10 avantages directs et collatéraux de la data analytics

Les outils de data analytics rendent des services bien connus d’efficacité opérationnelle : gains de temps et de sécurité liés à l’automatisation d’un processus. Ils peuvent aussi constituer un levier d’amélioration des outils de contrôle et de pilotage, avec des avantages parfois plus inattendus.

5 avantages de la data analytics liés à l’automatisation d’un processus

Les outils de Data Analytics permettent d’automatiser des processus répétitifs et chronophages sans valeur ajoutée. Par exemple : la comptabilisation des bordereaux , qui sont ensuite versés directement dans le logiciel comptable. La souplesse des outils de data analytics facilite la prise en charge des différents formats de bordereaux (Pdf, Excel, CSV…) et permet de les interfacer avec différents logiciels de comptabilité ou de gestion commerciale.

Quels sont les avantages que procurent ces outils dans la gestion des bordereaux ?

Avantage 1 – Gain de temps opérationnel

Les outils de data analytics permettent de supprimer ou d’optimiser de nombreuses étapes, de la réception de documents à leur traitement manuel, en passant par leur conversion au format approprié. Au gain de temps lié à l’automatisation de ces tâches s’ajoute la suppression des risques d’erreurs humaines liées aux comptabilisations manuelles des bordereaux.

Les outils de data analytics lisent en moyenne 280 000 lignes par minute. Le temps de traitement d’un bordereau de commission, de sa lecture à sa comptabilisation dans le logiciel comptable, se compte ainsi en secondes.

Avantage 2 – Aide aux prévisions

La capacité de traitement de données des outils de Data Analytics permet d’estimer des montants attendus selon un critère défini. La Data Analytics aide donc dans tous les types de processus de prévisions. Il est par exemple possible de créer un modèle prédictif d’attrition .

Avantage 3 – Gain en fiabilité

L’automatisation du processus de traitement des bordereaux permet également de fiabiliser et affiner les écritures comptables. Elle a aussi un impact sur la qualité des données des bases CRM. En effet, les croisements entre les bordereaux et les bases sont désormais possibles et permettent d’affiner les données traitées. Le gain est ainsi à la fois côté comptable et côté base clients.

Avantage 4 – Meilleur contrôle des règlements de partenaires

L’Analytics, par le stockage systématique des données utiles, donne un meilleur contrôle sur les sommes réglées par les clients en donnant la capacité aux gestionnaires d’identifier les retards de paiement par exemple.

Avantage 5 – Facilité de lecture des différents formats de fichiers

La lecture des différents types de bordereaux n’est plus une difficulté. Grâce aux besoins formalisés par le client, le paramétrage peut être précis sur des zones de lecture des sources de données. De ce fait, l’évolution du format de la source de donnée peut dans certains cas n’avoir aucun impact sur le process de lecture dans l’outil de Data Science.

Bonne pratique : Pour bénéficier pleinement de ces avantages, le besoin doit être clairement exprimé en amont par le métier. Il s’agit de bien évaluer les contours et prendre en compte toutes les spécificités qui pourraient survenir. Dans l’exemple de la comptabilisation des bordereaux, il faut ainsi disposer de l’exhaustivité des bordereaux à comptabiliser. Le but est de bien identifier tous les types de formats à importer.

Point d’attention : Le process métier doit être bien maîtrisé en amont, dans la préparation de cette automatisation car le développement du workflow viendra s’appuyer sur ce process métier.

Et 5 avantages de la data analytics pour l’activité de pilotage

Grâce aux outils de Data Analytics, les directions financières peuvent aussi améliorer leurs outils de contrôle et de pilotage, en s’appuyant sur l’exploitation des données.

Avantage 6 – Création d’outils de pilotage

Les outils d’exploitation automatisée des données peuvent facilement être interfacés avec des bases de données externes. Les informations des bordereaux, lues via les outils de Data Analytics puis stockées dans un datawharehouse, peuvent ainsi être exploitées pour générer des reportings et des tableaux de bord. Par exemple, il est possible de paramétrer l’édition et l’envoi automatique du reporting hebdomadaire du PNB par structure d’activité dans la boîte mail du directeur financier à date et heure fixes.

Avantage 7- Pertinence des outils et des axes analytiques

Les outils de Data Analytics permettent aussi de générer de nouveaux reportings, plus pertinents. En combinaison avec des technologies de Business Intelligence, des rapports dynamiques (graphiques, TCD, tableaux) peuvent rendre accessibles des données pertinentes pour la prise de décision. Il s’agit de donner aux utilisateurs la capacité de naviguer à travers les reportings selon différents critères (type de produits, type de contrat par gestionnaire par exemple).

Avantage 8 – Data cleaning

Autre avantage collatéral : ces outils facilitent l’analyse puis le nettoyage des sources de données (identification des doublons, des données incorrectes, aberrations ou valeurs extraordinaires…). C’est une étape essentielle à la création de bases de données fiables et complètes qu’il est impossible d’effectuer manuellement. Elle permet une exploitation optimale des bases et un travail d’analyse plus solide et plus fin.

Avantage 9 – Croisement de technologies facilité

Avec les outils de data analytics, le croisement de données de natures et de sources diverses est plus facile. Il devient possible par exemple de croiser les bases de données et les bordereaux de commission reçus au format Excel ou pdf, ou de croiser une table de données SQL et un fichier Excel.

Avantage 10- Prise en main facile par les métiers

Dernier avantage et non des moindres : ces outils peuvent être très facilement pris en main par le métier. Ils s’appuient sur des flux de traitement de données graphiques simples d’utilisation. Avec une formation complète au paramétrage adaptée à des non-initiés, la prise en main se fait directement avec le métier. Le bénéfice est simple : les équipes métiers s’approprient réellement l’outil et le pilotent en toute autonomie. C’est donc une alternative puissante et évolutive aux outils classiques couramment utilisés aujourd’hui.

Bonne pratique : Le dictionnaire de données constitue un référentiel primordial pour la bonne réussite de l’automatisation des process. Bien décrits et de façon exhaustive, ils permettent de garantir la pérennité de l’outil.

Point d’attention : Il est important d’emporter l’adhésion des personnes clés du processus d’automatisation afin d’éviter leurs réticences à la mise en place des outils. Il faudra notamment bien identifier les acteurs du process cible pour réussir cette transformation.