D’un SI Finance vers un Système de données Finance

Un nombre volumineux de données afflue vers les directions financières. Aussi, ces données doivent être supportées par des serveurs et des réseaux suffisamment puissants pour garantir leur stockage et les rendre disponibles en un temps réduit.

Il s’avère également nécessaire d’homogénéiser, classer et documenter les données, afin que chaque intéressé soit en mesure de récupérer et analyser les informations. Dans un système pleinement opérationnel, la donnée pourra même être dirigée vers les utilisateurs sans que ceux-ci aient à réaliser de fastidieuses opérations de recherche.

Il est indispensable de classer les flux de données en fonction de leur sensibilité (données personnelles, informations médicales…). Dans un système finance digitalisé, il convient d’établir une cartographie des risques. Les personnels intéressés feront l’objet d’actions de sensibilisation puisque la qualité et la sécurisation des données dépendent aussi du facteur humain.

En effet, des erreurs de saisie, par exemple, peuvent affecter la fiabilité des données de base et ainsi fausser toute analyse. Enfin, la traçabilité des données les plus sensibles devra être garantie.

En ce qui concerne la stratégie commerciale, il est essentiel de déterminer quelles sont les informations clients les plus utiles, qui les saisit et à qui ces données clients sont-elles accessibles.

Certaines données dites référentielles sont assez stables dans le temps. Il s’agit notamment de l’inventaire des moyens matériels ou encore du nombre de clients.

Pour leur part, les données opérationnelles sont, elles, susceptibles d’évoluer rapidement. Par exemple, le niveau des ventes d’un produit donné ou le taux de désabonnement à un service peut varier sensiblement sur un laps de temps relativement court. Aussi, la fiabilité de la donnée dépendra de son actualisation. Les directions opérationnelles ont, en effet, besoin de disposer de données très récentes. Il est alors important de préciser qui est responsable de la mise à jour de la donnée et à quelle fréquence. Quand on sait que 25 à 30 % des fichiers prospects sont obsolètes au bout d’un an, l’équipe commerciale doit rester vigilante sur leurs mises à jour, au risque de lancer des campagnes marketing non lues.

Par ailleurs, pour être parfaitement fiables, certaines données devront être mises en relation avec d’autres informations. Il est donc nécessaire de parvenir à un niveau supérieur d’intégration de l’organisation et de décloisonnement des métiers.

Dans de trop nombreuses entreprises, il n’existe pas encore de véritable gouvernance des flux de données. Ces dernières y sont échangées entre des sources diverses, sans qu’une architecture d’ensemble ait été véritablement mise en place. Certaines informations peuvent être adressées plusieurs fois au même destinataire, d’autres ne parviendront jamais jusqu’aux intéressés.

Cette gouvernance nécessite des efforts dans l’organisation et dans la définition de nouveaux processus. Une équipe dédiée au sein de la DSI pourra être mobilisée, en vue de définir les processus à mettre en œuvre, de procéder à leur contrôle et de livrer les habilitations et autres autorisations d’accès.

Parallèlement, chacun des services concernés alimentera la base mise en place et veillera à l’actualité et à la cohérence des données, dans le cadre du fonctionnement courant. Le rôle des acteurs opérationnels est fondamental puisque ce sont eux qui possèdent la connaissance experte des métiers et qui peuvent donc se prononcer au mieux sur la qualité des données. Une gouvernance efficace repose à la fois sur l’architecture du système développé par la DSI et sur l’écoute et la mobilisation des métiers.

Le Data Owner joue un rôle clé ici puisqu’il est responsable, entre autre, de la donnée et de sa mise à jour. Il doit gérer la collecte des données, leur stockage et la protection de ses dernières.

Il doit notamment :

• Cartographier les données dont il s’occupe
• Contrôler l’accès à ces données
• Coordonner leur protection
• Mettre en place un référentiel pour contextualiser les données

Disposer de données de base de grande qualité constitue le préalable indispensable à la réalisation d’analyses avancées qui seront autant d’aides à la décision.

Sur la base d’analyses prédictives précises, les dirigeants seront en mesure d’identifier les opportunités commerciales. Plus le système de données finance sera intégré, plus le reporting sera efficace. Il est donc crucial que ce système soit compris de tous.

Grâce à l’automatisation, à la simplification des processus et à la montée en puissance de leur expérience opérationnelle, les responsables de la direction financière pourront valoriser leur niveau d’expertise commerciale et ainsi devenir de véritables partenaires stratégiques pour les instances dirigeantes. L’investissement dans l’exploitation des données figure aujourd’hui au rang des priorités. Relever ce défi essentiel fait, en effet, partie des moyens contemporains de création de valeur.

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