 2021, seules 24 % d'entre elles ont défini leur activité comme « Data-Driven » l'année précédente. Et même si la demande des très convoités data scientists est en hausse, le turnover est manifestement élevé. Le principal problème, toutefois, est que les entreprises n'ont pas posé les bases de la réussite. 

Préparer le terrain pour devenir une entreprise centrée sur les données

Malheureusement, il ne suffit pas d'élaborer des solutions et de les ajouter à un environnement existant pour combler ces lacunes. Au contraire, les dirigeants d'entreprise et les directeurs financiers qui cherchent à modifier leur trajectoire en exploitant la puissance des données doivent adopter une approche bottom-up. Pour préparer l'avenir et prendre les bonnes décisions, il faut disposer d'un système d'enregistrement unique où acquérir, enrichir et transformer les données. En d'autres termes, il faut un socle de données intelligent.

Toute entreprise qui souhaite moderniser la Finance et l'ensemble de ses opérations doit disposer d'une structure de données unifiée accessible à tous les acteurs impliqués, soit un socle de données intelligent que Deloitte appelle le « common information model », ou modèle de données unifié (CIM). Selon Deloitte, la mise en œuvre d'un CIM efficace est une condition essentielle pour planifier, enregistrer, communiquer et mesurer les performances de manière cohérente à l'échelle de l'entreprise. « Un CIM bien conçu offre une manière cohérente d'analyser les données », explique Katie Glynn, Senior Manager of Digital Controllership chez Deloitte. « Et quand les comptables pensent aux données, on imagine qu'ils pensent aux données financières. Mais il existe aussi des composantes de données managériales et opérationnelles qui doivent être prises en compte pour vraiment développer une vision prospective de la Finance. »

Deloitte identifie un ensemble de principes qui contribue à transformer durablement la Finance. Un CIM efficace doit être :

• Granulaire. Les données doivent être suffisamment détaillées pour permettre l'automatisation, réduire les rapprochements manuels, dégager des informations clés, prendre des décisions et générer des rapports qui ont du sens.

• Unique. Chaque élément de données a un but unique et singulier. Évitez les chevauchements ou les cas d'usage multiples pour ne pas diluer les données.

• Flexible. Créez un socle de données qui peut s'adapter aux évolutions à venir telles que les réorganisations, les acquisitions et les changements d'activité. Portez une attention particulière au reporting en veillant à ce qu'il soit adapté aux besoins actuels et futurs.

• Intégré. Veillez à ce que toutes les politiques et obligations de l'entreprise, notamment en matière de conformité, soient intégrées dans le socle de données intelligent ou CIM. Tenez compte également des besoins en dehors des opérations FP&A, telles que les exigences en matière de finance, de reporting externe, de comptabilité locale et de fiscalité.

• Cohérent. Pour faciliter la consolidation financière et l'analyse comparative, assurez la cohérence entre toutes les régions, divisions et filiales. 

• Gouverné. Établissez des mécanismes de protection pour garantir le respect des politiques et obligations, et éviter les « dérives » au fil du temps. 

Une fois le socle de données intelligent établi et adopté par les services financiers et autres, les entreprises bénéficient d'un ensemble de données plus riche qui simplifie les workflows comptables et de planification, et améliore au bout du compte la prise de décision.

Un système de planification doté de fonctionnalités modernes 

Aussi essentiel soit-il, un socle de données intelligent ne fonctionne pas seul. Vous avez besoin d'un ensemble de fonctionnalités et de technologies pour en tirer pleinement parti si vous souhaitez pouvoir construire (et planifier) l'avenir. En voici quelques exemples :

• Architecture « in-memory ». Lorsque de grandes quantités de données sont stockées en mémoire, les délais de traitement sont considérablement réduits et il n'est plus nécessaire d'exécuter des processus par lots pour obtenir vos rapports financiers finaux.

• Données en temps réel. Un environnement de plus en plus fluctuant exige des données en temps réel pour évaluer avec précision les conditions et les contraintes actuelles, prendre des décisions éclairées et réagir avec agilité. 

• Modèle de données orienté objet. Pour tirer pleinement parti des insights obtenus à partir de vos données, vous avez besoin d'un modèle de données orienté objet plutôt que d'une structure de plan comptable traditionnelle. Grâce à la dimensionnalité native, vous bénéficiez d'analyses plus riches et de fonctionnalités de reporting plus granulaires et polyvalentes.

• Modèle de sécurité connecté. Pour définir une vision stratégique et prendre des mesures à partir de vos données de gestion, opérationnelles et financières, vous devez être capable de les regrouper en un seul endroit et de les rendre accessibles en toute sécurité dans toutes les applications. 

• Intelligence Artificielle (IA) et Machine Learning (ML). Pour vous aider à gérer les risques, détecter les anomalies et prendre de meilleures décisions plus rapidement, l'IA et le ML doivent être intégrés dans vos solutions de planification. 

• API et intégrations. Intégrez de manière transparente votre écosystème de sources de données et de systèmes d'entreprise pour obtenir un environnement interconnecté qui fonctionne comme un tout. 

Comprendre, et même prédire, votre activité

Alors que de plus en plus d'équipes Finance pilotent la transformation digitale de leurs opérations comptables et FP&A, les décideurs récoltent les avantages d'un socle de données intelligent associé à des fonctionnalités modernes telles que des informations exploitables à l'échelle de l'entreprise, une planification véritablement tournée vers l'avenir et une prise de décision agile. Nombre de ces équipes se tournent à cet effet vers Workday.

Plutôt que de demander aux clients de créer un environnement complet en assemblant des technologies et des middlewares disparates (sans parler de la programmation personnalisée, qui interdit toute prise en charge par la Finance), il est désormais possible de mettre en place un environnement facilitant la prise de décision grâce à un système unique qui acquiert et enrichit les données, les transforme en informations comptables, puis les exploite à des fins d'analyse et de planification avancées. Et tout cela d'une manière qui permet à la Finance de garder le contrôle.

Stefan Ball, Senior Solution Marketing Manager chez Workday, explique comment les clients de Workday peuvent combiner les données opérationnelles RH et financières pour créer un data hub d'entreprise sous contrôle de la Finance. « Nous pouvons créer une comptabilité à partir de ces données opérationnelles, tout en préservant un lien avec les informations d'origine », explique Stefan Ball. « Tout cela est ensuite connecté et sécurisé par le modèle de sécurité qui existe déjà dans Workday. »

Cette structure de données unifiée permet à la Finance d'établir des connexions qui ont du sens, de collaborer avec d'autres services et entités, et de s'adapter et réagir en temps réel de manière continue. En ajoutant d'importants volumes de données opérationnelles internes et externes, la planification, les prévisions et l'analyse deviennent plus granulaires et plus flexibles, avec une piste d'audit complète. Cela permet de transformer les données en KPI et en métriques utiles, de dessiner une vision stratégique plus riche, de réaliser des analyses comparatives et d'identifier les leviers, les modèles et les corrélations. 

Cela vous aide également à regarder vers l'avenir. « Nous intégrons le Machine Learning dans cette structure pour vous aider à comprendre les écritures anormales et à automatiser des processus tels que l'intégration des factures ou des notes de frais des collaborateurs. En détectant les anomalies avant que nos clients ne les identifient au cours de leurs analyses, nous les aidons à garder leurs données aussi propres que possible », explique Stefan Ball.

Grâce à ce data hub d'entreprise, les dirigeants ont accès à toutes sortes d'informations clés opérationnelles. Reprenons l'exemple du secteur de l'assurance mentionné précédemment. (Souvenez-vous, vous êtes le DAF d'une compagnie d'assurance.) Un environnement unifié et facilitant la prise de décision permettrait à votre équipe Finance de non seulement déterminer les leviers macroéconomiques de rentabilité, mais aussi de combiner les données financières, opérationnelles et RH afin d'identifier les collaborateurs générant le plus de revenus et de bénéfices. Vous pourriez analyser des aspects tels que les données météorologiques ou géospatiales, et même les facteurs impactés par la pandémie. Depuis presque n'importe quel point de vue (service, division, région, etc.), vous pouvez explorer dans le détail votre pipeline d'opportunités, disséquer vos capacités et la demande, et évaluer votre carnet de commandes par rapport aux prévisions. 

Favoriser la prise de décision pour l'avenir

Il est clair que les dirigeants savent que la santé et la longévité de leur entreprise dépendent de leur capacité à faire les bons choix, ce qui signifie en grande partie qu'ils doivent être guidés par les données. Mais peu d'entre eux savent comment y parvenir.

Pour ceux qui comprennent l'importance d'un socle de données intelligent conçu comme il faut, la voie à suivre est mieux balisée, et nettement plus productive. Comme le souligne Stefan Ball, « c'est une chose d'avoir toutes ces données réunies en un même endroit, mais l'objectif final ici est de réellement favoriser la prise de décision. »