Aujourd’hui, les directeurs financiers sont challengés. Les managers et les décideurs exigent d’eux bien plus que des reportings comptables. Ils attendent des informations stratégiques précises et des analyses approfondies pour les aider à prendre les bonnes décisions, se prémunir des risques, confirmer des rumeurs de marché, identifier de nouvelles opportunités de business, voire faire face à une crise économique globale. Selon une étude EY de 2021, 89% des directeurs financiers prévoient de participer significativement aux décisions stratégiques de leur organisation. Mais cela nécessite des moyens adéquats.

Or, la plupart des systèmes de gestion des données financières ne répondent pas aux exigences des opérationnels. Cela est souvent dû à un retard dans la transformation digitale du département financier, tant sur le plan technologique qu'organisationnel. Encore beaucoup prises par des tâches à faible valeur ajoutée, comme la collecte de données, les équipes finance peinent à trouver le temps pour tenir leur rôle de boussole stratégique.

De plus, la plupart des systèmes de gestion des données d’entreprise sont fragmentés, déconnectés, voire obsolètes. Les données existent, mais elles sont bloquées dans des outils non connectés ou cachés dans des feuilles de calcul éparpillées sur les ordinateurs de certains collaborateurs. Pour essayer d’obtenir des reportings plus détaillés et exhaustifs, les entreprises ont investi dans des outils de business intelligence indépendants, mais non intégrés qui ne viennent qu’ajouter de la lourdeur au processus de gestion des données.

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. 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 basée sur la donnée 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. Le financial data management, ou gestion et analyse des données financières, est un processus qui permet aux entreprises de collecter, de consolider et d’analyser les informations financières internes et externes pour offrir une vision stratégique de leurs opérations. Grâce à des outils cloud-based utilisant des technologies d'IA, de machine learning et d'analyse avancée, cette approche leur permet de prendre des décisions documentées et éclairées.

Selon le cabinet d’étude Hackett-Group, un service financier data-driven permet de réduire le temps et les ressources alloués à la collecte des données, de réduire le nombre de KPI à suivre en hiérarchisant les besoins tout en diminuant les coûts liés au stockage des données. Les équipes peuvent alors se concentrer sur l’analyse des données et les interactions avec les autres départements de l’entreprise. Elles augmentent leur valeur ajoutée et réaffirment leur rôle stratégique et consultatif.

Pour bien mettre en place un service financier data driven, il faut commencer par définir une stratégie en évaluant le potentiel d’amélioration apporté par l’adoption de technologies cloud-based et en définissant les bénéfices attendus. Au préalable, 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), de s’assurer d’avoir les bonnes compétences techniques en interne comme en externe et de développer une culture data au sein des équipes.

Le financial data management n’est en définitive ni un outil ni une technologie à part entière. C’est la 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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