En bref
Big data, data management, data analytics et ERP sont les quatre piliers de la transformation digitale Finance. Le big data fournit la matière première, le data management en garantit la qualité, le data analytics en extrait la valeur et l’ERP centralise l’ensemble au service des décisions.
À l’heure de la révolution numérique, comprendre certaines notions permet de mieux appréhender le processus inéluctable de la transformation digitale. Voici une explication synthétique du big data, du data management, du data analytics et de l’ERP. Ces notions sont souvent au coeur d’un projet informatique à enjeu au sein d’une entreprise.
Le big data, une quantité de données en perpétuelle croissance
Le big data désigne un ensemble très volumineux de données qu’aucun outil classique de gestion de base de données ou de gestion de l’information ne peut totalement exploiter.
Le traitement de cette masse de données numériques soulève diverses problématiques :
- une quantité considérable de données à gérer,
- des sources de données différentes,
- des performances de traitement accrues,
- une gestion efficace des données de référence.
Les outils innovants de traitement en temps réel du big data sont :
- les systèmes de stockage, comme le cloud computing,
- les technologies adaptées aux données non structurées,
- les solutions de BI (Business Intelligence) & Analytics performants.
Le data management, la valorisation des ressources numériques
Le data management ou gestion des données est une discipline de gestion qui vise à manager les ressources numériques pour en retirer de la valeur. Il s’agit d’une vision du management du système d’information qui se construit autour de la nature de la donnée et non pas en fonction d’un système et ses interactions.
Cette gestion des données permet d’envisager le développement d’architectures, de réglementations, de pratiques et de procédures qui gèrent correctement les besoins des organismes sur le plan de tout le cycle de vie des données.
Avec le data management, les entreprises redécouvrent l’importance stratégique des données
- l’internet des objets permet une collecte massive d’informations ayant un fort potentiel si elles sont traitées et analysées,
- l’intelligence artificielle exploite le big data pour produire des analyses prédictives, détecter des anomalies et automatiser des processus financiers complexes
- le machine learning, qui réalise des prédictions via des statistiques et le data mining, gagne en efficacité lorsqu’il se base sur des volumes conséquents d’informations.
La gouvernance des données est le prérequis indispensable à tout projet analytics ou IA. Elle couvre la définition des référentiels de données, la gestion de leur cycle de vie, la conformité RGPD et la répartition claire des responsabilités entre les équipes métier et la DSI. Sans gouvernance, les outils les plus performants ne produisent que des résultats approximatifs « voire trompeurs. »
Le data analytics, les données au service des décisions
Le data analytics désigne l’ensemble des techniques et outils qui permettent d’analyser les données pour en extraire des insights actionnables.
Dans la fonction finance, il se décline en trois niveaux :
- Analytics descriptif : que s’est-il passé ? Tableaux de bord, reporting, suivi des KPIs financiers
- Analytics prédictif : que va-t-il se passer ? Prévisions de trésorerie, anticipation des risques, modélisation budgétaire
- Analytics prescriptif : que faut-il faire ? Recommandations automatisées, optimisation des décisions d’investissement
Pour les DAF, le data analytics transforme les données en décisions mais tout repose sur un élément clé : la qualité des données en amont. Des données mal gérées entraînent des analyses biaisées même avec les meilleurs outils.
L’ERP, la colonne vertébrale du SI Finance
L’Entreprise Resource Planning (ERP), ou Progiciel de Gestion Intégrée, désigne un système informatique capable de gérer et de suivre au quotidien l’ensemble des informations lié aux principaux processus opérationnels d’une entreprise comme la gestion des commandes, la facturation, la gestion des écritures comptables, la gestion commerciale ou encore la planification des ressources.
L’ERP est une solution informatique dont le déploiement offre plusieurs avantages
- la centralisation du stockage des données dans un seul outil,
- l’accroissement de la traçabilité des informations et des actions,
- l’augmentation de la fiabilité et de la qualité des données,
- l’amélioration de la productivité,
- la simplification du pilotage de l’entreprise grâce à la vision globale et à la fiabilité des informations.
Le flux massif de données, le big data, est valorisé grâce au data management et au data analytics. Pour aider les sociétés à utiliser efficacement leurs données, les ERP centralisent les informations en assurant leur fiabilité et leur traçabilité.
Big data, analytics et ERP : trois piliers d’une fonction finance performante
Big data, data management, data analytics et ERP sont interdépendants.
Négliger l’un fragilise l’ensemble. Pour les DAF, l’enjeu est clair : disposer de données fiables, bien gouvernées et exploitables en temps réel pour prendre de meilleures décisions.
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FAQ
Quelle est la différence entre big data et data analytics ?
Le big data désigne le volume massif de données générées par l'entreprise et ses écosystèmes. Le data analytics est la discipline qui exploite ces données pour en extraire des insights actionnables : tendances, anomalies, prévisions. En finance, le data analytics permet de produire des analyses prédictives, d'anticiper les risques et d'optimiser le pilotage de la performance en temps réel.
Quel est le rôle du data management dans la transformation digitale Finance ?
Le data management garantit la qualité, la fiabilité et la traçabilité des données financières. C'est le prérequis indispensable avant tout projet IA ou analytics : des données mal gouvernées produisent des analyses faussées. Il couvre la définition des référentiels, la gestion du cycle de vie des données et la conformité RGPD.
Pourquoi l'ERP est-il indispensable à la gestion des données Finance ?
L'ERP centralise l'ensemble des données financières dans un système unique, garantissant leur fiabilité et leur traçabilité. Sans ERP performant, le big data reste inexploitable et les analyses restent fragmentées. Les ERP modernes en mode cloud intègrent désormais des briques de data analytics et d'IA pour produire des insights en temps réel.
