La fameuse « transformation numérique », expression favorite du monde professionnel depuis plusieurs années, a littéralement bouleversé le monde. Si sa première apparition remonte aux années 90, le terme est plus récemment devenu incontournable pour la vision et la stratégie des entreprises. De nos jours, tous les fournisseurs de technologies affirment pouvoir la soutenir, et tout dirigeant bien informé en fait une priorité pour pousser son entreprise vers l’avant. La clé de la réussite d’une telle initiative réside dans le second terme à la mode au sein de la sphère business ces dernières années : les données, ou datas.
Considérées comme le carburant de l’ère digitale, les datas, aussi précieuses soient-elles, n’offrent pourtant aucune valeur ajoutée aux entreprises tant qu’elles ne sont pas « raffinées ». Ce n’est pas tout de les posséder : encore faut-il être capable de les trier, traiter, examiner et visualiser sous différents angles, et enfin, de comprendre comment en extraire des informations pertinentes — comment les exploiter.
Tout cela passe par la mise en place d’une infrastructure adéquate. En effet, les grandes entreprises éprouvent encore régulièrement du mal avec leurs systèmes préexistants, qui n’ont pas été conçus pour gérer les volumes de données produits et utilisés actuellement.
Les services financiers au pied du mur face à l’amas de données
Le fait de s’appuyer sur des technologies obsolètes fait partie des problématiques quotidiennes rencontrées par les entreprises, et notamment les services financiers. Cependant, d’autres soucis doivent également être réglés : une étude conduite par BlackLine a récemment démontré qu’une des principales contraintes à leur activité était la surabondance de sources de données financières, ainsi que l’incertitude quant au fait qu’elles soient toutes prises en compte. Les cadres dirigeants et professionnels de la fonction comptable sont plus d’un quart (28%) à se plaindre d’un manque de contrôles et de vérifications automatisés, déplorant la complexité excessive du processus de collecte et de traitement des données.
Comment les entreprises peuvent-elles faire face à ce fléau ? Où commencer leur quête vers une stratégie de transformation digitale efficiente ?
Évaluer le socle de ses données, b.a.-ba de toute stratégie orientée datas
La première étape de toute transformation consiste à évaluer le chemin d’ores et déjà parcouru. Il est évident que l’accès en temps réel à des données précises et fiables, y compris financières, peut servir à des analyses stratégiques et à se démarquer de la concurrence. Cependant, le danger lié au fait d’appuyer ces analyses sur des données de mauvaise qualité, non structurées ou non fiables est moins flagrant, — mais tout aussi prépondérant.
Outre l’impact néfaste évident d’une prise de décisions — importantes — sur base d’informations financières obsolètes ou erronées, l’exploitation de données de mauvaise qualité peut également, à plus long terme, sérieusement nuire à la capacité d’une organisation à… se transformer. La fiabilité des données en se possession est de facto l’élément clé sur lequel baser tout projet de transformation.
Or, au sein des services financiers, les équipes avancent encore souvent à l’aveugle jusqu’à la fin du mois, à cause de tableurs et autres processus fastidieux et obsolètes. Résultat : un travail bâclé, des solutions de fortune et manuelles, et un risque d’erreur humaine accru. En automatisant les processus, prévisibles comme reproductibles, à l’image de la justification des transactions ou encore de la saisie des écritures du journal, il est désormais possible d’obtenir des données fiables, et d’économiser du temps pour des tâches plus précieuses.
Un impératif : des données complètes et à jour
La prochaine étape consiste à déterminer si les jeux de données de l’entreprise sont suffisamment complets pour effectuer des analyses intelligentes. Pouvoir s’appuyer sur des données propres et pertinentes est une chose, mais il en faut suffisamment pour pouvoir répondre à des problématiques urgentes de façon fiable.
Il est également essentiel de vérifier qu’elles sont en permanence à jour. À quoi cela rime-t-il de s’appuyer sur des données remontant à un an ou plus pour prendre des décisions aujourd’hui ? La clôture permanente, ou Continuous Accounting, permet de basculer les processus mensuels vers un cycle de traitement quasiment en temps réel. Ce qui facilite l’acquisition d’informations stratégiques et portant sur le long terme, et bénéficie à l’entreprise dans son ensemble.
Anticiper les exigences de demain
Enfin, il appartient aux services financiers de se demander si les socles qu’ils bâtissent actuellement pour leurs données seront adaptés au monde de demain ; de déterminer s’ils sont confiants quant à la précision, à la fiabilité, à l’évolutivité et à l’utilisabilité des processus mis en place, non seulement aujourd’hui, mais sur la durée.
Une chose est certaine : de nouveaux bouleversements technologiques sont en marche. Tout manque de confiance vis-à-vis des données risque d’avoir un impact significatif sur la prise de décisions par des êtres humains. Il s’agit pour les entreprises d’établir dès à présent l’intégrité de leurs données, pour permettre aux technologies en phase de développement et de perfectionnement, telles que l’Intelligence Artificelle, de performer une fois le moment venu.
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