Oracle Forum Business Analytics & Big Data 2017 Nell'Armonia
Décryptage

Data Analytics :
vers une fonction finance à 360°

Data Analytics : vers une fonction finance à 360°

Comment passer du décisionnel "traditionnel"
au décisionnel "actuel" ?


par Eric LEROY, Président de Nell'Armonia

Retour sur l'événement Oracle Forum Business Analytics & Big Data 2017, qui a rassemblé 250 décideurs autour des nouveautés Big Data & Analytics, Machine Learning, Intelligence Artificielle, IoT (Internet des Objets).

Data Analytics et Big Data renforcent le rôle stratégique des directions financières

L’équipe Nell’Armonia, 150 spécialistes super expérimentés sur les solutions de pilotage de la performance, accompagne, depuis 10 ans, plus de 250 directions financières en France et en Europe pour les aider à structurer, optimiser et outiller leurs processus de reporting, de consolidation, d’élaboration budgétaire, et d’aide à la décision en général.

Cette proximité avec les directions financières nous a permis d’être aux premières loges pour vivre récemment un véritable changement dans leur manière d'envisager le pilotage et l’analyse de l’information dans l’entreprise.
Un changement poussé par la prise de conscience des directeurs financiers qu’ils doivent, pour être encore plus pertinents dans leur rôle de « guide » de l’entreprise, sortir d’une approche analytique essentiellement financière, pour s’ouvrir à des analyses à 360° qui intègrent toutes les informations qui circulent à l’intérieur et à l’extérieur de leur entreprise et qui influent sur leur business au quotidien.

Ainsi, nous voyons arriver, depuis quelques mois, un certain nombre d’initiatives et de projets, souvent sponsorisés par le directeur financier, qui sortent radicalement du « classique » tableau de bord de reporting daté et normé qui sort à J+5 voire J+10. Des projets innovants qui se dirigent vers des analyses beaucoup plus poussées et surtout ciblées sur les problématiques les plus critiques pour l’entreprise, avec l’objectif de les analyser, de les anticiper et de simuler l’impact d’actions correctives pour les résoudre plus efficacement.

Quelques exemples de projets Data Analytics :

AssurancesPar exemple, chez l’un de nos clients dans l’assurance, l’analyse décisionnelle s’oriente aujourd’hui vers l’analyse du comportement des assurés pour détecter les risques de résiliation, dans le but de dynamiser le chiffre d’affaires.

TélécomAutre exemple chez un acteur majeur des télécoms, où il s'agit de réaliser l’analyse croisée d’informations de facturation sortant des systèmes financiers avec l’information météorologique, pour amener à prévenir les risques de pannes, dans le but de réduire les coûts de maintenance.

Et ces projets amènent des résultats très concrets et probants qui se chiffrent en plusieurs millions d’euros d’économies réalisées.

Comment contourner les freins et passer du décisionnel "traditionnel" au décisionnel "actuel" ?

Malgré ce mouvement de fond, beaucoup de DAF hésitent encore à se lancer, freinés par l’image de lourdeur, de coût élevé et de complexité technique associée à ce type de projet.

Voici 3 règles d’or que nous avons appliquées avec succès chez nos clients, pour que leurs projets big data aboutissent, sans mettre à mal leurs budgets informatiques.

1. Start small & focus

Start smallParce que ces projets mettent en jeu de nouvelles techniques, de nouvelles méthodologies de projet, et parfois de nouvelles technologies, il est capital de se donner les moyens de les apprivoiser pour en maîtriser le coût et les délais, avant de se lancer dans un projet d’envergure.

Ainsi, notre première règle d’or est de démarrer en mode « START SMALL », c’est-à-dire en focalisant le projet sur une question très précise et sur un périmètre restreint, sur une entité, un département ou un pays.
Par exemple, si vous souhaitez affiner vos prévisions de trésorerie, appliquer la règle START SMALL pourrait consister à se focaliser en première lieu sur l’analyse ciblée de l’impact de l’évolution des ventes sur la prévision des encaissements clients. Ce qui est déjà en soi un sujet complexe, car il demande une véritable vision à 360° entre les données provenant des ERP (facturation), du CRM (prévisions des ventes), des outils de marketing automation (campagnes), … et de plus en plus de corrélées avec des données d’e-réputation venant des réseaux sociaux.

2. Pragmatisme avec les outils

Big dataLa seconde règle d’or est d’aborder ces projets avec une approche raisonnable et pragmatique en ce qui concerne les aspects technologiques.

Avant de faire le tour complet du marché des technologies de big data et de data visualisation, recensez les outils disponibles dans votre entreprise, car dans la majorité des cas, une bonne technologie multidimensionnelle est parfaitement adaptée pour lancer ce type de projets.
La technologie Oracle Essbase remplit ainsi parfaitement les critères pour aborder ce type de projet.

3. Envisager ces projets dans le cloud

cloudNotre dernière règle d'or consiste à envisager le déploiement de ces projets dans le cloud.
Le cloud offre en effet une vraie possibilité d’externaliser totalement la complexité technique de ce type de projet et d’entrer dans une équation coût qui pourra devenir évolutive, compte tenu des possibilités d’évoluer « à la demande » dans le cloud.

L’arrivée d’Essbase dans le cloud représente donc une vraie valeur dans le déploiement de ce type de projet.


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