Le Big Data au service du contrôle de gestion
11 juin 2024
Le concept du Big Data a transformé la manière dont les entreprises gèrent leurs données massives et complexes. Caractérisé par les 7 V – Volume, Vélocité, Variété, Véracité, Valeur, Variabilité et Visualisation – le Big Data offre des possibilités inédites d’analyse et de compréhension des informations. Dans le domaine du contrôle de gestion, cette évolution est devenue essentielle pour une prise de décision éclairée et des performances optimisées.
Enjeux actuels du Contrôle de gestion :
Le contrôle de gestion fait face à des défis d’ampleur. L’absence d’une infrastructure performante entrave l’identification rapide des propriétaires de données et la mise en place d’actions correctives efficaces.
- L’exploitation de la data doit s’appuyer sur une base de données dotée d’une structure optimisée et d’un data lineage, piste d’audit de la donnée, permettant de tracer les sources et les évènements ayant entrainé des modifications.
- Des instruments pour un traitement rapide des données doivent être mis en place. C’est un prérequis pour être en mesure de piloter les KPIs et de générer des prévisions fiables tout en faisant preuve de réactivité.
Enfin, si le contrôle de gestion se concentre toujours trop sur des données historiques internes, il gagnerait en proactivité et en prise de hauteur en s’appuyant sur des données externes et des analyses prospectives.
Possibilités ouvertes avec le Big Data :
L’adoption du Big Data permet de passer d’une multitude d’outils et de centres de données de faible qualité à une base de données unique, intégrée, sécurisant la cohérence de la structure de données et assurant un data lineage précis. Il permet notamment l’automatisation de la collecte de données provenant de diverses sources : l’homogénéisation et l’agrégation de sources multiples permet de créer une vue centralisée, prérequis à un pilotage holistique des opérations.
Les bénéfices du Big Data dans le Contrôle de gestion :
Bénéfice 1 : Amélioration de la qualité des données
Une possibilité offerte par le Big Data dans le contrôle de gestion réside par exemple dans la capacité à analyser et corriger un grand nombre d’écritures comptables et analytiques. A la clé, des gains en qualité, grâce à la détection des erreurs d’imputations manuelles, et la formalisation de recommandations pour garantir la précision des comptes.
Bénéfice 2 : Accélération du processus de Contrôle de gestion
La mise à disposition de données centralisées combinées avec une capacité améliorée d’exploitation contribue à accélérer le processus de contrôle de gestion. Les rapports récurrents et chronophages peuvent être automatisés, libérant du temps pour de la prise de hauteur (analyses approfondies, revues des leviers de performance, etc.).
En libérant du temps, les contrôleurs de gestion peuvent endosser leur nouveau rôle de Performance Manager, basé sur la création de valeur en lien avec la stratégie de l’entreprise.
Bénéfice 3 : Prévisions précises et gestion des provisions
L’analyse des données historiques, notamment via le datamining, permet de se projeter sur la performance future de l’entreprise, en développant des analyses de causalité et projectives. Une meilleure projection contribue à des provisions toujours plus fiables et des résultats au plus proche de la réalité opérationnelle de l’entreprise. Au-delà, des techniques avancées comme le Machine Learning ou le Deep Learning ouvrent la porte à l’élaboration de propositions budgétaires, en s’appuyant sur cet historique.
Pour conclure le Big Data offre de nombreuses opportunités au contrôle de gestion pour répondre à ses enjeux actuels :
- tirer davantage de valeur de la donnée,
- accélérer les processus,
- affiner les prévisions.
Cependant, sa mise en place implique une refonte en profondeur de la gouvernance des données, tout en accompagnant la transition de posture des contrôleurs de gestion : il s’agit essentiellement de les aider à penser hors des usages classiques en prenant de la hauteur de vue.
SpinPart accompagne les Directions Financières dans l’élaboration d’architecture de données solides et l’exploitation de ces données pour accompagner les métiers dans leur recherche de performance :
- Interprétation approfondie des processus : décrypter les interactions complexes et prévoir avec précision les conséquences des modifications apportées à certains paramètres
- Décisions économiques fondées sur la précision : appliquer des méthodes rigoureuses pour valider l’impact économique des actions, garantissant des résultats mesurables et fiables
- Dépasser les corrélations simples : surmonter les limites des analyses superficielles et révéler les véritables dynamiques affectant les opérations.
Article rédigé par :
Pauline MELLET et Romain WATRELOT
