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Système d’Information Décisionnel et Fonction Financière

Au delà des directions générales toutes les fonctions de l’entreprise peuvent bénéficier des bienfaits des systèmes décisionnels. Dans toutes les sociétés c’est la fonction finance qui a le plus tôt cherché à utiliser ce type de moyen. En conséquence pendant longtemps les analyses ont plus été faites dans l’optique d’augmenter la productivité que dans celle d’augmenter les ventes, et elles ont débouché sur des actions centrées sur la vie à l’intérieur de l’entreprise avec des réduction des coûts, des réorganisations des processus, des restructurations ou des délocalisations par exemple. Les systèmes décisionnels ont ainsi été beaucoup plus rarement utilisés pour piloter les investissements marketing, améliorer le mix produit, pénétrer de nouveaux marchés ou développer de nouveaux produits.


Un entrepôt de données d’entreprise pour la gestion financière
Dans l’environnement économique d’aujourd’hui, les responsables financiers doivent fournir de plus en plus rapidement aux différents acteurs de l’entreprise, de plus en plus d’informations avec de moins en moins de ressources. Alors que les activités ont tendance à se développer, à se complexifier, à se globaliser, il faut avec peu de moyens être plus flexible, et tout en publiant régulièrement les résultats pouvoir répondre à des besoins d’analyse de plus en plus nombreux, variés et inattendus. Le défi pour les responsables financiers est d’améliorer significativement leurs propres activités, des études récentes ont montré que les entreprises les plus performantes sont par exemple capables d’effectuer leur clôture en moins de deux jours, plutôt que les cinq à huit jours habituels aux meilleurs, et de faire passer le coût global de la fonction financière de 1,15% à moins de 0.53% du chiffre d’affaires.

Les grandes entreprises globalisées ne peuvent se contenter de leur ERP pour répondre à leurs besoins de gestion financière, et elles font appel à des moyens complémentaires, mais malheureusement trop souvent elles multiplient les mises en place de moyens spécialisés non intégrés. Ainsi équipées, les entreprises gèrent bien des visions agrégées de leurs activités, mais sont généralement dans l’incapacité d’analyser et donc de comprendre, les raisons profondes et variées, des résultats qu’elles observent. Par exemple un responsable peut être en mesure de suivre les évolutions de la marge brute d’un produit donné, mais ne pas être capable d’expliquer les évolutions de coûts qui affectent la marge en question.

En fait, afin de permettre aux responsables financiers de consolider plus rapidement les informations dont ils ont besoin, et de réaliser plus facilement les analyses qu’ils doivent faire, il convient de pouvoir s’appuyer sur un entrepôt de données d’entreprise, notamment sur un modèle des données financières, qui intègre les données détaillées de l’ERP ainsi que de toutes les autres applications de l’entreprise. Ce gisement doit alors alimenter en données les moyens d’analyse spécialisés nécessaires, tout en assurant la liaison entre les données agrégées de pilotage et les données détaillées des activités. Une telle architecture fournit une vision plus précise des activités, une meilleure aide à la décision, et tous les domaines de la gestion financière sont positivement impactés : planification financière, modélisation, analyse, gestion des pertes et des profits, des actifs, …

Cependant il faut avoir bien conscience qu’il ne s’agit pas simplement de mettre en place de bons moyens, il faut aussi remettre en cause ses pratiques et réorganiser ses activités, ce qui généralement demande d’être tenace et prend quelques années. Par exemple, une grande entreprise internationale de 6 Milliards de $ de chiffre d’affaires a en cinq ans, réduit de 50 Millions le coût annuel de sa fonction finance, de 100 Millions le montant de ses stocks de produit finis, de 200 Millions ses encours clients, de 9 jours son délai de clôture, grâce à la mise en place d’un entrepôt de données d’entreprise de 4T0, alimenté par 15 sources (avec par exemple des mises à jour des données financières trois fois par jour), et supportant 21 applications d’aide à la décision spécifiques aux différentes fonctions (pas seulement la finance), utilisées par 3200 personnes de cette société.

Comment utiliser les données financières pour augmenter les bénéfices ?
Les grandes entreprises d'aujourd'hui savent bien qu’une bonne utilisation des données financières peut permettre d'optimiser les opérations à travers l'entreprise entière. Malheureusement, beaucoup de compagnies ne profitent pas pleinement des détails de leurs données financières. En effet la plupart du temps les directions financières pensent que les seules informations qu'elles ont à leur disposition sont celles qui sont issues des systèmes comptables ou budgétaires. Or toutes les informations issues de ces systèmes sont fondées sur des données qui reflètent mal les événements réels. Les données agrégées contenues dans les rapports standards peuvent répondre aux questions basiques : Quel est le revenu ? Quelle est la marge bénéficiaire ? Quel est mon encours client ? Comment tout cela impacte mon cash flow ? Mais ces questions ne traitent que superficiellement de ce qui s'est réellement produit de façon opérationnelle, et ne permettent pas de parfaitement maîtriser la marche des affaires.

Le point qui nous intéresse ici, est comment peut-on mieux contrôler une entreprise en utilisant proactivement les données financières ? Les meilleures entreprises fonctionnent en se référant à un nouveau paradigme où les données financières détaillées, leur analyse et l'assurance de leur exactitude créent un avantage concurrentiel en permettant la prise de décision en quasi temps réel. S’appuyant sur une technologie adéquate, une entreprise peut fonder ses décisions sur une vision claire de ses activités, de la synthèse financière aux détails opérationnels, et ceci tout au long des périodes comptables. Cette facilité permet à une organisation d'agir sur ses affaires courantes avant la fin d’une période sans attendre les arrêtés pour changer certaines de ses manières de faire. Un tel environnement peut être mis en place grâce à un processus en trois étapes.

Il s’agit d’abord de réaliser une infrastructure pour intégrer les données financières. Le premier problème d’aujourd'hui est celui de l'accès aux données. Le plus fréquemment les entreprises gèrent leurs activités au moyen de nombreux systèmes opérationnels différents (maison ou progiciels) plus ou moins intégrés, et même lorsqu’elles ont fait l’effort de se doter d’un ERP, la plupart du temps elles en exploitent de multiples instances hétérogènes. Dans ce type de contexte les analystes trouvent l’accès aux données difficile et très long. Il convient pour solutionner ce problème d’intégrer les données financières de tous les systèmes opérationnels dans un environnement unique, pour établir un référentiel détaillé de l’activité et produire les tableaux de bord de base. Les analyses doivent être faites grâce à un environnement self service tel que les responsables puissent accéder aux données dont ils ont besoin, quand ils en ont besoin, sans avoir recours à un tiers. Concrètement il s’agit de mettre en œuvre un entrepôt de données détaillées et les applications d’analyses financières nécessaires.

Il convient ensuite de tirer bénéfice de l’intégration des données financières en termes de prévision et de modélisation. Les analystes sont plus libres pour faire des analyses avancées quand ils peuvent accéder au moment opportun à des données intégrées via un portail ou un tableau de bord en libre service. Les entreprises peuvent alors trouver des réponses à des questions de plus en plus fines, comme : Qui sont mes meilleurs vendeurs ? Qu’ont-ils vendu ? Quelles sont les tendances par rapport à l’année dernière ? En fonction de la qualité des réponses à ces questions, les entreprises peuvent développer des modèles plus affinés, des prévisions plus précises et des raisonnements par hypothèse dans tous les domaines de leurs activités. Si vous savez mieux anticiper l'impact de votre décision, vous saurez aussi mieux la gérer (prise de décision & mise en œuvre). Une fois que les données sont intégrées, les analystes de la fonction finance peuvent exécuter des calculs précis du niveau le plus fin (par exemple : client/produit) au niveau le plus agrégé, au lieu de fonder leur calcul sur des habituelles et contestables approches par clés de répartition. Quand les activités de l’entreprise sont capturées au niveau le plus fin, la direction financière peut facilement analyser la rentabilité en détail à travers de multiples dimensions, et regarder les affaires sous de plus nombreux angles. Pour être efficace, les processus d’analyse doivent être continus. Pour permettre à des utilisateurs d'agir et de faire des changements qui produisent des résultats financiers mesurables, alors il ne s’agit pas simplement de les mettre en situation d’observateur, mais d’être actif et pour cela qu’il puisse appréhender la réalité des activités à un niveau suffisamment fin.

Enfin il faut intégrer les données financières avec les autres données de l’entreprise. La troisième étape pour accroître la valeur de l'information financière, est d'intégrer les données financières détaillées avec d'autres données d’activité de l'entreprise. Mais attention le défi n’est pas mince, car il s’agit de prendre en compte les millions de transactions et d'interactions qu’une entreprise peut avoir quotidiennement avec ses différents partenaires (clients, fournisseurs). Mais l’expérience montre qu’une fois qu'une entreprise a une vue globale et détaillée de ses données, les opportunités d’affaires sont sans limites.

Une fois que les gestionnaires ont les bons éléments financiers, ils peuvent voir comment agir sur les coûts, accroître les revenus et augmenter la productivité. Des analyses très opérationnelles peuvent être menées pour supporter des décisions économiques quotidiennes et optimiser les processus. Il s’agit que toute l’entreprise – des acteurs de la chaîne d'approvisionnements à ceux en relation avec les clients – puisse avoir accès aux informations qui leur permettent de prendre de meilleures décisions. Alors que la vue des activités devient plus claire pour tous les responsables, le rôle du Directeur Financier devient plus important. Aujourd'hui, être un bon Directeur Financier exige donc d’agir à travers tous les secteurs d'activité de l’entreprise. Il exige également la capacité à initier des discussions sur le besoin de faire évoluer les modèles d’activités, et sur les voies innovantes qui peuvent conduire à améliorer les résultats financiers. Dés que les entreprises arrivent à un meilleur niveau de connaissance et de maîtrise de leurs activités, elles sont à même d’automatiser certaines prises de décisions tactiques de façon à réagir sans délai aux événements. Alors la gestion devient plus libre et les responsables peuvent se concentrer sur la stratégie de l’entreprise, sur l’optimisation des processus et des infrastructures pour maximiser les résultats. Au final ce progrès de la connaissance des activités conduit à transformer l’entreprise et sa culture.

Changer son modèle d'affaires, gagner des avantages concurrentiels et créer de nouvelles occasions de bénéfices, ne représentent qu’une partie des défis que les Directeurs Financiers doivent relever. En effet, ces derniers sont aussi régulièrement confrontés à d’autres demandes importantes, comme dernièrement celles liées à de nouvelles normes en matière de gestion des risques ou de comptabilité pour les sociétés cotées de l'Union européenne (normes comptables International Financial Reporting Standards). Les contraintes liées à de nouveaux critères de conformité s’ajoutent à la nécessité existante de simplifier, centraliser et normaliser les systèmes, les processus et les données. Un défaut de conformité est un risque important dans les affaires, qui peut avoir comme conséquence une perte de capitalisation boursière, des pénalités financières pour l’entreprise et l’engagement de la responsabilité de l'équipe dirigeante. La bonne nouvelle est que les technologies de l’information et des communications peuvent aider les entreprises à répondre à ces nouvelles demandes. En répondant à ces exigences de conformité, les entreprises peuvent viser une nouvelle efficacité financière, et finalement améliorer les opérations et la rentabilité de l’ensemble de leurs activités.

Centraliser, normaliser et simplifier la gestion financière grâce à un entrepôt de données d’entreprise
Les approches conservatrices de la comptabilité ont de nouveau la cote, la recherche de techniques innovatrices de comptabilité n’est plus d’actualité. L’expérience d’Enron a mis fin à cette période et a donné naissance au Sarbanes-Oxley Act qui prévoit des pénalités et des temps de prison pour les cadres qui ne gèrent pas leurs données financières convenablement. On en revient aux fondamentaux, l’emphase aujourd'hui est sur la publication et l’explicitation des bénéfices réels.

Cependant la situation des départements financiers n’est pas confortable car ils doivent prendre des mesures drastiques pour survivre. Ils doivent composer entre l’exigence de produire des analyses plus rapides, plus détaillées, et la demande apparemment contradictoire de couper des coûts, de réduire leur personnel. Car pour essentiel qu’ils peuvent être, les départements financiers sont d’abord vus comme des frais généraux, comme non directement producteur de revenu pour des sociétés qui sont forcées de devenir plus sveltes. Les Directeurs Administratif et Financier sont invités à faire plus avec beaucoup moins. Ils ne peuvent réussir qu’en changeant radicalement leurs moyens de production des informations financières. Ils doivent fournir de meilleures informations en temps réel, de façon à aider les responsables à identifier rapidement des changements sur le marché et à s'adapter en conséquence. Malheureusement la plupart sont dotés de systèmes financiers disparates fondés sur de multiples bases de données, et sont donc face à un défi qui leur semble insurmontable.

Dans cette situation l'entrepôt de données d'entreprise (EDW) émerge comme la plateforme optimale pour améliorer la gestion des affaires. Les sociétés qui emploient un EDW pour leur gestion financière ont pu raccourcir les cycles de clôture, réduire les frais généraux, contrôler les dépenses plus étroitement, réduire les stocks et fournir aux responsables à travers toute l’entreprise les informations fraîches et précises, requises pour prendre plus rapidement de meilleures décisions stratégiques et tactiques. Les enjeux de crédibilité, de qualité, d'opportunité et d'exactitude des informations de gestion et de publication des données financière n'ont jamais été plus critiques. Dans cette optique, l'option de centraliser toute l'information d'entreprise dans un EDW est attrayante, mais un tel projet peut être intimidant. Dés lors quelques compagnies préfèrent adopter à la place d’un EDW des solutions alternatives qui leurs semblent plus avantageuses. Quelles sont ces solutions de rechange ?

En premier il y a les ERP. Ils sont conçus pour être des systèmes transactionnels grâce auxquels des processus métier peuvent être harmonisés au niveau de l’ensemble de l’entreprise, mais ils ont la plupart du temps le plus grand mal à couvrir les besoins analytiques. En effet rares sont les grandes entreprises qui n’ont qu’un ERP ou une seule instance d’un ERP comme système d’information (la plupart du temps l’ERP cohabite avec d’autres applications). Dés lors se posent des problématiques d’hétérogénéité des données qui perturbent la consolidation des résultats, et pour autoriser des analyses d’ensemble au périmètre de l'entreprise, il faut réaliser dans une base dédiée l’incontournable intégration des données.

En second il y a les solutions ponctuelles qui couvrent une partie des processus et qui fournissent sur leur périmètre de bonnes capacités analytiques. Par exemple, des entreprises ont mis en œuvre des systèmes de gestion de la chaîne d'approvisionnements (SCM) pour mieux maîtriser les interactions avec les fournisseur, ou des systèmes de gestion de la relation client (CRM) pour développer des rapports profitables avec les client. Ces systèmes couplés à d’autres systèmes opérationnels (souvent des ERP) créent un ensemble plus ou moins intégré, qui contient les données critiques des activités, mais qui pourtant est généralement inefficace, fournissant le plus souvent des vues partielles et contradictoires des activités.

En troisième il y a les nouvelles applications de Gestion des Performances (CPM), elles ont été lancées sur le marché avec la promesse de fournir aux responsables un système d’accès à toutes données de l’entreprise pour les aider à proactivement contrôler leurs affaires. Une bonne application de Gestion des Performances peut non seulement lier les données disparates d'une entité, mais surtout permettre de mieux aligner les différentes fonctions, les différents départements sur les objectifs stratégiques de l’entreprise. Cependant il y a toujours ici le problème relatif à la qualité des données financières de base et à leur intégration. Les directeurs financiers sont avec ces applications incapables de produire de bonnes prévisions, de bons plans et un bons reporting, lorsqu’ils s’appuient sur des silos de données dispersés à travers l'entreprise, qui créent une situation cauchemardesque d’intégration des données qui condamne à long terme la portée et la viabilité de ces applications. Sauf exception, seule une alimentation à partir d’un EDW permet à ces applications CPM de réaliser leur promesse de fournir aux responsables un système d’accès à toutes données de l’entreprise pour les aider à proactivement contrôler leurs affaires.

Entrepôt de données d’entreprise pour la gestion financière et la gestion de la performance
Les principaux enjeux de la gestion financière se déclinent aujourd’hui en objectifs d’efficacité et de transparence, avec une pression qui est faite pour une réduction des coûts de la fonction financière, de réduction des délais, avec des exigences règlementaires (Cohabitation de différentes normes (US Gaap…) IAS), une pression des marchés en faveur d’une visibilité croissante sur les activités financières ou non financières, et une demande d’expliciter plus les éléments clés de la performance.

Dans un tel contexte les environnements décisionnels traditionnels présentent de sérieuses limitations, car les analyses ne peuvent être réalisées qu’après la clôture des comptes et ne portent que sur des données agrégées, si bien qu’au final les actions qui peuvent être décidées et lancées ne peuvent affecter que la période suivante. Pour dépasser ces limites, il convient d’intégrer les données financières avec les données opérationnelles afin de faciliter les mesures de la rentabilité, et pour se faire il faut intégrer directement les données financières dans un entrepôt de données d’entreprise. Une telle infrastructure permet d’assumer la complexité et la diversité des besoins de reporting des multiples utilisateurs de données financières dans l’entreprise.

Un environnement intégré et unique se révèle plus accessible, plus fiable, plus rapide et plus flexible pour générer des rapports. Une telle plateforme indépendante de la production et de contingences départementales, est aussi plus à même de s’adapter aux évolutions, à la croissance des besoins, et offre la capacité à faire évoluer le reporting, en particulier à le propager au sein de toute l’entreprise. En outre elle permet de réaliser des analyses sur des données détaillées & agrégées durant la période, et donc facilitent le déclenchement d’actions opérationnelles en temps réel qui impactent les résultats de la période en cours. Enfin, la mise en place d’une telle plateforme unique, intégrée, contrôlée de façon centrale mais globalement accessible, ne nécessite pas de « re-engineering » de la fonction finance, et des résultats rapides peuvent être obtenus sans remise en question des systèmes opérationnels sous jacents.

En termes de retour sur investissement, il est possible de façon générale de réduire considérablement le cycle de clôture des comptes, de simplifier les axes d’analyse utilisés pour le processus de clôture (produit, client, industrie, pays...), sans limiter les capacités de réaliser des analyses plus fines, car les données détaillées sont stockées dans l’entrepôt de données d’entreprise, tout en permettant aux unités opérationnelles de voir et de valider leurs résultats pendant le processus de clôture.

Le cas client ci-dessous permet d’illustrer les possibilités dans un contexte précis. Il s’agit d’un distributeur (alimentation et produits de santé) dont le chiffre d’affaires s’élève à 27 Milliards d’euros, qui gèrent 2 500 magasins supportés par 17 centres de distribution. Au départ du projet l’entreprise dispose d’un entrepôt de données hébergeant les données client et stock, mais sans données financières. En matière de système d’informations financières l’entreprise utilise Oracle Applications, pour couvrir les domaines Comptabilité Générale, Fournisseurs, Projets et Achats. Pour le reporting financier, les rapports standards Oracle sont utilisés. Cet environnement posait différents problèmes qui relevaient des thèmes suivants : délais trop long de mise à disposition du reporting Oracle Applications ; processus de reporting manuel et orienté support papier ; difficulté à répondre aux requêtes des cadres financiers ; inexactitude de certains résultats ; lourdeurs des processus et des contrôles pour répondre aux impératifs réglementaires Sarbanes Oxley.

Pour améliorer globalement l’efficacité opérationnelle de l’entreprise, une initiative appelée « Chaîne de Demande Client » a été lancée. Les objectifs de cette initiative étaient de réduire les coûts de manière importante et d’améliorer de bout en bout l’efficacité de la chaîne d’approvisionnement dans un délai de 2 ans. Il a été défini comme première priorité d’améliorer la visibilité, la réactivité et la qualité de la performance financière de l’entreprise, tant au niveau du management qu’au niveau opérationnel. La seconde priorité définie a été de pouvoir croiser les données opérationnelles et financières, afin de fournir de meilleures prévisions sur les analyses d’impact financier des opérations. Concrètement les objectifs opérationnels suivants ont été visés : réduction de la période de clôture des Livres de 3 semaines à 5 jours ; réduction des délais de mise à disposition du reporting ; amélioration de la qualité des rapports financiers ; réduction de la quantité d’information incluse dans les rapports ; augmentation de l’utilisation des données financières à travers l’entreprise afin de prendre de meilleures décisions métiers.

La solution proposée a été capable de prendre en compte la complexité comptable dans ce contexte Oracle Applications et de relever les défis spécifiques de ce client. Les composants de la solution (modèle physique de données, ETL intelligent qui prend en compte le paramétrage local d’Oracle Apps, rapports et tableaux de bord), ont permis de répondre aux besoins dans les délais très courts imposés : 11 semaines pour intégrer des données financières dans un entrepôt d’entreprise, mettre en place un reporting analytique et autoriser de libres analyses des données transactionnelles ou des agrégats collectés dans les 2 500 magasins. La mise en œuvre de cette approche a permis en outre de réduire de manière significative les charges informatiques de l’environnement Oracle Apps (ressources CPU & disques).

Gestion des performances : besoin d’intégrer les données financières & d’exploitation
De nos jours, les directeurs financiers sont soumis à une pression constante de leur direction générale pour devenir proactifs et tournés vers l’avenir. Afin de prendre de meilleures décisions, plus rapidement, tout en gérant le risque, les directions financières doivent pouvoir accéder en toute transparence à des données financières et d’exploitation, détaillées et intégrées. Pour que les initiatives de gestion des performances puissent réussir, elles doivent reposer sur des analyses qui relient les résultats financiers aux activités d’exploitation qui les génèrent. Ce n’est qu’à cette condition qu’elles peuvent rapidement transformer les données en informations pour orienter les décisions des directions.

Aujourd’hui des systèmes financiers rigides, cloisonnés en silos ralentissent souvent la fourniture des analyses au moment opportun, du fait de processus manuels sources d’erreurs pour rapprocher des données issues de systèmes hétérogènes, et d’une génération de rapports peu pertinents exclusivement focalisés sur le suivi des opérations. La mise en place d’un entrepôt de données central dédié aux analyses et à la génération de rapports élimine ces barrières. En effet une telle plate forme centralisée permet d’intégrer les données issues des différents systèmes (ERP, CRM, SCM, …) qui gèrent les opérations quotidiennes, de prendre en charge l’ensemble des traitements analytiques et d’offrir une palette de solutions de production de rapports.

Une telle infrastructure offre de nombreux avantages métier, par exemple si elle est alimentée au fil de l’eau elle permet d’afficher et d’analyser des résultats financiers au fur et à mesure qu’ils sont obtenus, quasiment en temps réel. Cette visibilité des résultats du mois en cours permet d’accélérer le processus de clôture et de réduire les erreurs. En outre une réduction de la longueur et des efforts déployés pour les processus de clôture et de consolidation mensuels, laisse du temps pour des analyses à valeur ajoutée.

Cette approche permet aussi d’optimiser les processus de budgétisation et de planification, pour produire plus rapidement des actualisations des prévisions hebdomadaires, mensuelles ou trimestrielles. L’utilisation de données historiques exactes, intégrées et détaillées, améliore la précision des budgets et des prévisions de l’activité dans plusieurs dimensions : chiffre d’affaires, dépenses, effectifs et inventaires. Dans d’autres domaines elle permet d’appréhender par exemple la véritable rentabilité des clients par une approche détaillée, fondée sur les comportements, et d’identifier précocement les créances douteuses, les fuites de marge, les ventes réalisées en dessous des tarifs approuvés, les coûts de vente mal enregistrés, ou de générer des perspectives sur les fournisseurs pour toute l’entreprise, afin d’obtenir des remises supplémentaires et de consolider la base de fournisseurs.

La centralisation garantit la cohérence des définitions de données et des indicateurs clés de performance. Elle facilite l’exploration depuis les données financières de synthèse, jusqu’aux données d’exploitation détaillés à l’origine des profits, des coûts des produits et des dépenses d’infrastructure. Elle rend plus « visible » les dépenses pour l’identification des réductions. Elle améliore le suivi et la validation des contrôles internes dans l’entreprise, pour respecter les réglementations et identifier les fraudes, les actes malveillants ou le sabotage. Elle améliore la reconnaissance des exceptions dans les contrôles internes et les processus qui requièrent l’attention d’un audit interne. Elle améliore les temps de collecte et de gestion des éléments à risque ou des informations détaillées sur le flux de trésorerie, qui permettent de réaliser des prévisions plus précises. Une meilleure analyse des processus et des flux de revenus dans les systèmes permet d’optimiser l’identification de fuites.

Pour réaliser une gestion des finances et des performances comme décrit ci-dessus, il convient de mettre en place une architecture adaptée qui comprend : une couche d’extraction, de transformation et de chargement (ETL) ; un entrepôt de données centralisé à même d’intégrer les éléments extraits des systèmes sources dans un modèle logique de données qui couvrent les domaines d’activité de l’entreprise ; des outils d’analyse et des applications analytiques métier, notamment financières. Pour répondre à ce besoin il n’existe pas sur le marché d’offreur reconnu d’une solution complète de qualité et les principaux acteurs clés doivent donc travailler en partenariat.

Michel Bruley, Directeur Marketing Teradata Western Europe

Jeudi 8 Juillet 2010




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