La fiabilisation de vos données, un enjeu reporting et analyse de performance

DATE :
20/7/2021

Dans le processus de consolidation financière et de reporting, la fiabilité des informations est essentielle pour obtenir une vision réellement représentative des performances de l’entreprise. 

Ceci est essentiel pour les différentes fonctions financières, direction des achats, commerciales, marketing et RH. Plus la qualité et l'exactitude des informations sont élevées, plus elles sont proches de la réalité et plus il est facile de les utiliser pour la prise de décision.

Pour être considérées comme fiables, les données collectées doivent être complètes, exhaustives, actualisées, compréhensibles, comparables et faciles d’accès.

L'émergence du Big Data permet d'accéder à des quantités de données sans précédent pour améliorer la précision des aperçus financiers et faire de meilleures prévisions. Cependant, elle pose également de nouveaux défis en termes de fiabilité, tant en ce qui concerne la quantité de données à traiter que la diversité des sources : les différents référentiels, libellés, organisations de la donnée, etc. rendent difficile son traitement.


CONSEIL 1 - PROCESS

Avant toute chose, il faut établir un référentiel commun.

Pour que vos chiffres soient représentatifs de votre activité, les données internes et externes doivent être rapportées de la même manière, en utilisant la même définition.

La langue, la monnaie et les normes des différents départements, filiales voire sociétés peuvent varier considérablement. Il faut chercher à fournir des définitions centrales pour harmoniser l'interprétation des règles comptables entre les entreprises et les organisations.

Ces directives doivent être diffusées localement et des mesures de soutien doivent être mises en place pour s'assurer qu'elles sont comprises par les personnes travaillant sur le terrain.

Le moyen le plus efficace pour regrouper la donnée autour d'un référentiel unique, de standardiser sa collecte et de faciliter le traitement de l'information est de la centraliser dans une solution unique de consolidation et de reporting.

CONSEIL 2 - SYSTÈME 

Pour passer à la vitesse supérieure : l’automatisation de la collecte et du contrôle de la donnée

La mise en place de contrôles automatisés permet de fiabiliser de bout en bout la collecte des données fournies par les différents organismes, en limitant les erreurs manuelles liées à la saisie et à l'interprétation des données.

Automatiser l'extraction, la transformation et le chargement des flux de données en vous libérera des tâches à faible valeur ajoutée.

Construire un référentiel unifié, en appliquant des règles de mapping et de calcul souples.

Contrôler le processus d’intégration de données avec les fonctionnalités de remontée vers la source (drill-through) et répondre à un besoin d’audit.

Utiliser une bonne plateforme d'automatisation, comme Unifai, vous permettra ainsi de :

  • Normaliser, c'est-à-dire éliminer les erreurs et structurer les catalogues pour faciliter l'intégration
  • Catégoriser des produits en masse pour accélérer la mise en ligne des nouveautés et de créer de nouvelles catégories en fonction des attentes des consommateurs
  • Enrichir vos données en extrayant les caractéristiques produits à partir des descriptions, en créant de nouveaux attributs pour améliorer la recherche utilisateur et en complétant les attributs produits à partir d’une source externe
  • Rapprocher des données : réconcilier des bases de données pour créer un référentiel produit unique, éviter les doublons d'offres produits et améliorer son référencement

CONSEIL 3 - CAPITAL HUMAIN

Les problèmes de fiabilité des données sont souvent liés à des facteurs humains. 

Une qualité de données réussie est généralement le résultat d'un travail d'équipe, de la technologie et de l'alignement des meilleures pratiques. 

Parmi les meilleures pratiques pour impliquer vos employés et donner du sens aux process, citons l'investissement dans la formation, l'explication de la structure des référentiels, le partage des éléments de reporting et la sensibilisation à l'utilisation des données consolidées.

Il y a également le “data stewardship” qui offre une forte valeur ajoutée : institutionnaliser un cercle vertueux avec leurs données en mettant les collaborateurs au centre du dispositif.

Cette démarche doit être associée à une assistance efficace aux employés, faute de quoi les erreurs de saisie et d'interprétation persisteront.

Vous l’aurez compris, sans de la donnée de bonne qualité, vos reportings et vos analyses de performance perdront également en qualité. Les process et les outils d’automatisation permettent aux entreprises d'organiser l'ensemble du processus opérationnel de validation et d'amélioration des données. L'utilisation d'un système de collecte et de contrôle automatisé et la mise en place d'un référentiel commun peuvent résoudre bien des problèmes de fiabilité. 

Suivre ces 3 précieux conseils vous permettra d’améliorer rapidement la qualité de vos données et tout ce qui en découle.

Evan Barbier

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