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Les analyses avancées : un nouvel outil pour les directeurs financiers

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Aujourd'hui, un directeur financier ne cherche pas uniquement l'obtention de résultats. Il essaie de discerner au loin, à prédire ce qui va se produire et à indiquer la marche à suivre.

À l'heure actuelle, les DAF sont les mieux placés pour comprendre l'entreprise et cerner son environnement. Les progrès en matière d'analyses, observés grâce aux technologies digitales comme l'automatisation et le machine learning, permettent aux équipes financières d'obtenir une visibilité globale plus poussée et d'identifier les problèmes de performance, de prédire des scénarios et de modifier les résultats.

Cela signifie aussi que les équipes financières n'ont plus besoin de se tourner vers le passé pour trouver des réponses. Les analyses avancées peuvent les aider à se préparer à l'avenir et à mieux fiabiliser leurs prévisions : définir ainsi quels produits et clients seront les plus rentables ou quels prospects seront les plus susceptibles d'honorer leur paiement en temps et en heure, par exemple.

Dans le même temps, les avancées technologiques permettent l'automatisation d'un plus grand nombre de tâches, allant de la comptabilité à l'audit, et libèrent ainsi les équipes financières qui peuvent se concentrer davantage sur l'analyse et la collaboration avec les acteurs du secteur.

La plupart des DAF reconnaissent le besoin critique en analyses plus approfondies. D'après l'étude « Elevate Your Enterprise, Chief Financial Officer » d'IBM, les directeurs financiers citent les analyses comme étant une source clé pour la découverte de nouvelles opportunités de croissance, soutenue par l'intégration des données de l'entreprise avec les paramètres du marché externe et des concurrents.

Cependant, malgré l'intérêt que cela peut présenter, les équipes financières restent confrontées au défi de la mise en œuvre des données et des analyses. Les résultats de l'étude de Workday « La finance redéfinie » ont révélé que seulement 35 % des personnes interrogées utilisaient de manière intensive des analyses approfondies dans des domaines clés de la finance tels que la planification, l'élaboration de budgets et les prévisions.

Quelles sont les difficultés liées à l'exploitation des analyses ? Les raisons invoquées par les DAF sont souvent les mêmes : systèmes et données déconnectés, trop de temps passé sur les activités transactionnelles, problèmes liés aux partenariats commerciaux et pénurie de talents. Lors d'un événement récent du secteur, Matt Schwenderman, directeur chez Deloitte Consulting LLP, s'est concentré sur deux problèmes majeurs auxquels la gestion financière se heurte en matière d'analyses : la technologie et les talents. « Les analyses sont l'un des principaux moyens permettant à la fonction finance de suivre un modèle de fonctionnement plus digital, mais nous ne disposons pas nécessairement des technologies et des ressources pour cela », a-t-il déclaré.

Les DAF ont réalisé qu'ils devaient commencer à relever ces défis dès à présent : sans une exploitation des analyses, les entreprises courent le risque de prendre de mauvaises décisions, ce qui aurait une répercussion sur leur résultat de croissance et leur performance.

En nous fondant sur diverses recherches et des entretiens menés auprès de directeurs financiers, nous avons identifié 3 domaines clés importants pour faire progresser les analyses au sein de la fonction finance : un socle technologique solide, des partenaires stratégiques et une volonté de leadership.

Les analyses et le Machine Learning vont devenir de plus en plus sophistiqués. Avec les systèmes adéquats, le bon modèle de partenariat et des dirigeants engagés, la finance peut s'avérer être un véritable catalyseur pour déclencher l'adoption de ces nouvelles fonctionnalités par leur entreprise.

1 : un socle technologique solide

Alors que de nombreuses entreprises du monde de la Finance aspirent à faire progresser leurs analyses, la plupart d'entre elles se concentrent encore sur la mise en place d'un socle technologique solide et fiable. Selon Matt Schwenderman, certaines y arrivent mieux que d'autres : « certains dirigeants prennent des décisions avisées et résolument fondées sur les données, tout en étant très créatifs et avant-gardistes », déclare-t-il. « D'autres s'appuient quant à eux sur ce que j'appelle un middleware humain : ils se servent encore de feuilles de calcul pour communiquer dans l'entreprise et se rendent à des réunions de la plus haute importance avec différents jeux de données pour aborder un même sujet puis débattent pour savoir qui a les bons chiffres. »

Les équipes financières travaillent souvent sur des données hétérogènes provenant de systèmes disparates dont les définitions de données ne correspondent pas. Si l'on ne dispose pas d'une seule source de données financières pour travailler, il devient difficile de d'assurer de l'exactitude de ces données et de pouvoir les analyser pour en tirer une vision stratégique pour l'entreprise. En fait, l'inefficacité des systèmes a été pointée du doigt par les directeurs financiers comme étant le second obstacle au développement d'une vision stratégique fondée sur les données dans l'étude de Workday « La finance redéfinie ».

Jim Kendall, VP of Finance Solutions chez Aon, l'un des leaders mondiaux dans le domaine des services professionnels, décrit comment la gestion de systèmes financiers disparates dispersés dans le monde entier a affecté la capacité de l'entreprise à analyser l'ensemble de son activité. La même problématique s'est posée avec le SIRH : « au fur et à mesure de notre croissance par des acquisitions, la diversité de nos systèmes et processus est devenue un véritable problème », affirme-t-il. « Il était difficile pour nos dirigeants d'avoir une vision d'ensemble des effectifs et de nos résultats financiers : nous n'avions pas une seule source d'analyse pour la gestion financière et les RH. »

En quelle mesure l'inefficacité du système peut avoir un impact sur la performance ? Pensez aux entreprises internationales qui vendent les mêmes produits et services dans de nombreux pays : elles utilisent des systèmes financiers différents et appliquent différentes définitions de données aux activités dans chaque région. Par conséquent, chaque site peut avoir une interprétation et un reporting différents sur la performance des mêmes lignes de produits et services ce qui entre en contradiction avec les préconisations du siège social. Cela peut engendrer des analyses erronées : certaines activités d'une entreprise peuvent, par exemple, apparaître plus rentables qu'elles ne le sont en réalité et, au final, cela peut avoir un impact négatif sur la prise de décision.

Travailler sur plusieurs systèmes empêche également les équipes financières de se concentrer sur les analyses car elles passent plus de temps à collecter et rapprocher les données. Robynne Sisco, Co-president and CFO chez Workday, a pu le constater au sein des entreprises dans lesquelles elle a travaillé par le passé : « tous les mois, le service Finance devait clôturer la période, accéder aux données, les rapprocher, les convertir au format approprié, puis les analyser », explique-t-elle. « Lorsque nous fournissions les chiffres au reste de l'entreprise, il s'était déjà écoulé deux semaines depuis la fin de la période ; il était donc trop tard pour agir. »

La direction financière doit relever ces défis liés aux systèmes si elle veut faire progresser ses analyses. Dans « Advanced Analytics and the CFO », un livre blanc des services d'analyses de la revue Harvard Business Review sponsorisé par KPMG, R. « Ray » Wang, principal analyst and Founder de Constellation Research, souligne l'importance de surmonter ces obstacles : « les entreprises doivent s'engager dans cette démarche d'amélioration des processus et des systèmes afin de poser les bases requises à des analyses avancées », assure-t-il.

Ray Wang suggère plusieurs options pour démarrer ce processus. Selon lui, « la standardisation des définitions de données, l'intégration et la rationalisation des principaux systèmes financiers et l'utilisation du Cloud pour l'évolutivité, la standardisation et la coordination entre les systèmes figurent parmi les premières étapes clés de cette démarche. »

De nombreuses entreprises délaissent la gestion financière de leurs systèmes traditionnels au profit d'un système Cloud international, permettant aux équipes de standardiser les processus internes et de regrouper toutes les données financières au sein d'un seul et même système. Les systèmes Cloud de gestion financière qui disposent de fonctions d'analyse intégrées dans leur application permettent aux équipes Finance d'analyser, d'effectuer des transactions et de produire des rapports avec des données en temps réel depuis un seul et même environnement, ce que les systèmes traditionnels ne permettent pas.  

Cette base permet une utilisation efficace et constante des données. D'après Matt Schwenderman, en matière d'analyses, « [...] l'essentiel, c'est d'être crédible. C'est ce qui vous permet de progresser et d'avancer plus rapidement. »

Un système Cloud unique pour la gestion financière

Jim Kendall énumère les avantages d'un passage à un système Cloud international pour la gestion financière et les ressources humaines chez Aon : « le fait d'avoir un seul système pour la gestion financière et les RH a amélioré nos capacités d'analyse, avec la possibilité d'agir directement depuis les rapports ».  « Nos collaborateurs du monde entier ont également accès à des données en temps réel qui leur permettent de mieux comprendre le fonctionnement de l'entreprise et l'impact de leurs actions sur notre rentabilité et nos dépenses. Nous pouvons nous pencher sur les écarts importants, en comprendre les causes et prendre des mesures dans un seul et même système. »

« Nos collaborateurs du monde entier ont également accès à des données en temps réel qui leur permettent de mieux comprendre le fonctionnement de l'entreprise et l'impact de leurs actions sur notre rentabilité et nos dépenses. »

Kainos Software Limited, l'une des plus anciennes sociétés indépendantes de technologie digitale dont le siège social est situé au Royaume-Uni, a également abandonné ses systèmes traditionnels pour un seul système destiné à la gestion financière et aux ressources humaines afin de faire face à une croissance rapide et aux objectifs stratégiques de l'entreprise. Peter McKeown, group head of Finance chez Kainos, nous confie que le changement a eu un impact significatif sur la manière dont la gestion financière aborde les données : « Grâce à Workday, disposer de la gestion financière et des ressources humaines sur une seule et même plateforme unifiée, améliore la confiance de l'entreprise dans ses données, constitue un référentiel unique et réduit le nombre d'erreurs ou de rapprochements ».

Toujours selon lui, son équipe se concentre à présent sur des tâches bien plus stratégiques. « Grâce à la mise en place d'un seul système Cloud, mes cadres supérieurs ne sont plus débordés et passent moins de temps à la gestion financière pour se concentrer davantage sur nos activités à haute valeur ajoutée. »

Alors que les équipes Finance s'efforcent de mieux exploiter les données dont elles disposent, nombre d'entre elles réfléchissent également à comprendre comment exploiter les technologies telles que l'intelligence artificielle et à intégrer des données externes pour améliorer les analyses. Les analyses prédictives peuvent permettre aux équipes Finance d'évaluer les tendances au sein de différents types de données et ainsi, de mieux identifier les risques, comme des anomalies liées à de la fraude potentielle.

Intégrer des données externes telles que des données CRM ou provenant de points de vente ou encore de systèmes métiers dans l'application finance peut aider les cadres dirigeants à mieux interpréter les performances, notamment les indicateurs opérationnels à l'origine des revenus et des charges. Matt Schwenderman nous rappelle pourquoi c'est primordial : « plus nous pouvons ajouter ces ensembles de données externes, plus nos modèles prédictifs sont précis. De plus, en tant que DAF, je suis en mesure de mieux répartir les ressources, mais aussi de fournir de meilleures indications et de générer davantage de valeur pour nos actionnaires. »

Robynne Sisco souligne l'importance de disposer du bon socle technologique : « Au fur et à mesure que les entreprises cherchent à approfondir leurs analyses en tirant profit de technologies telles que le machine learning et en apportant davantage de données opérationnelles, il devient encore plus important de disposer d'une seule source de données. »

Pourtant, de nombreuses organisations financières ont encore du mal à franchir le pas. Ainsi, l'étude de Workday « La finance redéfinie » a permis de souligner que le principal obstacle à des analyses plus approfondies était, selon les responsables financiers, la capacité à intégrer des données financières et non financières pour obtenir une vision stratégique plus approfondie.

Disposer du bon socle technologique va donc s'avérer primordial. C'est ce que révèle le livre blanc consacré aux services d'analyse de la revue Harvard Business Review : « le machine learning et l'intelligence artificielle (IA) permettront dépasser la simple efficacité opérationnelle pour passer à l'amélioration des données et des connaissances. Cela pourrait engendrer un gigantesque bond en avant en matière de performances. Les DAF doivent s'assurer de disposer d'un minimum de fonctionnalités digitales, notamment en matière de données et de processus, pour tirer parti de ces investissements futurs. »

2 : des partenaires stratégiques

Il ne suffit pas de se contenter d'avoir des données à disposition : le véritable défi pour les équipes finances, c'est de savoir les utiliser pour offrir une vision stratégique et des conseils pertinents à l'ensemble de l'entreprise. Tandis que les progrès technologiques continuent de révolutionner les tâches traditionnelles, le rôle des équipes finances évolue pour en faire de véritables partenaires au sein de l'entreprise, ce qui demande de nouvelles compétences et méthodes de travail. D'après le rapport « Finance 2025: Digital Transformation in Finance » publié par le cabinet Deloitte, « les comptables qui utilisent des feuilles de calcul se verront remplacés par des outils technologiques assurant 90 % de leur charge de travail sans intervention humaine. » Ceci permettra à la fonction finance de se concentrer davantage sur des travaux à plus haute valeur ajoutée, « nécessitant une collaboration transverse entre les équipes commerciales, informatiques et les stratégistes financiers. »

Traditionnellement, la direction financière a toujours eu du mal à procurer la valeur ajoutée demandée par les autres départements de l'entreprise. Les différents services de l'entreprise travaillent souvent en silos et les équipes Finances ne disposent ni des fonctionnalités ni de la structure nécessaires pour combler les manques. Elles ont tendance à consacrer plus de temps à la collecte de données et au rapprochement des chiffres avec leurs différents partenaires qu'à réfléchir à la stratégie et à la planification.

Robynne Sisco décrit ainsi les problèmes rencontrés par le passé : « en ce qui concerne la collaboration en interne, il arrive très souvent que direction financière, les RH et d'autres managers se réunissent dans une pièce, chacun avec des données différentes, notamment celles sur les effectifs et les chiffres. Ils passent ainsi plus de temps à se demander lesquels de ces chiffres sont exacts plutôt qu'à chercher à comprendre leur signification. » Elle explique que la solution réside dans la fiabilité des données : « le fait que tout le monde dispose des mêmes informations modifie la teneur des échanges et la confiance que vous placez dans vos décisions. »

Les équipes financières peuvent mettre en place une collaboration efficace avec d'autres services de différentes manières.

Traiter leurs différents interlocuteurs comme de vrais clients. Selon le livre blanc des services d'analyse de la revue Harvard Business Review, cet état d'esprit est fondamental, quel que soit le modèle de partenariat utilisé. « Bien que tous les modèles de partenariat soient différents, ils ont un élément en commun : une approche orientée client à l'égard des différents interlocuteurs en interne qui permet de créer une réelle valeur ajoutée pour l'entreprise et d'améliorer les résultats financiers. »

Développer les compétences analytiques de la fonction finance, ce qui peut nécessiter le recrutement de nouveaux talents. Selon le livre blanc des services d'analyse de la revue Harvard Business Review, « Si renforcer le savoir-faire analytique des équipes en place est nécessaire et bénéfique, le recrutement et le développement de talents dans le domaine des analyses doivent demeurer un objectif primordial au sein de l'entreprise. » Ce livre blanc décrit également un large éventail de compétences nécessaires à la prise en charge des analyses au sein de la fonction finance : « la demande de talents inclut assurément les personnes spécialisées dans les outils, méthodes et technologies analytiques, mais s'étend également aux personnes dotées d'un esprit critique qui posent des questions perspicaces, interprètent les données et tirent des conclusions avisées. »

Matt Schwenderman insiste également sur l'importance des compétences analytiques, notamment le besoin en « data scientists » : « l'un des plus grands handicaps pour la fonction finance c'est vraiment le fossé qui sépare le rôle d'exécutant et celui de stratège », déclare-t-il. « De nombreuses entreprises ont dans leurs effectifs des personnes occupant toutes ces fonctions mais les exécutants sont nettement majoritaires en nombre. On voit maintenant des clients, des contrôleurs de gestion et des DAF rechercher et recruter des data scientists pour les intégrer au sein de leur organisation. »

Fournir des analyses en libre-service à toute l'entreprise. Selon l'étude « La finance redéfinie », seul 1/4 des équipes finances mettent les données en libre-service à disposition de leurs cadres dirigeants. C'est là une véritable occasion manquée pour les DAF d'ajouter une valeur significative pour leur entreprise. Donner un accès direct à des données et analyses pertinentes aux différentes équipes leur permet d'accéder aux informations nécessaires pour prendre de bonnes décisions et de mieux comprendre leur impact sur la performance.

Donner un accès direct à des données et analyses pertinentes aux différentes équipes leur permet d'accéder aux informations nécessaires pour prendre de bonnes décisions et de mieux comprendre leur impact sur la performance.

Pour fournir efficacement des analyses en libre-service aux différents managers, 2 éléments sont cruciaux : un accès facile aux données et leur fiabilité. Grâce aux systèmes Cloud de gestion financière, obtenir des données fiables en temps réel  accessibles de n'importe où et à tout moment est devenu une réalité ; c'est là que réside la force d'un système unifié.

Il est également important de veiller à ce que la gouvernance des données et des contrôles de sécurité soient mis en place lorsque les données financières se démocratisent au sein de l'entreprise : l'utilité des analyses prend toute sa force lorsque celles-ci sont personnalisées pour fournir, par exemple, aux directeurs de magasins des tableaux de bord contenant uniquement les données de leur point de vente ou région.

Robynne Sisco décrit comment son équipe finance aide les différents managers en leur proposant des données et analyses en temps réel : « notre équipe finance a créé, dans le système, des tableaux de bord accessibles aux managers. Ils peuvent, à tout moment, obtenir un aperçu de leur organisation et comparer leurs budgets par rapport aux prévisions et aux montants réels en fonction des effectifs et des coûts pour modifier très rapidement leur approche afin de piloter leurs résultats sur la période en cours.

3 : leadership

Alors que la demande d'analyses approfondies augmente, de nombreux DAF s'interrogent sur la vision et la voie à suivre au sein de leur entreprise. Cela s'applique non seulement aux équipes finances, mais aussi à toute l'entreprise. Dans son article « How Analytics Can Help Transform CFOs from Accountants to Strategists », Chris Mazzei, global chief analytics officer chez EY estime « [qu']il ne fait aucun doute que les DAF doivent être des exemples et pionniers en matière d'utilisation des analyses dans tous les processus financiers actuels figurant dans leurs attributions. Cette constatation peut servir de point de départ : les données financières, entre autres, sont un élément clé qui permettent de prendre de nombreuses décisions en matière d'achats, de chaîne d'approvisionnement, d'éléments opérationnels ou de gestion du risque. »

Que doivent prendre en considération les DAF dans le développement de leur vision analytique ?

Avoir une approche globale et éclairée des enjeux opérationnels. D'après le rapport « Finance Analytics: Three-Minute Guide to Advanced Analytics » de Deloitte, il convient tout d'abord de déterminer les problèmes critiques à résoudre puis de travailler en amont pour voir l'aide que l'analyse financière peut apporter. « Ce processus peut révéler des problèmes dont vous ignoriez même l'existence, mais aussi de nouvelles sources d'informations précieuses et inexploitées »

Concentrez-vous sur les indicateurs clés de la performance pour votre entreprise. Ils vous permettront d'obtenir de meilleurs résultats plutôt que de vous disperser dans l'analyse d'une multitude de données. Selon Matt Schwenderman, « vous pouvez exécuter des modèles et des analyses sur n'importe quel ensemble d'informations ; de nombreuses entreprises le feront à outrance. Seuls quelques indicateurs clés indiquent réellement la performance d'une entreprise. Pour ce faire, il faut obtenir ces données de manière efficace en utilisant les technologies actuelles qui permettent d'être plus prédictif. Appliquer cette règle donnera de meilleurs résultats que d'essayer de produire une grande quantité de données qui finalement demeureront inutilisées. »

Impliquer dès le début l'équipe dirigeante dans la vision analytique. Cela aide à mettre en place une gestion financière réussie. Selon le livre blanc consacré aux services d'analyse de la revue Harvard Business Review, le soutien de la direction est essentiel et l'équipe dirigeante devrait participer à l'évaluation des priorités en matière d'analyses avancées. On peut ainsi y lire « [qu']il ne suffit pas de présenter des graphiques et des tableaux à la direction au bout du compte. Au contraire, il faut que l'équipe dirigeante contribue à l'effort, se l'approprie et l'accompagne. Garantir l'engagement des cadres dirigeants permet au DAF d'avoir plus de chance d'obtenir des conclusions exploitables. »

Discuter avec les différents directeurs de départements pour connaître les données dont ils ont besoin pour fonder leur prise de décision, est une façon de mener à bien ces échanges. Evoquez les indicateurs clés de performance spécifiques en libre-service qu'ils aimeraient mettre en œuvre ou les types de prévisions qu'ils doivent faire. Inclure l'équipe dirigeante dans la discussion simplifie également l'accès des équipes finance aux données stockées dans d'autres systèmes au sein d'une même entreprise.

Evaluez si vous disposez des bons outils technologiques pour atteindre vos objectifs. Rapprochez-vous du DSI de votre entreprise pour discuter avec lui des investissements technologiques nécessaires pour atteindre vos objectifs analytiques, tels que l'amélioration de la qualité des données et de leur accès, afin de vous aider à fournir plus tard des analyses avancées. Selon le livre blanc consacré aux services d'analyse de la revue Harvard Business Review, « une fois que les dirigeants ont défini la vision stratégique des besoins en analyses de l'entreprise, la direction financière se trouve en position de force pour, non seulement évaluer les besoins en investissements dans l'infrastructure des données, l'automatisation et les systèmes analytiques, mais encore de déterminer et de lancer des investissements stratégiques dans ces infrastructures. »

Matt Schwenderman donne quelques conseils pour faire évoluer les analyses et déclare qu'il faut « tester les fonctionnalités en les articulant autour de certaines analyses et d'une modélisation prédictive. Planifiez, testez et échouez rapidement. Sortez-vous de là, retravaillez, constatez les résultats et réalisez une boucle de rétroaction. »

Prêt à franchir le pas ?

Chaque domaine décrit dans cet article (socle technologique, partenariats stratégiques et leadership) est un élément clé pour que le directeur financier soit en mesure de faire progresser son entreprise en matière d'analyse.  Ainsi, Matt Schwenderman souligne que le potentiel est déjà présent pour accompagner le rôle évolutif de la fonction finance :

« ce que nous constatons, c'est la capacité qu'ont les outils technologiques (ainsi que le coût de leur mise en œuvre, de leur maintenance et de leur mise à jour) à instaurer une nouvelle ère "zéro excuse" pour la fonction finance. Vous ne pouvez plus dire que cela prend trop de temps ou que vous n'êtes pas en mesure de fournir ou de gérer cette information parce que toutes les fonctionnalités nécessaires sont là, à votre disposition. Le seul obstacle que doit franchir la fonction finance, c'est d'adopter ce nouveau rôle, de planifier son organisation et de disposer des talents. »

En saisissant cette opportunité en matière de données, la fonction finance saura se réinventer. Découvrez comment Workday peut aider votre fonction finance à entrer dans l'ère des analyses approfondies.