Introduction :
Le rôle de la finance d’entreprise a changé. Dans un monde post-Covid marqué par un fort niveau d’incertitude, les services financiers ne peuvent plus se contenter des méthodes de reporting traditionnelles.
Pour prendre des décisions qui ne sont plus fondées sur des intuitions ou un simple ressenti, les dirigeants ont besoin d’insights précis et d’analyses plus poussées sur la situation financière de l’entreprise.
C’est en s’engageant dans une démarche de financial data management, c’est-à-dire de gestion intelligente des informations et des flux financiers, que votre département finance pourra réellement contribuer à optimiser les performances de l’entreprise.
En définissant une stratégie claire et en choisissant les bons outils, vous serez en mesure de proposer aux managers et dirigeants une vision plus globale et actualisée des opérations en cours.
Découvrez comment faire entrer votre service financier dans l’ère de la finance data-driven en accélérant votre mue numérique grâce à une bonne utilisation de la data.
Qu’est-ce que le financial data management ?
La gestion et l’analyse des données financières est à la fois une approche organisationnelle et un processus technique par lesquels une entreprise se donne les moyens de collecter, consolider et analyser toutes les informations financières qu’elle a de disponibles en interne et en externe pour motiver des actions qui améliorent sa performance.
Le principal objectif de la mise en place d’une démarche de financial data management est de permettre à l’entreprise d’aller au-delà d’une gestion statique et fragmentée de ses flux financiers et des transactions pour offrir une vision stratégique de ses opérations.
À l’aide d’outils cloud-based utilisant des technologies d’intelligence artificielle, de machine learning et d’analytics toujours plus puissantes, le financial data management permet aux entreprises d’acquérir des capacités d’analyse de leur business plus fines et plus poussées pour prendre des décisions toujours plus éclairées et basées sur des faits.
Quels sont les principaux défis rencontrés par la fonction finance aujourd’hui ?
Dans un environnement économique plus que jamais volatil et incertain, les directeurs financiers sont de plus en plus sollicités par des collaborateurs qui peinent à prendre les bonnes décisions. Mais les fonctions financières traditionnelles ont du mal à rester pertinentes dans un monde en évolution rapide, axé sur les données.
En effet, les managers, les décideurs et les CEO exigent des insights de plus en plus précis, des analyses de plus en plus fouillées pour se prémunir des risques, confirmer des rumeurs de marché, identifier de nouvelles opportunités de business, voire faire face à une crise économique globale.
Avec un plus grand nombre d’acteurs impliqués et un environnement économique en constant devenir, la finance doit fournir des informations stratégiques qui vont au-delà des reportings comptables proposés par les systèmes traditionnels.
En résumé, les directeurs financiers doivent constamment se mettre dans la peau d’un directeur général avec une vraie vision stratégique à long terme.
Le saviez-vous ? 89 % des directeurs financiers prévoient qu’ils participeront de manière significative aux décisions stratégiques de leur organisation (étude EY, 2021) ; mais s’en donnent-ils vraiment les moyens ?
Quels sont les défauts des systèmes de gestion des données financières actuels ?
Malheureusement, beaucoup de services financiers ne sont pas en mesure de fournir des insights d’une telle qualité et d’une telle complexité. Il y a donc bien souvent un décalage entre les attentes des opérationnels et ce que peut produire un service financier.
Quelle en est la cause ?
Le diagnostic le plus fréquent est celui d’un retard dans la transformation digitale du département financier par rapport au reste de l’entreprise.
Dans la plupart des cas, ce retard est aussi organisationnel que technologique.
Si les équipes finance ont du mal à tenir leur rôle de boussole stratégique, c’est qu’elles n’ont pas le temps de le faire. Elles sont le plus souvent empêtrées dans des tâches à faible valeur ajoutée comme la collecte des données auprès de leurs collègues et au sein de bases de données mal organisées.
Pire encore : la plupart des systèmes de gestion des données d’entreprise sont fragmentés, voire obsolètes. Certaines données existent bel et bien, mais il est impossible de les collecter pour les analyser.
Elles sont bloquées dans des outils non connectés au reste du système ou cachés dans des feuilles de calcul éparpillées sur les ordinateurs de certains collaborateurs.
Les limites conceptuelles des systèmes de gestion comptable actuels
La vraie limite se situe dans la manière dont ont été conçues les solutions traditionnelles de gestion des données financières. Elles sont entièrement bâties dans le but de simplifier et d’automatiser la comptabilité à des fins de reporting financier.
C’est un processus très rigide, linéaire et peu évolutif. À mesure du traitement, les transactions sont agrégées, avec au final des écritures comptables ne permettant pas une analyse détaillée des transactions.
Pour obtenir des reportings plus détaillés, les entreprises doivent alors investir dans des outils de business intelligence indépendants mais non intégrés qui ne viennent qu’ajouter de la lourdeur au processus de gestion des données.
Achats, comptabilité, revenus, rapprochements, conformité… à terme, on assiste même à la création de silos de données complètement déconnectés.
Des risques business et financiers croissants pour l’entreprise dans son ensemble
Impossible par exemple d’intégrer ces données de manière pertinente au sein d’un modèle d’analyse prédictive , ou tout simplement d’y avoir accès dans un délai assez court pour qu’elles ne deviennent pas obsolètes.
De plus, modifier ou faire évoluer ces systèmes pour répondre aux besoins d’une organisation en pleine mutation est lent, coûteux, voire quasiment impossible dans certains cas.
Le service finance court alors le risque de mettre l’entreprise tout entière en péril faute d’avoir su ou pu délivrer une analyse assez fine de la situation.
Seule une démarche de gestion financière data-driven permet de faire sauter certains de ces verrous et de désenclaver le service financier pour le mettre en phase avec les problématiques de l’entreprise.
Quels sont les avantages d’une approche data-driven de la finance d’entreprise ?
En 2020, le cabinet d’étude Hackett-Group, spécialisé dans la finance, a démontré dans une étude détaillée l’intérêt et les avantages de se doter d’un service financier data-driven :
réduction du temps et des ressources alloués à la collecte des données ;
réduction du nombre de KPI à suivre et hiérarchisation des besoins ;
réduction des coûts liés au stockage des données ;
augmentation du temps alloué à l’analyse des données et aux interactions avec les autres départements de l’entreprise ;
augmentation de la valeur ajoutée fournie par le service financier en interne.
Le financial data management est donc un mode de fonctionnement qui s’appuie sur des données vérifiées et scénarisées de manière à aider à prendre les bonnes décisions. C’est aussi un moyen de réaffirmer le rôle stratégique et consultatif du service financier de l’entreprise.
Comment mettre en place un service financier data-driven ?
Voici les étapes à suivre pour que votre service financier devienne un véritable centre de conseil stratégique en s’appuyant sur le potentiel transformatif du Big Data dans la prise de décision.
Définir un degré d’importance critique et une stratégie
Par rapport à la situation actuelle : « Quel est le vrai potentiel d’amélioration apportée par l’adoption de technologies cloud-based et Big Data sur les performances de mon service financier ? » ; « Quels sont les bénéfices attendus ? »
Comprendre comment fonctionne le Big Data
Sans devenir expert, il est important d’assimiler les principes de base du fonctionnement des technologies Big Data : sources de données, stockage de la data, visualisation, outils de reporting…
Être bien entouré
Au-delà de l’aspect technique, la mise en place d’une démarche de financial data management efficace nécessite un bon niveau de coopération entre les membres de votre équipe.
Avez-vous les bonnes compétences en interne ?
Devez-vous revoir les interactions au sein de votre équipe ?
Comment améliorer la communication avec le reste de l’entreprise ?
Des profils typés « data » (data analysts, data scientists) peuvent être nécessaires si votre équipe est complètement dépourvue de profils techniques.
Bien s’entourer, c’est aussi choisir le bon partenaire technique. Les équipes Redstone vous aident à comprendre les enjeux « data » de votre service financier, mais aussi à collecter les données en vue de leur valorisation auprès des équipes concernées.
Développer une culture « data » au sein du service financier
Sur le long terme, c’est essentiel. Assurez-vous que le reste de l’entreprise est en phase avec votre démarche et que vos interlocuteurs principaux sauront relayer votre action.
Relever les défis de la finance data-driven
Le financial data management n’est en définitive ni un outil ni une technologie à part entière. C’est une démarche active qui vous permettra de relever les enjeux actuels de la finance d’entreprise :
- se doter des outils technologiques nécessaires, faire les bons choix technologiques aujourd’hui pour jouer un rôle de plus en plus important dans l’entreprise de demain ;
- être force de proposition et définir les indicateurs qui ont vraiment de la valeur pour son organisation afin d’optimiser la prise de décision grâce aux données sur le long terme ;
- rester pertinent dans un monde en mutation. Les informations et les insights fondés sur les données peuvent aider les services financiers à donner le cap à l’entreprise dans les périodes les plus difficiles.
En définitive, le financial data management, c’est développer une capacité à repenser son système de gestion des données financières pour reconnecter de manière durable et stratégique la finance et les autres départements de l’entreprise.
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