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Mettez le financial data management au service de la performance de votre entreprise

Armstrong_qp — Fri, 17 Oct 2025 12:46:00 +0000

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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Pourquoi l’analyse prédictive est-elle importante pour l’avenir de votre entreprise ?

Mel — Sun, 25 May 2025 10:40:00 +0000

Introduction

L’objectif principal de l’analyse prédictive est de se servir des événements passés pour fournir la meilleure évaluation possible de ce que sera l’avenir.

Dans un environnement économique post-Covid, toujours plus volatil et incertain, de plus en plus d’entreprises mettent leurs données au service de leur croissance en utilisant l’analyse prédictive pour prendre de meilleures décisions stratégiques.

Dans cet article, découvrez ce qu’est l’analyse prédictive et comment les entreprises peuvent tirer intelligemment parti de leurs données pour en faire un atout déterminant et conserver un temps d’avance sur la concurrence.

Quels sont les enjeux de l’utilisation de l’analyse prédictive pour une entreprise?

L’analyse prédictive utilise des données, des algorithmes statistiques et des méthodes de machine learning pour construire des modèles capables d’identifier la probabilité de résultats anticipés sur la base de données récoltées par l’entreprise.

Pour un département marketing, une assurance, un tour operator ou un organisme de recouvrement, être en mesure d’anticiper une tendance ou de prévoir un risque est un enjeu majeur. L’entreprise peut alors prendre de meilleures décisions et modifier sa stratégie pour rester maîtresse de son destin.

Quels sont les secteurs d’activité pour qui l’analyse prédictive est essentielle ?

En termes simples, l’analyse prédictive est une forme d’analyse avancée qui détermine ce qui est susceptible de se produire sur la base de données historiques en utilisant l’apprentissage automatique.

Dans de nombreux secteurs d’activité, les entreprises se servent de l’analyse prédictive pour améliorer la performance de leur organisation.

Analyse prédictive du risque crédit et prévention des fraudes

Dans le domaine de la finance et dans le secteur bancaire, les fraudes et les défauts de crédits coûtent chaque année des millions d’euros aux institutions financières.

L’analyse prédictive peut être utilisée pour identifier les zones de risques potentiels à partir de divers “data points” et classer les clients dans différentes catégories, de la plus à la moins risquée. Concernant la fraude, l’analyse prédictive peut aussi être utilisée pour identifier les transactions qui s’écartent trop du schéma traditionnel et tirer la sonnette d’alarme plus vite.

Analyse prédictive de la maintenance des infrastructures industrielles

Quand une machine tombe en panne, les coûts liés à un ralentissement de la production peuvent largement dépasser le coût d’une réparation. Être en mesure d’intervenir sur une machine avant que celle-ci ne tombe en panne est donc crucial pour tous les acteurs de l’industrie.

L’analyse prédictive peut utiliser des données en temps réel pour prédire avec précision le moment où une machine risque de tomber en panne, ce qui permet à l’entreprise d’y remédier avant qu’elle ne provoque une série de problèmes plus graves.

Analyse prédictive et prévision des ventes

Anticiper les attentes des consommateurs est le rêve de tout service des ventes !

En utilisant les informations recueillies lors de transactions passées, un modèle basé sur l’analyse prédictive des données est capable de faire émerger les tendances de comportement des consommateurs ou des utilisateurs d’une application mobile par exemple.

Il est dès lors possible de leur proposer un produit, un service ou une offre complètement personnalisée au moment le plus propice pour les convertir en acheteurs.

En analysant les données des trimestres passés, l’analyse prédictive sera également d’une grande aide pour générer des insights éclairés sur les les produits et/ou les services qui seront le plus demandés à l’avenir.

Analyse prédictive et marketing

Pour un service marketing, l’analyse prédictive est un outil pertinent pour anticiper le comportement de ses clients et optimiser ses campagnes. En identifiant certains signes d’insatisfaction, il est par exemple possible d’anticiper la perte de certains clients et de corriger le tir rapidement en collaboration avec le service client.

L’analyse prédictive peut aussi être utilisée pour mesurer le niveau de maturité d’un client au sein du tunnel de conversion et déclencher une campagne marketing ciblée pour engager en priorité les prospects à fort potentiel.

Comment fonctionnent les modèles d’analyse prédictive ?

Pour arriver à ce type de résultats, l’analyse prédictive repose sur des modèles qui permettent de générer les informations dont votre entreprise a besoin pour prendre les bonnes décisions.

On distingue généralement trois phases de traitement des données qui sont souvent répétées pour augmenter l’exactitude des hypothèses énoncées.

Le training : c’est la phase de collecte et d’analyse des données. Les facteurs les plus pertinents sont alors identifiés. Par exemple, dans le cas de l’analyse du risque crédit, on prêtera attention à des critères déterminants comme le risque sectoriel ou la santé financière de l’entreprise ou du client en question.

En fonction de ces données collectées et analysées au sein d’un modèle statistique, les clients sont répartis en segments, qui permettent de générer certaines hypothèses.

Le contrôle : c’est une phase qui consiste à vérifier, à l’aide de nouvelles données collectées, la vraisemblance des hypothèses de la phase de training. En fonction des conclusions apportées par l’étape de contrôle, le modèle peut être modifié.

Les pronostics : le modèle ainsi validé permet de générer des pronostics, c’est-à-dire un ou plusieurs scénarios envisageables pour l’avenir.

Pour reprendre le cas de l’analyse du risque crédit, un pronostic peut être la faculté de prédire avec exactitude la probabilité de défaut de remboursement d’une catégorie d’emprunteurs. L’institution bancaire va alors pouvoir les orienter vers un autre produit moins risqué ou leur demander davantage de garanties.

L’analyse prédictive pour générer de la croissance grâce à ses données

L’analyse prédictive est sans nul doute un levier d’excellence pour les entreprises qui souhaitent valoriser leurs données et les mettre au service de la performance de leur organisation. La solution Smart Data et les outils de modélisation des données de Redstone vous permettent de comprendre, détecter, prédire des tendances et tirer des conclusions sur vos résultats actuels et à venir.

Contactez-nous sans attendre pour mettre la data au service de la croissance de votre entreprise.

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Intégrer le Smart Data et la Data Intelligence dans les processus de décision vente marketing

Armstrong_qp — Sat, 25 Jan 2025 16:07:00 +0000

Le Smart Data et la Data Intelligence sont de formidables leviers d’innovation. La quantité et la qualité des données accessibles qui facilitent la compréhension du comportement des clients se sont en effet envolées. Afin de pouvoir exploiter ces informations tout en évitant des dépenses (souvent importantes, parfois inutiles) dans des systèmes d’information et processus complexes, il convient d’analyser ce nouveau paradigme qui sous-entend des changements à trois niveaux :

Le volume croissant des données échangées

Le volume des données qui s’échangent entre les acteurs continuera à croître rapidement à l’avenir. Aujourd’hui, l’humanité crée chaque jour 2½ exabytes de données, c’est-à-dire l’équivalent de 50 milliards de meubles de classement remplis de documents ! Ce chiffre double tous les 40 mois. De plus, au niveau mondial, les entrepôts de données qui gèrent le stockage, l’indexation et l’accès aux informations consomment environ 3% de l’électricité mondiale. Si les tendances se confirment, ce chiffre approchera les 10% en 2030.

Entre le partage des photos et vidéos, les échanges de mails, les discussions sur Facebook et Twitter, ou les synchronisations des informations business entre différents serveurs, … ces données représentent une aubaine pour les entreprises qui savent les exploiter.

La société américaine Walmart, par exemple, accumule et analyse plus de 2,5 petabytes de données clients chaque heure (soit l’équivalent de 50 millions de meubles de classement remplis de documents). Ces informations lui permettent de structurer des campagnes marketing sur mesure extrêmement précises et très efficaces.

La durée de vie décroissante des données et des produits

La durée de vie des données est en forte baisse, tout comme les cycles de vie des produits. Si l’on attend le retour des sondeurs avant de lancer les nouvelles offres, on risque de rater la vague. Prenons le cas d’une promotion flash lancée par un commerce ; ses concurrents n’ont que quelques jours (voire quelques heures s’il s’agit d’un e-commerce) pour identifier le risque compétitif, planifier et déployer la réponse.

L’immense variété des données échangées

Les données échangées sont de type et de format de plus en plus hétérogènes ; des images, des vidéos, des bases de données, du texte, du son, des documents, … ce qui pose un certain nombre de défis quant à la manière de traiter.

Le premier instinct est de lancer des efforts d’identification, d’extraction et de compilation de données marketing provenant de sources différentes. En effet, nous constatons qu’en moyenne, le nombre de bases de données clients exploitées par des grandes entreprises pour leurs campagnes marketing est passé d’environ 15 il y a quelques années, à plus de 50 aujourd’hui. Ces efforts génèrent des coûts importants pour des retours parfois mitigés. Nous savons que 95% des données disponibles n’aideront pas à améliorer l’efficacité marketing et commerciale. C’est pourquoi le véritable enjeu est d’identifier les 5% qui peuvent avoir un impact.

Utiliser la Data intelligence pour exploiter les données en maîtrisant les investissements

Afin de capitaliser sur le Smart Data tout en maîtrisant les investissements, nous préconisons un processus en 3 étapes :

Mettre le client au centre du dispositif marketing

Définir une longue liste de données que l’entreprise pourrait exploiter en fonction des événements clés de la relation commerciale :

Mobiliser une équipe composée de marketeurs, de commerciaux et de financiers
Cartographier les événements clés de la relation commerciale
Pour chaque événement, identifier les facteurs qui augmentent ou réduisent la propension du client à acheter l’offre
Pour chaque facteur, lister les types d’information et les sources éventuelles des données

Élaborer une stratégie de données

En premier lieu, il s’agit d’identifier toutes les données exploitables, tant internes qu’externes à l’entreprise :

Identifier les données internes (internet, centres d’appel, agences, Direction Financière, …)
Identifier les données hors entreprise
Obtenir les permissions requises pour utiliser ces données
Préciser si les données sont structurées, semi-structurées ou pas du tout structurées
Préciser si les données sont intégrables avec d’autres bases dont on dispose
Obtenir un extrait de ces données pour opérer un POC (proof of concept)

Tester la stratégie Data Intelligence mise en place

Identifier le mix optimal de données à intégrer afin de les exploiter (internes / externes)
Intégrer les nouvelles sources de données (approche manuelle « quick & dirty »)
Identifier puis nettoyer les bases exploitées
Déployer des processus de gouvernance accélérés, adaptés à la vélocité du Smart Data
S’assurer que les dispositifs CNIL et autres règlements concernant la protection des données personnelles sont respectés
Estimer les objectifs business de l’opération
Lancer l’opération, et enfin mesurer les résultats

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Alteryx : l’analyse des données accessible à tous !

Armstrong_qp — Thu, 26 Jan 2023 15:03:48 +0000

En 2023, collecter et stocker des données n’est plus un problème pour les entreprises. C’est l’analyse de la data qui est devenue un enjeu business. Pour prendre de bonnes décisions, déceler de nouvelles opportunités, trouver ce qui freine votre croissance, révéler le potentiel de vos données est essentiel.

Alteryx est une suite d’outils simple d’utilisation qui utilise la technologie No-Code dont l’objectif est de décomplexifier la collecte et l’analyse des données d’entreprise. Dans cet article, apprenez-en davantage sur Alteryx et découvrez les principales fonctionnalités de cet outil.

Qu’est-ce qu’Alteryx ?

Alteryx est une plateforme d’automatisation de l’analyse des données qui facilite la collecte, la préparation et la fusion des données. Ces dernières sont à leur tour utilisées pour accélérer ou automatiser certains processus métiers, entraîner certains modèles d’analyse prédictive et fournir in fine des insights actionnables pour les managers et décideurs d’entreprises.

La particularité d’Alteryx, c’est de pouvoir combiner et fusionner des données de sources disparates et de nature hétérogène, et de réussir à produire des analyses fines et en un temps très court malgré la complexité. Avec cet outil, les équipes data gagnent un temps fou et beaucoup d’erreurs sont évitées.

« N’importe quel professionnel de la data peut utiliser Alteryx et ses capacités d’IA pour répondre à ses questions. Il s’agit là de notre principal facteur de différenciation : un comptable recourant à notre plateforme, par exemple, n’a pas besoin d’apprendre le Python pour automatiser un processus financier et y appliquer des modèles de machine learning prédictifs. De même pour un commercial qui souhaite connaître les raisons d’une baisse des ventes, ou pour un responsable RH qui veut cerner l’origine d’une hausse du turnover. » » Alan Jacobson – chief data et analytics officer chez Alteryx

L’autre atout d’Alteryx, c’est de rendre les données et les insights accessibles à l’échelle de l’entreprise en rassemblant les fonctionnalités de plusieurs outils dans une même plateforme. Les équipes business ne rencontrent pas de barrière à l’entrée pour générer des insights et les reportings dont elles ont besoin.

Grâce à une technologie de machine learning avancée, tous les collaborateurs peuvent créer des modèles prédictifs sans avoir appris à coder ou sans posséder des notions de statistiques appliquées à la data d’entreprise.

Enfin, Alteryx s’adapte à l’évolution des infrastructures IT de votre entreprise. Il est possible d’étendre les processus analytiques automatisés indépendamment des sources : cloud, “on premises” ou hybride.

Dans quels cas utiliser Alteryx ?

Voici quelques cas d’usage de la plateforme Alteryx.

Automatisation de l’analyse des données

L’un des principaux objectifs d’Alteryx est d’automatiser l’analyse des données. Il automatise le processus de collecte, de nettoyage, de préparation et de fusion d’informations provenant d’une variété d’autres sources disparates. Son fonctionnement est similaire à celui d’un outil SQL ou ETL (ou même de tableaux croisés dynamiques dans Excel), mais de manière plus conviviale (et, par rapport à Excel, de manière plus efficace et moins manuelle). Il peut également fournir des données pour créer des reportings, des graphiques ou des tableaux de bord, généralement par le biais d’un outil de visualisation tel que Tableau ou MicroStrategy.

Préparation des données

Alteryx automatise la collecte, le nettoyage, la préparation et la fusion de données provenant de sources différentes. Cela permet de relier des sources de données qu’il serait autrement difficile, voire impossible, de relier entre elles. L’outil contribue à atténuer ou à éliminer la saisie manuelle et la double saisie dans de nombreux cas, ce qui permet de réduire les entrées et de gagner un temps considérable. Ces données peuvent être interrogées ou manipulées directement dans Alteryx ou peuvent être connectées à d’autres bases de données, fichiers et API, notamment à des outils de visualisation.

Workflows automatisés

Dans la plupart des entreprises, il est souhaitable que certains reportings ou processus soient effectués de manière récurrente. Alteryx permet de créer des workflows qui automatisent ces processus. Les utilisateurs peuvent choisir parmi des workflows prédéfinis ou créer les leurs. Les workflows automatisés peuvent inclure des clôtures comptables, des réconciliations de données, la mise en place d’un modèle de prévision des ventes, des audits et plus encore.

Modélisation prédictive

Alteryx propose une série de modèles prédictifs pour aider à prévoir les performances futures de l’entreprise et éclairer les décisions business. Cette activité de modélisation peut être utilisée dans un environnement expérimental tout d’abord pour ensuite passer en production.

Alteryx offre une variété de modèles prédéfinis et la possibilité de personnaliser ces modèles avec un code unique. Cela en fait un choix idéal non seulement pour ceux qui ont peu d’expertise en programmation, mais aussi pour ceux qui ont une expérience de la programmation et qui souhaitent faciliter le processus d’accès, de préparation et de fusion des données.

Analyse géospatiale

Si vous vous penchez sur l’histoire d’Alteryx, vous découvrirez qu’il a été créé à l’origine en tant que SIG, ou système d’information géographique. Cela signifie qu’il est idéal pour fournir des analyses liées aux lieux et aux distances. Alteryx vous permet de géocoder, de tracer et de cartographier tout ce qui possède un emplacement ou se déplace, comme les clients, les concurrents, les camions, les fournisseurs, etc. Ces informations peuvent être utilisées pour calculer les distances, les temps de trajet, les meilleurs itinéraires, etc.

Des reportings et des insights accessibles à tous et tout le temps

Les entreprises apprécient Alteryx parce qu’il est considéré comme un outil Low-Code voire No-Code. Non seulement cette solution est plus rapide et plus simple à mettre en place que la plupart des processus traditionnels, mais elle est également plus facile à prendre en main et à utiliser pour un grand nombre d’utilisateurs, y compris ceux qui n’ont pas de connaissances en SQL. Ainsi, Alteryx fournit des informations précieuses et immédiatement actionnables à un plus grand nombre de collaborateurs au sein de l’entreprise.

Comment utiliser Alteryx ?

Alteryx est disponible en téléchargement sur notre site web officiel. Vous pouvez l’utiliser pendant 30 jours gratuitement avant de décider de souscrire à une offre d’abonnement mensuel.

Il existe également des formations et des certifications que vous pouvez obtenir en ligne. Alteryx offre aussi le soutien d’une communauté plutôt active de 300 000 utilisateurs avec qui apprendre, partager et échanger sur ses problématiques.

Alteryx ou Dataiku ?

Bonne question ! Les deux solutions se présentent comme des plateformes d’IA. Cependant, le positionnement d’Alteryx est davantage grand public avec l’utilisation du No-Code. Dataiku (+ lien vers l’article) est une plateforme réservée aux experts de la data en se définissant comme un Data Science Studio.

Vous souhaitez affiner vos prévisions de ventes par rapport à vos marchés et atteindre un meilleur pricing de vos produits, maîtriser le cycle de vie de vos clients actifs et inactifs, anticiper précisément vos dépenses et achats, contrôler au mieux votre trésorerie, fidéliser vos ressources et prévoir l’évolution de votre masse salariale… ?

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Snowflake, le premier datawarehouse conçu pour le cloud

Armstrong_qp — Mon, 09 Jan 2023 16:19:58 +0000

Les données sont devenues un actif vital pour toutes les entreprises. De leur faculté à collecter, stocker et analyser correctement la data dépend en grande partie leur capacité à générer de la croissance et à innover. C’est pour cette raison que le choix d’une plateforme de stockage des données capable de gérer de manière extensive des volumes massifs de big data tout en restant fiable est primordial pour toute organisation qui se revendique data-driven.

Snowflake est une plateforme de datawarehouse en mode SaaS qui centralise dans le cloud le stockage et le traitement de données structurées et semi-structurées. Snowflake est le premier datawarehouse sur le cloud. Dans cet article, découvrez ses principales fonctionnalités et comment mettre à profit cet outil pour atteindre vos objectifs business.

Qu’est-ce que Snowflake ?

Snowflake est une plateforme de stockage de données dans le cloud qui élimine le besoin de séparer les datawarehouses, les data lakes ou les datamarts permettant ainsi un partage sécurisé des données dans toute l’entreprise.

Snowflake est donc ce qu’on appelle un cloud data warehouse, car il combine deux caractéristiques essentielles : celle d’être une base de données de type data warehouse et celle de fonctionner uniquement en mode SaaS. Autrement dit, ill s’agit d’une base de données relationnelle en colonne avec exécution vectorisée qui peut prendre en charge les tâches d’analyse de données les plus exigeantes.

Les trois couches de Snowflake

Contrairement aux entrepôts de données traditionnels, Snowflake propose une architecture big data multicluster séparée en trois couches distinctes :

Le stockage de données dans la database ;
Le calcul, c’est-à-dire le traitement des requêtes ;
Les services cloud.

En séparant ces composants, notamment le calcul et le stockage, Snowflake permet de simplifier la maintenance et d’améliorer les performances globales de l’outil. C’est une fonctionnalité importante, car presque toutes les autres bases de données, y compris Redshift, combinent calcul et stockage.

Lorsque les données sont intégrées à Snowflake, l’outil les compresse et le réorganise. Les données brutes ne sont plus accessibles directement, mais uniquement via des requêtes SQL, R ou Python. Les requêtes sur les données sont alors exécutées sur des « virtual warehouses », ou entrepôts de données virtuels.

L’intérêt, c’est que chaque datawarehouse virtuel est capable de gérer une multitude de requêtes simultanées et que la taille du cluster de calcul s’adapte automatiquement à la charge de travail à un instant T.
Autre atout : les différents entrepôts virtuels ne partagent aucune ressource, ni de calcul, ni de mémoire, ni de stockage, permettant à chaque entrepôt de ne pas avoir de conflit de ressources ou de requêtes en concurrence sur une même donnée.

Enfin, les services cloud permettent à différents types d’utilisateurs de coordonner leurs activités au sein d’un datawarehouse. Ces services servent par exemple aux utilisateurs lorsqu’ils souhaitent s’identifier, lancer une requête ou encore administrer un cluster.

Quels sont les avantages offerts par Snowflake ?

Il y a de nombreux avantages à choisir Snowflake pour stocker vos datas dans le cloud :

Une évolutivité (scalabilité) instantanée et quasi illimitée

Snowflake peut supporter autant d’utilisateurs simultanés et termes de charge de travail : vous n’arriverez probablement pas à atteindre les limites de l’outil. Par nature, le cloud est « élastique » et adaptable. Cela signifie que si vous souhaitez ponctuellement intégrer des données plus rapidement ou exécuter un volume élevé de requêtes, vous pouvez scaler, c’est-à-dire augmenter la taille de votre entrepôt virtuel pour bénéficier de ressources de calcul supplémentaires immédiatement. Ensuite, vous pouvez réduire la taille de l’entrepôt virtuel et ne payer que pour le temps utilisé.

Stockage et prise en charge des données structurées et semi-structurées

Vous pouvez combiner des données structurées et semi-structurées pour les analyser et les intégrer dans une base de données dans le cloud sans qu’il soit nécessaire de les convertir ou de les transformer au préalable en un schéma relationnel fixe. Snowflake optimise automatiquement la manière dont les données sont stockées et interrogées.

Concurrence et accessibilité

Snowflake est extrêmement performant pour répondre à des requêtes complexes sur des volumes très larges. Avec un data warehouse traditionnel et un grand nombre d’utilisateurs, vous pouvez rencontrer des problèmes dus à tels que des temps de réponses élevés ou des échecs (fails) lorsque trop de requêtes sont en concurrence pour l’utilisation des mêmes ressources.

Snowflake résout les problèmes de concurrence grâce à son architecture multicluster unique : les requêtes d’un entrepôt virtuel n’affectent jamais les requêtes d’un autre, et chaque entrepôt virtuel peut évoluer (scale up ou scale down) en fonction des besoins. Les data analysts et les data scientists accèdent à ce dont ils ont besoin quand ils en ont besoin, sans attendre que les autres opérations de loading et de traitement soient terminées.

Fiabilité et sécurité

Snowflake est distribué à travers les zones de disponibilité de la plateforme sur laquelle il fonctionne — AWS ou Azure — et est conçu pour fonctionner en continu et tolérer les dysfonctionnements de certains composants hardware et de défaillances réseau avec un impact minimal pour les clients. L’outil est certifié SOC 2 type II et des niveaux de sécurité supplémentaires — tels que la prise en charge des données PHI pour les clients HIPAA et le cryptage de toutes les communications réseau — sont disponibles.

Partage de données fluide et transparent

L’architecture de Snowflake permet le partage des données entre les utilisateurs de Snowflake. Elle permet également aux entreprises de partager des données de manière fluide et transparente avec n’importe quel utilisateur de données — qu’il soit client de Snowflake ou non -— grâce à des comptes « read only » qui peuvent être créés directement à partir de l’interface utilisateur. Cette fonctionnalité permet au fournisseur de créer et de gérer un compte Snowflake pour un utilisateur ou un client.

Facturation sur Snowflake

L’architecture partagée multiclusters de Snowflake dissocie les ressources de stockage des ressources de calcul, ce qui permet aux entreprises de bénéficier d’une tarification à la seconde pour le calcul. En revanche, le stockage est facturé au téraoctet par mois. En raison de l’approche unique de l’architecture de Snowflake, les charges de travail s’exécutent en parallèle sans aucun conflit.

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Pourquoi la data transformation est-elle importante pour votre business ?

Armstrong_qp — Fri, 16 Dec 2022 10:16:07 +0000

Le volume des données générées et collectées par votre entreprise ne cesse de croître. Ce sont autant d’opportunités de mieux analyser votre environnement, de construire des avantages comparatifs, d’évaluer certains risques avant la concurrence ou de se projeter plus sereinement dans l’avenir.

Mais lorsque les données proviennent de sources trop hétérogènes (applications, programmes, appareils, capteurs…), il faut les transformer, car le risque d’incompatibilité entre les informations qu’elles contiennent devient trop grand et celles-ci s’avèrent inutiles.

La data transformation entre alors en jeu. La transformation des données permet de rendre plus efficaces les processus d’analyse de la data avec pour objectifs ultimes l’atteinte d’un plus haut niveau d’excellence opérationnelle et un meilleur processus de décision à tous les niveaux de l’entreprise.

Qu’est-ce que la data transformation ?

La transformation des données est le processus de modification ou de conversion des données pour les faire passer d’un format spécifique — tel qu’un fichier de base de données, un document XML ou une feuille de calcul Excel — à un autre.

L’un des processus de transformation des données les plus courants consiste à convertir des données brutes en une information plus propre, plus épurée dans un format prêt à l’emploi ou compatible avec le système de destination.

À son niveau le plus élémentaire, le processus de transformation des données convertit les données brutes en supprimant les doublons, en convertissant les types de données et en enrichissant l’ensemble des données.

La data transformation est aussi souvent associée aux processus d’ETL (Extract, Transform, Load) ou ELT (Extract, Load, Transform) pour les environnements Cloud). Pour être précis, la data transformation fait référence à la phase centrale — Transform —- de ces mécanismes avec lesquels vous êtes peut-être déjà familiers :

la phase d’extraction (Extract) consiste à identifier et à extraire les données des différents systèmes sources qui les créent, puis à les déplacer vers un référentiel unique. Ensuite, les données brutes sont nettoyées si nécessaire ;
elles sont alors converties (Transform) au format cible ;
puis, ces données sont introduites (Load) dans les systèmes opérationnels dans un data warehouse, un data lake ou un autre référentiel pour être utilisées dans des applications de business intelligence et d’analyse.

NB : Dans le cloud, la phase de transformation intervient au moment de l’utilisation des données, c’est-à-dire en dernier.

Quelles formes peut prendre la data transformation ?

La data transformation est un élément essentiel du processus de gestion des données, qui comprend leur intégration, leur migration, leur stockage et leur préparation. Ce processus peut prendre différentes formes :

constructive : les données sont ajoutées, copiées ou répliquées ;
destructive : lorsque des registres et des champs sont supprimés ;
esthétique : lorsque certaines valeurs sont normalisées ;
structurelle : ce qui consiste à renommer, déplacer et combiner des colonnes.

Pourquoi votre entreprise a-t-elle besoin de transformer ses données ?

Les entreprises génèrent quotidiennement une énorme quantité de données. Cependant, celles-ci n’ont aucune valeur si elles ne peuvent pas être utilisées pour générer des insights à haute valeur ajoutée et stimuler la croissance de l’entreprise.

Par exemple, des bases de données pourraient devoir être intégrées à la suite d’une acquisition d’entreprise, ou transférées vers un data warehouse dans le cloud ou encore fusionnées à des fins d’analyse.

L’enjeu de la data transformation réside donc dans la capacité de votre organisation à donner les moyens de révéler le vrai potentiel de toutes ses données, même si celles-ci proviennent de sources complètement hétérogènes.

Voici quelques-uns des bénéfices que vous allez tirer de la data transformation :

la transformation consiste à rendre compatibles des ensembles de données disparates, ce qui facilite leur consolidation en vue d’une analyse approfondie ;
la migration des données est plus facile, car le format source peut être transformé en format cible ;
le processus de transformation permet également un enrichissement qui améliore la qualité des données ;
la transformation des données facilite la compatibilité entre les applications, les systèmes et les types de données.

L’objectif final est de disposer de données cohérentes et accessibles qui fournissent aux organisations des informations et des prédictions analytiques fiables.

Quelles sont les étapes clés de la transformation des données ?

Les data analysts, data engineers et data scientists sont généralement chargés de la transformation des données au sein d’une entreprise. Ils identifient les données sources, déterminent les formats de données requis et effectuent le mapping des données ainsi que l’exécution du processus de transformation proprement dit avant de déplacer les données dans les bases appropriées pour les stocker et les utiliser.

Leur travail comporte cinq étapes principales :

la découverte des données, ou data discovery, au cours de laquelle on utilise des outils de profilage des données ou des scripts de profilage pour comprendre la structure et les caractéristiques des données, mais aussi pour déterminer comment les transformer ;

le mapping des données : au cours duquel on fait correspondre les champs de données d’une première source aux champs de données d’une autre source ;

la génération du code : une partie du processus au cours de laquelle le code logiciel nécessaire à la transformation des données est créé (soit par des outils de transformation des données, soit par un expert data lui-même qui rédige un script) ;

l’exécution du code : au cours de laquelle les données subissent la transformation ;

la phase d’examen ou de révision : phase au cours de laquelle les responsables de la data ou les utilisateurs finaux confirment que les données produites répondent aux exigences de transformation préalablement définies et, dans le cas contraire, traitent et corrigent les anomalies et les erreurs.

Pour les organisations qui utilisent des data warehouses sur site (on-premises), ces étapes se situent au milieu du processus ETL. Toutefois, les data warehouses évolutifs basés sur le cloud font appel au processus ELT pour extract, load, transform : dans ce cas, les entreprises peuvent charger des données brutes directement dans leurs data warehouses, puis transformer les données avant de les utiliser.

Data Transformation : ce qu’il faut retenir

Les entreprises ont besoin de données fiables et exploitables pour être en mesure d’en tirer un avantage comparatif dans un environnement concurrentiel exacerbé. Elles ont également besoin d’alimenter leurs systèmes d’analyse et de prévisions qui utilisent parfois l’intelligence artificielle basée sur des algorithmes de machine learning.

La transformation des données joue alors ici un rôle prépondérant, en veillant à ce que la data collectée à partir d’un système soit compatible avec celle d’autres systèmes et que les données ainsi regroupées ou fusionnées puissent être utilisées à tout moment par le système ou l’application qui en a besoin.

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Comprendre l’importance du data lineage pour votre entreprise

Armstrong_qp — Thu, 27 Oct 2022 13:44:20 +0000

La data est certainement l’actif le plus précieux de votre entreprise après l’humain. Une entreprise data-driven a besoin de données exploitables et accessibles à tout moment pour s’assurer de prendre des décisions de manière éclairée.

Mais pour cela, il faut être capable de tout savoir (ou presque) sur ses données : leur origine, comment elles se transforment, mais aussi la manière et la fréquence à laquelle elles alimentent les processus d’exploitation de l’organisation.

Atteindre un tel niveau de connaissances sur ses données, les suivre tout au long de leur cycle de vie est possible grâce au data lineage.

Dans cet article, on vous explique ce qu’est le data lineage et quels sont les enjeux de la traçabilité de données.

Comment définir le data lineage ?

Le data lineage, c’est un peu le GPS de la donnée d’entreprise. C’est la représentation visuelle du cycle de vie de la data qui aide une organisation à comprendre comment celle-ci circule au sein de son système IT. C’est une démarche qui vise à représenter le cheminement complet des données au sein de votre data stack.

Le data lineage décrit précisément comment les données se transforment lorsqu’elles sont acheminées d’un point A à un point B et tout ce qui se passe entre le point de départ et le point d’arrivée.

De manière opérationnelle, travailler sur la traçabilité des données, c’est :

mettre au point un processus de compréhension, d’enregistrement et de visualisation de la data à mesure que celle-ci transite de sa source jusqu’à sa destination (un système IT, un data warehouse, un data lake, un algorithme, un outil de data visualisation…) ;
comprendre toutes les transformations subies par les données en cours de route et savoir expliquer pourquoi.

À quoi sert le data lineage ?

La traçabilité des données permet aux entreprises de :

repérer les erreurs dans les processus de traitement des données ;
implémenter des améliorations de processus avec moins de risques ;
effectuer des migrations de systèmes en toute confiance ;
combiner la découverte des données avec une vue complète des métadonnées, afin de créer un framework de mapping des données.

Assurer la qualité des données

La traçabilité des données se concentre sur la validation de l’exactitude et de la cohérence des données, en permettant aux utilisateurs d’effectuer des recherches en amont et en aval, de la source à la destination, pour découvrir d’éventuelles anomalies et les corriger rapidement.

Le data lineage aide les utilisateurs à s’assurer que leurs données proviennent d’une source fiable et maîtrisée, qu’elles ont été correctement transformées de manière légitime et transférées au bon endroit pour être disponibles au bon moment pour le bon utilisateur.

Le data lineage constitue donc le pilier de la stratégie de qualité des données grâce auquel vous pourrez connaître :

le créateur de la donnée ;
la raison d’être de la donnée ;
la localisation de la donnée ;
l’usage de la donnée ;
la date de création et de mise à jour de la donnée ;
les informations présentes dans la donnée ;
qui sont les utilisateurs de cette donnée.

Quels sont les avantages du data lineage ?

Il ne suffit pas toujours de connaître la source d’un ensemble de données en particulier pour comprendre son utilité, corriger les erreurs, identifier les changements de processus et effectuer les migrations et les mises à jour du système.

Il est important de savoir qui a effectué tel ou tel changement, comment une base de données a été mise à jour et quel est le processus exact utilisé pour améliorer la qualité globale des données. Un chief data officer ou un responsable IT peut également s’assurer que l’intégrité et la confidentialité des données sont assurées tout au long de leur cycle de vie.

Plus précisément, le data lineage aide les organisations à :

se conformer à la réglementation en vigueur sur les données. Mieux connaître ses données, c’est réduire son exposition au risque de non-conformité des données personnelles par exemple ;
faciliter le processus de gouvernance de la donnée, car votre entreprise dispose d’un référentiel complet sur vos flux de données et métadonnées ;
automatiser les efforts de cartographie des données. C’est-à-dire l’automatisation de la documentation de vos flux de production de la donnée. C’est un gain de temps énorme pour le déploiement de projets futurs et pour gérer l’évolution des différents composants de votre système IT ;
faciliter le développement en interne. Lors de la création ou du développement d’un nouvel outil par votre équipe IT, celle-ci doit avoir accès à toutes les sources de données. Cette liste vous est fournie grâce au data lineage et vous permet d’économiser beaucoup de ressources en localisant toutes les sources de données disponibles.

Le data lineage participe ainsi à l’élaboration d’un langage commun autour de la data dans votre entreprise. Et cela ne va pas seulement faciliter le travail des équipes IT.

Avec la mise en place d’un bon processus de traçabilité des données, les équipes métiers disposent de données de qualité et fiables à 100 % pour alimenter leurs dashboards ou leur algorithmes de machine learning. Ils prennent les bonnes décisions en ayant confiance en la data mise à leur disposition.

Le data lineage contribue donc activement à la création d’un environnement favorable à une prise de décision plus rapide et plus sûre. Toute l’entreprise base enfin ses (bonnes) décisions stratégiques sur des données de qualité à tous les échelons de l’organisation.

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Data lake : quelles sont les bonnes pratiques à adopter pour en tirer parti?

Armstrong_qp — Thu, 20 Oct 2022 14:43:21 +0000

Un data lake est une méthode de stockage massive utilisée par le Big Data. Un lac de données est un immense réservoir de données non ou très peu structurées auxquelles il est très facile de faire appel pour les besoins business de l’entreprise.

Les data lakes sont les outils parfaits pour stocker et avoir à disposition de large volume de données hétérogènes accessibles par simple requête.

Les lacs de données facilitent l’accès aux données pour des tâches telles que :

l’analyse de données ;
le machine learning ;
la création de rapports ou la visualisation de données.

Dans cet article, nous mettons en lumière quelques-unes des bonnes pratiques relatives à l’utilisation d’un data lake pour la gestion des données dans une entreprise.

Le business avant tout !

La mise en place d’un data lake est un projet dont la conception et l’exécution sont entre les mains des équipes Data et IT. Si vous êtes à la tête d’un projet de type data lake, veillez cependant à ne pas perdre de vue les aspects business de celui-ci.

Il est important que le data lake serve au mieux les objectifs de performance et de croissance de l’entreprise. Pour cela, nous vous recommandons de mettre en place :

des réunions de cadrage projet pour définir les objectifs, le pourquoi du projet de data lake ainsi que les priorités de développement ;
un comité de pilotage réunissant les équipes métiers, IT ainsi que la direction financière ou le CEO (peut-être pas à toutes les réunions).

Les points d’attention sur l’architecture de votre data lake

Une fois le business et l’IT alignés sur les mêmes objectifs vient l’étape de la définition de l’architecture de votre lac de données.

Quels sont les différents composants dont vous aurez besoin et à quoi ressemblera la plateforme technique finale ? N’oubliez pas qu’il s’agit d’un investissement à long terme et que vous devez donc bien réfléchir à l’évolution de la technologie utilisée.

Bien entendu, il se peut que vous n’ayez pas toutes les réponses dès le départ et qu’il soit nécessaire de procéder à une validation de principe pour gagner en expérience, affiner et apprendre en cours de route.

Un aspect particulièrement important de votre planification d’architecture IT est une bonne stratégie de gestion des données qui inclut la gouvernance des données et des métadonnées, et la manière dont vous allez les collecter.

Protection et sécurité de vos données au sein du data lake

Vous avez besoin d’une stratégie de protection des données efficace, surtout si vos données sont partagées avec les différents départements de l’entreprise, voire avec certains intervenants extérieurs ou certains de vos clients.

La confidentialité et la sécurité des données sont essentielles, en particulier pour les données sensibles. Vous devrez peut-être même prévoir des dispositions réglementaires spécifiques dans le cadre de l’utilisation de votre data lake.

Dernier point relatif à la protection des données : la gestion des droits d’accès des différents utilisateurs de l’entreprise. Vous devez par exemple penser à prévoir des moyens d’empêcher certains utilisateurs de partager les données auxquelles ils ont accès avec les collaborateurs qui ont des droits d’accès plus restreints.

Modèle d’E/S* et modèle de gestion de la capacité de stockage du data lake

Dans le choix de la plateforme technologique et de son architecture, il faut réfléchir à l’évolutivité du lac de données. Par exemple, le découplage entre les couches de stockage et de calcul sera-t-il utilisé ? Si oui, quelle sera la couche de stockage permanente ? Les exigences de performance du point de vue de la collecte des données doivent être bien comprises. C’est ce qui déterminera la performance du système de stockage et du réseau ainsi que la possibilité de traiter les données dans des délais acceptables.

Evaluation des ressources en interne

Pour réussir un projet de lac de données, il est indispensable de pouvoir compter sur les bonnes personnes. Votre équipe est-elle dimensionnée pour ce type de projet ? Allez-vous devoir embaucher ou faire appel à une aide extérieure ponctuelle ?

Vous avez besoin d’experts qui ont une expérience pratique de la création de plateformes de données et qui ont une grande expérience de la gestion et de la gouvernance des données.

Vous avez également besoin de data scientists : ce sont eux qui seront les premiers utilisateurs de la plateforme. Vous devez les solliciter pendant la phase de conception, puisque ce sont des parties prenantes et qu’il est très important d’écouter leurs besoins et la façon dont ils souhaitent utiliser le lac de données lorsqu’il sera terminé.

Niveau de service attendu par les utilisateurs

Pensez également au lac de données du point de vue SLA (Service Level Agreement) : quelles sont les exigences de SLA de vos partenaires commerciaux, en particulier en ce qui concerne les applications critiques pour l’entreprise (c’est-à-dire celles qui ont une incidence directe sur les revenus) ?

De bons niveaux de SLA sont nécessaires en termes de temps de latence et pour les données intégrées, traitées et transformées de manière récurrente. Pour en revenir à la question des personnes et des compétences, il est essentiel de disposer de personnes ayant l’expérience de la gestion de ces environnements afin de constituer une équipe opérationnelle capable de respecter les SLA et de répondre aux exigences de l’entreprise.

Et pour finir : un plan de communication en interne pour populariser votre data lake ?

Une fois le lac de données en place, comment allez-vous en faire la promotion au sein de l’entreprise et recruter de nouveaux utilisateurs ? Pour que l’environnement de votre lac de données se développe, vous devez obtenir la participation des différentes parties prenantes de l’entreprise et montrer des résultats concrets. Pourquoi ne pas en parler au service RH/communication interne afin de mettre sur pied un plan de communication ?

Peut-être pourriez-vous en parallèle développer un module de formation en ligne pour faciliter l’apprentissage de l’utilisation de votre data lake auprès de tous les utilisateurs potentiels, même ceux qui travaillent en remote ?

Comme toute autre plateforme informatique, le succès d’un data lake repose en grande partie sur son adoption par les différents collaborateurs de l’entreprise.

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Qu’est-ce qu’un data lake (ou lac de données) ?

Armstrong_qp — Tue, 11 Oct 2022 13:00:50 +0000

La quantité de données numériques double en moyenne chaque année. En 2021, on estime qu’on a produit 79 zettabytes de data, soit 40 fois plus qu’en 2010. Une projection pour 2022 donne 97 zettabytes, et le volume devrait approximativement doubler d’ici 2025.

Problème : la plupart de ces données sont non structurées ou semi structurées. Les stocker et y accéder rapidement est un défi pour nombre d’entreprises. Les data lakes (ou lacs de données) répondent à cette problématique.

Qu’est-ce qu’un data lake ?

Un data lake est un environnement de données partagé dans son format natif qui comprend plusieurs référentiels et exploite les technologies du Big Data.

Autrement dit, un lac de données est un référentiel centralisé qui vous permet de stocker toutes vos données structurées et non structurées à n’importe quelle échelle.

Vous pouvez stocker vos données telles quelles, sans avoir à les structurer au préalable. Par la suite, il est possible d’exécuter différents types d’analyses, de générer des tableaux de bord ou d’alimenter des outils de data-visualisation. Vous mettez ainsi à profit la puissance du Big Data associée aux capacités de calcul des technologies de machine learning pour répondre aux problématiques business de votre entreprise.

Un stockage sans contraintes de vos données

Contrairement à un data warehouse qui vous impose un certain niveau de hiérarchisation des données, un data lake utilise une architecture horizontale plus souple et plus flexible.

Chaque information présente dans un data lake se voit attribuer un identifiant unique. Elle est taguée avec un ensemble de balises et de métadonnées étendues qui permettent de la retrouver facilement par la suite en effectuant une simple requête (comme on le ferait sur le moteur de recherche Google). Il est donc possible d’isoler rapidement un lot restreint de données pour produire une analyse ou un reporting.

Une confusion possible entre data lake et framework Hadoop

Les lacs de données sont souvent associés et confondus avec le stockage d’objets orienté Hadoop. Dans ce cas, les données d’une entreprise sont d’abord chargées sur la plateforme Hadoop afin que des outils d’exploration et d’analyse des données puissent dans un second temps les exploiter correctement.

Un data lake est un concept plus large : il décrit tout un ensemble de données volumineuses dont le schéma et les exigences ne sont pas définis avant que les données ne soient interrogées.

Pourquoi les entreprises utilisent-elles des data lakes ?

Les lacs de données sont un élément clé de l’architecture data dans de nombreuses organisations. Les entreprises les utilisent principalement comme plateforme centralisatrice pour l’analyse du Big Data et d’autres applications de data science nécessitant de grands volumes de données et impliquant des techniques d’analyse avancées, telles que le data mining, la modélisation prédictive et le machine learning.

Un lac de données fournit un lieu central aux data scientists et aux analystes pour rechercher, préparer et analyser celles qui sont pertinentes. Sans lac de données, ce processus est plus compliqué.

Quels sont les avantages d’un data lake ?

Le principal avantage d’un lac de données est la centralisation de sources de contenu disparates. Une fois réunies (à partir de leurs « silos d’information »), ces sources peuvent être combinées et traitées à l’aide du Big Data, de recherches et d’analyses qui auraient été impossibles autrement. Ces sources de contenu hétérogènes contiennent souvent des informations sensibles qui nécessitent la mise en œuvre de mesures de sécurité appropriées dans le lac de données.

Mécanismes de protection des données et paramétrage des niveaux d’accès

Dans un data lake, les mécanismes de sécurité peuvent être conçus de manière à autoriser l’accès à certaines informations aux utilisateurs du lac de données qui n’ont pas accès aux données source. Ces utilisateurs ont un droit de consultation de l’information, mais ne peuvent pas accéder à la source pour des raisons de confidentialité.

Stockage à long terme des données utiles

Il se peut également que certaines données ne soient accessibles que sous licence (via un service payant), ce qui empêche certains collaborateurs d’y avoir accès lorsque leur abonnement arrive à échéance et n’est pas renouvelé.

Un data lake permet de pallier cet inconvénient en stockant pour une durée illimitée de précieux lots de données accessibles selon les besoins de chacun.

Enrichissement des données

Une fois que le contenu se trouve dans le lac de données, il peut être normalisé et enrichi. Il peut s’agir d’extraction de métadonnées, de conversion de format, d’augmentation, d’extraction d’entités, de liens croisés, d’agrégation, de dénormalisation ou d’indexation.

Extraction au fil de l’eau

Les données sont préparées « au fur et à mesure des besoins », ce qui réduit les coûts de préparation de la data par rapport au traitement initial (comme le feraient des data warehouses). Une structure Big Data permet de faire évoluer ce traitement pour inclure les plus grands ensembles de données possible.

La data est accessible partout et par tous

Les utilisateurs de différents départements, potentiellement dispersés dans le monde entier, peuvent avoir un accès flexible à un lac de données et à son contenu depuis n’importe où. Cela augmente la faculté de réutilisation du contenu et aide les entreprises à collecter plus facilement les données nécessaires à la prise de décisions.

L’information, c’est le pouvoir. Un lac de données place les informations entre les mains d’un plus grand nombre de collaborateurs pour faire de l’entreprise un tout plus performant, plus agile et plus innovant.

Quelles sont les différences entre un data lake et un data warehouse ?

Voici quelques éléments différenciateurs entre un data lake et l’approche conceptuelle relative au data warehouse.

Un data lake conserve toutes les données

Lors du développement d’un data warehouse, un temps considérable est consacré à l’analyse des sources de données, à la compréhension des processus métiers et au paramétrage des données. Le résultat est un modèle de données hautement structuré conçu pour la production de reportings élaborés.

Une grande partie de ce processus consiste à prendre des décisions sur les données à inclure ou non dans le data warehouse. En général, si les données ne sont pas utilisées pour répondre à des questions spécifiques ou incluses dans un reporting défini, elles seront probablement exclues du data warehouse. Cette opération de sélection a généralement pour but de simplifier le modèle de données et d’économiser l’espace de stockage coûteux utilisé pour créer le data warehouse.

En revanche, un lac de données conserve toutes les données sans exception : non seulement les données qui sont couramment utilisées, mais aussi celles qui pourraient l’être et même celles qui ne le seront jamais.

Cette approche est rendue possible parce que le hardware d’un lac de données est généralement très différent de celui utilisé pour un data warehouse. Faire passer la capacité d’un lac de données d’un à plusieurs téraoctets ou à des pétaoctets peut se faire à peu de frais, ce qui n’est pas le cas avec un data warehouse.

Un lac de données prend en charge tous les types de données

Les data warehouses sont généralement constitués de données extraites de systèmes transactionnels ainsi que de données quantitatives et des attributs qui les décrivent. Les sources de données non traditionnelles, telles que les logs des serveurs web, les données des capteurs, l’activité sur les réseaux sociaux ou les textes et les images, sont largement ignorées.

L’approche du lac de données permet de prendre en compte ce type de données non traditionnelles. Dans un lac de données, toutes les données sont stockées, quelles que soient leur source et leur structure. Elles sont conservées sous leur forme brute et ne sont pas transformées avant d’être utilisées. Cette approche est connue sous le nom de Schema on Read par opposition à Schema on Write qui est l’approche utilisée dans les data warehouses.

Un seul lac de données pour répondre aux besoins de tous les utilisateurs

Dans la plupart des organisations, 80 % ou plus des utilisateurs sont « opérationnels ». Ils veulent disposer de leurs propres reportings, consulter leurs KPI ou sélectionner chaque jour le même ensemble de données dans une feuille de calcul et l’analyser. Le data warehouse est l’outil idéal pour ces utilisateurs, car il est bien structuré et facile à utiliser.

Parmi les 20 % restants, 19 % effectuent des analyses plus poussées sur ces données. Ils utilisent le data warehouse comme point de départ, mais sont souvent obligés d’aller directement puiser dans les répertoires de données originels pour obtenir ce dont ils ont besoin. Ils font parfois également appel à des imports de données externes à l’entreprise. Leur outil préféré est le spreadsheet et ils créent de nouveaux rapports qui sont souvent diffusés au sein de toute l’entreprise. Le data warehouse est leur source d’accès privilégiée aux données, mais ce dernier montre parfois ses limites.

Enfin, les derniers 1 % des utilisateurs effectuent une analyse approfondie. Ils sont amenés à créer des sources de données entièrement nouvelles sur la base de leurs propres recherches. Ils combinent plusieurs types de données différents et posent de nouvelles questions business. Ces utilisateurs sont en mesure d’utiliser le data warehouse, mais ils s’en passent souvent car on leur demande des analyses très poussées. Parmi cette typologie d’utilisateurs, on retrouve des data scientists qui manipulent des outils d’analytics sophistiqués qu’ils préfèrent souvent alimenter avec de la donnée brute.

Les data lakes : pour une vision globale et instantanée de votre business

Dans la mesure où les lacs de données contiennent toutes les informations et tous les types de données, ils permettent aux utilisateurs d’accéder aux données avant qu’elles n’aient été transformées, nettoyées et structurées. C’est la raison pour laquelle les utilisateurs peuvent obtenir des résultats plus rapidement que dans le cas du data warehouse traditionnel.

Toutefois, cet accès anticipé aux données a une contrepartie. Le travail habituellement effectué par l’équipe de conception du data warehouse ne peut pas être réalisé sur toutes les sources de données pourtant nécessaires pour effectuer les analyses dont les opérationnels ont besoin. Le data lake permet aux utilisateurs d’explorer et d’utiliser les données à leur convenance, mais le premier niveau d’utilisateurs décrit plus haut (les moins expérimentés) ne voudra peut-être pas faire tout ce travail ou n’en aura pas la capacité.

Pour s’assurer qu’ils aient toujours accès à leurs reportings et leurs indicateurs clés de performance, il faudra donc équiper l’entreprise d’un outil de data visualisation, ceci afin d’abaisser le niveau de complexité d’accès à la data et à son analyse de manière plus structurée.

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Qu’est-ce que la masse salariale et comment la calculer ?

Armstrong_qp — Mon, 18 Jul 2022 13:03:21 +0000

Introduction :

Dans une entreprise, la masse salariale désigne les rémunérations brutes versées au cours d’une période donnée — généralement une année civile — aux salariés de l’entreprise. C’est la partie la plus visible et directe de ce que l’on appelle les charges de personnel.

C’est un indicateur de gestion essentiel pour une entreprise, car la somme des salaires versés au cours d’une année comptable conditionne de nombreux autres coûts comme les cotisations sociales ou le montant des participations.

Dans cet article, vous découvrirez :

– comment calculer de manière précise et comptable la masse salariale de votre organisation PME ou grande entreprise ;

– comment une analyse précise de la masse salariale peut orienter certaines décisions stratégiques en termes de ressources humaines.

Qu’est-ce que la masse salariale ?

Selon la définition de l’INSEE, la masse salariale est le cumul des rémunérations brutes des salariés de l’établissement (hors cotisations patronales). Les rémunérations correspondent aux salaires et primes des salariés au cours de l’année d’exercice.

Si ce total tient compte des cotisations salariales, il n’inclut ni les cotisations patronales (versées directement à l’État) ni les salaires et autres traitements en nature (logement, voiture de fonction, etc.).

En d’autres termes, la masse salariale représente l’ensemble des sommes versées aux salariés d’une entreprise.

La notion de masse salariale se retrouve dans le compte de résultats de l’entreprise au niveau du titre « Rémunération du personnel ».

Pourquoi calculer la masse salariale de votre entreprise ?

D’un point de vue pratique, la connaissance de la masse salariale permet de déterminer précisément le montant de certaines taxes comme celles sur les salaires, la taxe d’apprentissage ou les contributions à la formation professionnelle.

D’un point de vue managérial cette fois, le calcul de la masse salariale est un indicateur scruté aussi bien par la direction financière (puisqu’il s’agit d’un coût) que par la direction des ressources humaines.

Le saviez-vous ? Pour la grande majorité des entreprises, la masse salariale est le premier poste de dépenses récurrent. Le montant total des salaires versés annuellement aux collaborateurs peut représenter jusqu’à 80 % des dépenses d’une organisation !

Credit photo rawpixel

Comment calculer la masse salariale de votre entreprise ?

Plusieurs calculs sont possibles selon votre objectif et selon le poste que vous occupez dans l’entreprise.

Selon que vous soyez manager, dirigeant ou bien comptable, vous allez calculer la masse salariale d’une manière différente.

La masse salariale brute

Il y a ce qu’on appelle la masse salariale « classique », ou masse salariale brute, qui se calcule de la façon suivante :

Masse salariale = salaires bruts + primes versées + heures supplémentaires

C’est la définition sur laquelle tout le monde peut se mettre d’accord au sein d’une organisation. Il s’agit donc d’un indicateur clé à bien connaître, car il est largement utilisé en entreprise.

La masse salariale comptable

Si vous êtes expert-comptable, vous utiliserez plutôt le calcul de la masse salariale comptable qui se calcule comme suit :

Masse salariale comptable = salaires bruts + primes versées + heures supplémentaires + charges patronales + provisions congés payés

C’est ce calcul qui permet une prise en compte plus globale des coûts liés à la rémunération des salariés de l’entreprise.

La masse salariale budgétaire

Un chef d’entreprise, quant à lui, optera souvent pour le calcul de la masse salariale budgétaire pour faire des projections financières lors de l’élaboration d’un business plan ou de l’ouverture d’une filiale à l’étranger par exemple.

Masse salariale budgétaire = salaires bruts + charges patronales + indemnités de licenciement + provisions congés payés

Ce calcul permet notamment de boucler une prévision budgétaire et d’anticiper une hausse des rémunérations.

La masse salariale budgétaire peut donc par la suite être utilisée par le service des ressources humaines pour établir une stratégie de recrutement ou un plan de rémunération à long terme.

Credit photo rawpixel

Pourquoi est-il intéressant de calculer la masse salariale de votre entreprise ?

Au-delà du simple exercice comptable, le calcul de la masse salariale est un outil prévisionnel essentiel qui permet de piloter l’entreprise sur le long terme, mais aussi de remplir ses obligations en tant qu’employeur auprès de l’administration fiscale.

La masse salariale conditionne plusieurs cotisations ou subventions

La taxe d’apprentissage, calculée sur un pourcentage de la masse salariale de l’année précédente.
Le CICE est également un pourcentage de la masse salariale, mais pour la part des rémunérations inférieures à 2,5 fois le SMIC.
La subvention au comité d’entreprise doit au moins représenter 0,2 % de la masse salariale, c’est le minimum.
Le calcul du budget de formation des salariés dépend aussi du calcul de la masse salariale.

La masse salariale, un instrument de pilotage de l’entreprise

Pour garantir la performance de l’entreprise, vous devez savoir à tout moment combien vous coûtent les salaires de vos collaborateurs. Le calcul de la masse salariale relève donc aussi d’un enjeu financier et de croissance.

Pour prendre du recul sur le montant de la masse salariale, vous pouvez également faire appel à un autre indicateur utile : le taux de croissance de la masse salariale.

Taux de croissance de la masse salariale = (masse salariale année N – masse salariale année N-1) / masse salariale N-1

Pour une gestion saine de votre entreprise, vous devez par exemple veiller à ce que l’augmentation de la masse salariale dans le temps se fasse en parallèle de l’augmentation du chiffre d’affaires et/ou des bénéfices de votre entreprise ou PME.

Ce qu’il faut retenir

Le calcul de la masse salariale est un exercice comptable, mais aussi et surtout un instrument de pilotage de votre activité. Il vous donne une vision globale d’un des plus grands postes de dépenses de votre entreprise.
Savoir combien vous coûtent les salaires de vos collaborateurs vous permet de construire un système de rémunération plus juste et plus équitable et de mieux anticiper l’avenir, surtout en ces temps incertains.

Vous devez suivre l’évolution de votre masse salariale avec attention et la comparer à d’autres indicateurs business pour préserver la rentabilité de votre entreprise sur le long terme.

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