Je vous laisse entre de bonnes mains.

Merci à Alexandre pour cet article .

1. Créer une architecture dossier spécifique

« On connaît tous le fichier de Pierre, renommé sauvagement un vendredi soir, qui impactera l’actualisation du suivi logistique du lundi matin. »

Créer une bonne architecture de dossiers, c’est la clé pour avoir des rapports stables dans le temps.

Quand vous commencez un projet, il faut vous fixer un cadre pour avoir un modèle durable.

Vous pouvez opter pour ce genre d’architecture, basé sur des modèles de data science :

• 01_INPUT
• 02_POWERBI
• 03_OUTPUT

Le fonctionnement est simple :

1. Vous centralisez dans un dossier indépendant toutes les données d’entrées qui alimenteront les fichiers Power BI ;
2. Dans un autre dossier, vous stockerez vos rapports Power bi.
3. Puis le troisième dossier servira de lieu de stockage pour vos exports PDF, CSV, PowerPoint provenant de vos rapports Power BI.

2. Nettoyer sa donnée

Il est important lorsque vous construisez un rapport Power BI de vous assurer que la donnée chargée soit fiable. L’éditeur Power Query (module attaché à Power BI) vous permet de faire cela.

En effet, ce dernier inclut une fonctionnalité intéressante, permettant de détecter la qualité de la donnée, en un coup d’œil.

Placez votre souris sur la barre en dessous du nom de colonne, pour afficher le pop-up d’informations. 3 statuts s’affichent :

• Valide : votre donnée est saine.
• Erreur : votre donnée n’est pas compatible avec le format de colonne prédéfini.
• Vide : vous avez des vides dans votre jeu de donnée.

Dès lors que la donnée est compromise, des opérations de transformation et de nettoyage sont envisageables. Si anciennement le VBA permettait (en codant) de faire cela, désormais Power Query propose d’écrire une requête sans coder. Évidemment, derrière ces fonctionnalités « clic on button » s’écrit du code (c’est le fameux langage M).

Chaque opération que vous effectuez sur votre jeu de données est enregistrée et stockée en étapes dans le volet ci-dessous :

À chaque actualisation, votre requête sera rejouée. C’est le début de l’automatisation.

Pensez à renommer vos étapes, de telle sorte à ce qu’elles soient compréhensibles par tous. Cela vous fera gagner du temps lorsque vous aurez à retourner dessus, après plusieurs semaines.

Exemple :

3. Modéliser sa donnée

Pour tirer pleinement profit de vos jeux de données, il est possible de créer des interactions entre eux. Vous allez donc modéliser et créer des relations entre vos tables.

L’objectif sera de relier vos tables par des colonnes clés. Comme avec la Recherche d’Excel, vous avez besoin d’une colonne similaire à votre colonne de recherche.

Ainsi, cela vous permet « d’appeler » des données d’une table à une autre, ou d’avoir un filtre central (par exemple, un filtre « Date » qui agira sur l’ensemble des jeux de données).

4. Créer des visuels impactant

« En une phrase « less is more ». Le « data minimalisme » est la solution. »

Pour créer des visuels impactant, il faut premièrement adapter la donnée présentée à votre audience/cible. Concrètement, ne parlez pas d’EBE (Excédent Brut d’Exploitation) à une personne non initiée à la comptabilité. Il suffira de présenter un autre indicateur plus pertinent, ou parfois de juste changer le titre. Exemple : Le « Chiffre d’Affaires » n’est pas forcément compréhensible par tout le monde, on parlera peut-être plus de « Ventes produits ».

Quelques conseils :

• Choisissez des couleurs harmonieuses ;
• Privilégiez la cohérence et les couleurs « instinctives » (rouge = négatif, le vert = positif) ;
• Limitez le nombre de couleurs à 4 (une couleur principale, une couleur secondaire, et les couleurs instinctives).

Pour le choix des couleurs vous pouvez utiliser Coolors qui génère des palettes de couleurs aléatoires, bien pratique quand on ne veut pas perdre du temps dans le choix des couleurs.

Enlever tout le superflu ! Le titre de vos axes, le titre, la légende, les axes, les étiquettes de données si non nécessaire. Dans un graphique, choisissez d’afficher l’axe des Y si vous n’avez pas opté pour les étiquettes de données, ou inversement.

5. Partager votre rapport

Pour partager un rapport vous pouvez bien sûr l’envoyer comme un fichier Excel par mail, la personne consultera le fichier une fois téléchargé sur son PC.

Vous pouvez aussi opter pour le partage en ligne en utilisant le service Power BI. Il suffit de publier votre rapport accessible même en version gratuite : vous possédez un espace de stockage attaché à votre compte Power BI.

Votre rapport est envoyé dans le cloud Microsoft, vous pouvez ensuite décider avec qui vous souhaitez le partager. La condition sine qua non pour partager un rapport est la possession d’une licence pro pour les deux parties. Le producteur et le visionneur.

Sachez que la licence coûte environ 10 euros/mois (prix des licences).

Enfin, n’oubliez pas que les retours sont importants : prenez les remarques de vos collaborateurs sur vos rapports et améliorez-les en continu ! .

J’espère que ces 5 conseils vous ont plu. N’hésitez pas à laisser vos remarques et questions en commentaires. Je serai également ravi d’échanger avec vous sur LinkedIn.

Alexandre

Mes articles à propos de la BI :

Apprendre Power BI

BI et évolution des métiers du contrôle de gestion

BI, EPM, Analyse de données : Quelle différence ?

Renforcer la qualité des analyses de gestion

 Livres sur le sujet :

Retrouvez-moi sur :

L’article Microsoft Power BI pour les nuls : 5 conseils pour bien débuter est apparu en premier sur Contrôle de gestion.

Qu’est-ce que l’informatique décisionnelle ?

Informatique décisionnelle : les objectifs en matière de pilotage d’entreprise

Comme son nom l’indique, l’informatique décisionnelle est un outil qui contribue à la prise de décision. La finalité de tels logiciels est bien d’aider les dirigeants et responsables d’activité à orienter correctement leurs choix, pilotages ou investissements. Ils ont ainsi la faculté de s’appuyer sur des données chiffrées :

• fiables et aisément disponibles ;
• uniques dans l’entreprise ;
• restituées sous un format convivial et pédagogique.

Alors en quoi ces outils diffèrent-ils d’Excel ? Ce type de logiciel autorise un traitement de data en grande quantité, comme avec un tableur, mais de manière plus sécurisée. Il attaque les données sources dans les systèmes informatiques de chaque activité ou dans un ERP (progiciel de gestion intégré) et garantit leur intégrité. Ces applications sont également de puissants vecteurs de communication, avec les tableaux de bords natifs ou paramétrables, facilitant l’automatisation pour du reporting rapide et pour un suivi performant des KPI (indicateurs de performance clé).

Recourir à l’informatique décisionnelle : quels avantages pour les dirigeants ?

Le monde bouge et évolue chaque jour. Dans l’entreprise aussi, la vie professionnelle est parsemée de soubresauts et de nouveautés. Les activités et les gammes de produits s’étoffent, les familles clients s’enrichissent avec la gestion des CRM (customer relation management), les forces commerciales se redéploient ou se régionalisent.

Un dirigeant de société, tel un capitaine de navire, doit se faire aider pour piloter ses équipes et tenir la barre. Disposer d’indicateurs fiables et modulables est indispensable pour suivre ces évolutions de l’entreprise. Les outils décisionnels lui apportent, avec l’appui du contrôle de gestion, l’assurance de pouvoir se reposer sur des données de confiance et disponibles simplement à tout moment.

Utiliser l’informatique décisionnelle : quels avantages pour le contrôle de gestion ?

Ce spécialiste du chiffre manipule la data et doit la faire parler intelligemment, pour aider au pilotage financier et stratégique de la société, de l’usine ou d’une Business Unit. Savoir raconter l’histoire qui se lit à travers les données du mois, de l’année ou de la semaine, c’est tout un art ! En quelque sorte, ce métier requiert des aptitudes pour le storytelling. Le contrôleur de gestion identifie les informations pertinentes dans les services opérationnels, afin d’illustrer les tableaux de bord, d’interpréter les résultats obtenus ou les écarts au budget.

Ce rôle d’analyste du chiffre nécessite de ne pas passer tout son temps à extraire la bonne donnée ou à valider la véracité de chaque élément. Le recours à des outils informatiques du domaine du décisionnel aide alors grandement les financiers.

Informatique décisionnelle : tour d’horizon des produits sur le marché

Les solutions en matière de décisionnels sont multiples. Au fil du temps, les outils de Business Intelligence sont devenus plus simples et il est loin le temps ou Cognos ou Business Object, étaient réservés à quelques initiés aguerris.

Voici quelques produits bien connus sur le marché :

• Qlick Sense et Qlick View, de l’éditeur suédois Qlick ;
• Tableau avec ses Dashboards Starters, véritables tableaux de bord natifs ;
• Cognos BI, racheté par IBM ;
• Business Object, repris par SAP, et appelé désormais BI4 ;
• Power BI, la solution de Microsoft, avec une version gratuite, la Freemium, dédiée aux TPE/PME.

Les outils décisionnels, en général hébergés sur le Cloud, autorisent des accès simples de partout, à condition de disposer d’une connexion internet de qualité.

Contrôle de gestion et informatique décisionnelle : des évolutions techniques au service d’un pilotage financier plus efficient

Transformation du contrôle de gestion : un métier qui évolue

Avec l’apparition des ERP et l’informatisation galopante des entreprises, le métier de contrôleur de gestion n’a cessé d’évoluer. Autrefois, on annonçait lors de l’entretien d’embauche de ce type de financier, que son rôle était d’aider à la décision, d’expliquer les écarts au budget et de proposer des actions correctrices. Pourtant, bien souvent il n’en était rien. Il passait l’essentiel de ses journées à rassembler la donnée, la vérifier et la mettre en forme.

Toute son énergie se concentrait sur cette étape préparatoire et le temps d’analyse se réduisait à peu de choses. Il va sans dire que le conseil aux dirigeants n’existait quasiment pas. Le contrôleur de gestion se berçait d’illusions en pensant qu’après la phase de fiabilisation des datas, il pourrait s’investir dans l’analyse et les recommandations. Mais des évènements survenaient, le contraignant à se pencher sur l’extraction du chiffre, plutôt que sur son interprétation.

Cette époque est derrière nous et le métier prend désormais toute sa dimension de réflexion et de conseil. L’immédiateté de la vie implique une réactivité accrue pour nos dirigeants. Le contrôleur de gestion, qu’il analyse des résultats journaliers ou hebdomadaires, de ventes, de marges commerciales ou des coûts de fabrication, doit rendre ses rapports toujours plus vite. Les arrêtés mensuels à J +3 ou à J +5 sont monnaie courante et le reporting financier suit dans des délais très courts.

Les outils décisionnels, au service de cette évolution métier

Avec l’automatisation des traitements, le fonctionnement de bases de données sécurisées et intangibles ainsi que le rafraîchissement de tableaux de bord périodiques, le métier a évolué positivement. Désormais, le contrôle de gestion et l’informatique décisionnelle sont alliés pour tendre vers plus d’analyse, de commentaires et donc de suggestions aux dirigeants. La finance peut prendre toute sa place et démontrer enfin sa valeur !

Ce gain de temps dans la production de données, sous des délais plus courts, favorise l’émergence d’une seconde phase de travail, souvent du 10 au 25 du mois. À partir de cette date, le contrôleur de gestion, libéré de la parution de données mensuelles récurrentes, peut participer à l’amélioration du suivi financier de la société. Il collabore par exemple, au sein de groupes de travail transverses, afin d’adapter les indicateurs et ratios à l’évolution de l’entreprise. Il se consacre aussi à la réalisation d’études ponctuelles pour les responsables. Sans l’informatique décisionnelle, tout ceci serait bien difficile !

L’informatique décisionnelle : outil de vulgarisation de la gestion dans l’entreprise

Associer le contrôle de gestion et l’informatique décisionnelle, c’est aussi une jolie manière de vulgariser le chiffre, en racontant de belles histoires pour l’illustrer. Rendez tous les services de l’entreprise acteurs dans le processus. Permettez leur grâce aux outils collaboratifs de business intelligence, d’émettre eux-mêmes leurs propres KPI périodiques, sur la base de standards prédéfinis en accord avec le contrôle de gestion. Diffusez les données régulièrement, publiez-les en interne de la société, si c’est possible, en les affichant dans une pièce dédiée, telle une obeya room, à la japonaise. Votre management en sortira grandi.

En associant ainsi toutes les activités et les services fonctionnels, comme les RH, l’informatique, la communication, la finance, le pilotage des équipes par les dirigeants est vraiment facilité. Tout le monde contribue à animer le processus d’analyse et de commentaires des résultats et des écarts au budget, grâce à des outils décisionnels et sous l’égide des financiers. L’intérêt pour la construction des prévisionnels s’en trouve généralement renforcé, tout comme le rôle du contrôleur de gestion.

Informatique décisionnelle : le contrôleur de gestion, contributeur à la fiabilisation des données de base

L’importance des référentiels pour le pilotage et le contrôle de gestion

Les outils de business intelligence attaquent la data à la source, quelle que soit l’application, et sont capables de croiser plusieurs bases de données. Par exemple, vous pouvez récupérer tous les flux de la gestion commerciale et les informations contenues dans un CRM (système de gestion de la relation client) afin d’établir des tableaux de bord enrichis et automatisés. Exploiter et recouper les chiffres c’est bien, encore faut-il qu’ils soient faibles !

Qu’entend-on par référentiel ? Ce mot englobe toute la donnée de base, les articles et les tiers, clients, fournisseurs et salariés. Le pilotage de ces informations est aujourd’hui confié à un data manager, dont c’est le métier. Tous les flux de l’entreprise s’appuient à un moment donné sur le référentiel. Une mauvaise classification d’un produit fabriqué peut entraîner des indicateurs faux ou peu interprétables dans un tableau de reporting, bien que calculés par l’informatique décisionnelle. Si la donnée de base est erronée, quel que soit votre outil de business intelligence, il ne vous restituera pas d’éléments de qualité.

Le contrôleur de gestion, un contributeur à la fiabilisation des données de base

Un pilotage efficient nécessite la définition de règles strictes pour les référentiels de l’entreprise. Le contrôle de gestion travaille étroitement avec le data manager et par sa connaissance des activités, des flux financiers et physiques, il est incontournable pour déterminer ces règles, en concertation avec les responsables.

Quels sont les reportings souhaités ? Comment tracer et codifier les données pour établir ces tableaux de bord ? Prenons un exemple. Le découpage géographique des équipes commerciales terrain est du ressort du chef des ventes et respecte les orientations fixées par la direction générale. Le suivi de la facturation par secteur incombe au contrôleur de gestion. Il doit identifier les paramètres à intégrer dans le référentiel tiers : attribution d’un client à une zone et à un vendeur, traitement des historiques en cas de redimensionnement des régions, etc. C’est bien en ce sens qu’il est un véritable allié pour l’informatique décisionnelle.

Bien mener son déploiement d’ERP en amont du projet d’informatique décisionnelle

Alors, pour faire du contrôle de gestion et de l’informatique décisionnelle, de vrais alliés au service d’un pilotage optimisé, n’oubliez pas d’associer vos équipes financières à tout projet. Qu’il s’agisse de déployer une application métier avec des interfaces, ou d’implémenter un ERP, elles contribuent à fiabiliser les données de base des référentiels qui alimentent ensuite les outils décisionnels.

Plus l’analyse est fine et judicieuse, moins de temps est investi après pour rechercher les erreurs dans les tableaux de reporting. N’omettez pas non plus le transcodage des historiques. Rien de plus pénible pour un contrôleur de gestion, que de justifier a posteriori, devant les dirigeants, que les chiffres de l’année précédente n’ont pas été intégrés au projet informatique. Il se confond alors en excuses pour ses KPI inutilisables en l’état, voire il doit les corriger manuellement et il rajoute des commentaires. Un tel dysfonctionnement nuit à la valorisation du métier de contrôleur de gestion.

Informatique décisionnelle : le contrôleur de gestion attentif aux évolutions des données de base

Associer le contrôleur de gestion au départ du projet d’implémentation d’un applicatif ou d’un ERP, bien en amont de l’informatique décisionnelle, c’est indispensable, mais insuffisant. Tout au long de l’année, il doit aussi veiller, conjointement avec les équipes de data management, au respect des procédures par les utilisateurs. Il doit en outre être à l’affût pour faire évoluer les process quand les changements intervenus dans l’entreprise l’imposent. Plus il sera impliqué dans cette surveillance, et mieux il pourra analyser et commenter les informations émises par les outils décisionnels.

Le contrôle de gestion et l’informatique décisionnelle deviennent indissociables dans les entreprises. Les systèmes d’information, mêmes décisionnels, ne sont pas autonomes sans une vérification des données qui les alimentent. Inversement, le contrôleur de gestion, dans un monde ou l’immédiateté prévaut de plus en plus, serait dans l’incapacité de répondre aux sollicitations des dirigeants, sans l’informatique décisionnelle.

Article rédigé par Laurence Kermorgant, rédactrice web SEO depuis 2021, après 30 ans d’expérience professionnelle dans les métiers de la banque, l’audit et la finance/gestion au sein d’entreprises agroalimentaires et industrielles.

Lectures complémentaires :

L’influence de la Business Intelligence sur les métiers du contrôle de gestion

De contrôleur de gestion à manager de la performance

L’avenir du pilotage de la performance

L’article Pourquoi et comment le contrôle de gestion et l’informatique décisionnelle ont-ils besoin l’un de l’autre ? est apparu en premier sur Contrôle de gestion.

J’espère qu’il vous aidera à mieux comprendre ce logiciel de Business Intelligence et qu’il nous permettra d’échanger à ce propos.

« La Business Intelligence est née d’une exigence de plus en plus pressante : la capacité à analyser un volume de données de plus en plus important – parfois aux limites de ce que peut supporter un tableur – et une lecture optimisée des indicateurs et des informations. » Éditions ENI.

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 Mise à jour :

La première version de cet article date de 2020.

Depuis, vous êtes des centaines à l’avoir lu.

En 2022, j’ai lancé un média pour aider les contrôleurs de gestion à passer de 0 à 1 sur Microsoft Power BI.

Je vous invite à visiter notre site Internet, en cliquant sur le lien ci-dessous. Vous y trouverez une formation gratuite, un template à télécharger, et un guide composé de plusieurs articles.

Formation Power BI

Un parfait complément à cet article ainsi qu’aux autres contenus de controle2gestion.net.

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INTRODUCTION

J’ai découvert la Business Intelligence lors de mon alternance de 2 ans en DSCG. Je travaillais en tant qu’assistant contrôleur de gestion dans une ETI industrielle et commerciale.

Intrigué par la mise en place d’un nouvel outil BI, j’ai décidé de me pencher sur le sujet, en d’en faire le thème de mon mémoire professionnel :

Mon article Business Intelligence et évolution des métiers du contrôle de gestion

Quelque temps plus tard, j’ai décidé de me former sur Power BI.

1 – C’EST QUOI POWER BI ?

Power BI est un outil de Business Intelligence développé par Microsoft.

Il est spécifiquement destiné à :

• la visualisation de données
• la création de rapports
• l’aide au pilotage de l’entreprise
• la diffusion de l’information

Il rassemble et complète les possibilité offertes par Excel et ses extensions Power Pivot, Power Query et Power Map.

Power BI est le leader du marché de la Business Intelligence.

Gartner Magic Quadrant

J’ai choisi de me former sur cet outil du fait de sa position de leader sur le marché et de sa complémentarité avec Excel (et l’environnement Microsoft dans son ensemble).

lien utile : Power BI

Pour me former sur Power BI, j’ai d’abord regardé les vidéos de présentation du site Microsoft : ici

Je me suis également intéressé à la chaîne Youtube Club PowerBI

Enfin, et surtout, j’ai lu le livre Power BI Desktop, des éditions ENI

Si vous souhaitez l’acheter : lien affilié

Pourquoi ce livre ?

Car j’aime beaucoup les éditions ENI. Je pense qu’il s’agit d’un éditeur de référence concernant l’informatique.

Surtout, ce livre permet d’accéder à plusieurs fichiers Power BI afin de se former tout au long de la lecture.

C’est pour moi un vrai plus.

Ça permet de ne pas rester passif derrière son bouquin et ses vidéos.

Voici donc dans l’ordre de présentation de ce livre, le cheminement de ma formation à Power BI.

2 – SE CONNECTER AUX DONNÉES

« L’étape de connexion aux données consiste à choisir les données à rapatrier, à les filtrer, et le cas échéant à les « nettoyer », afin de générer les tables sur lesquelles s’appuie Power BI pour l’étape de visualisation. »

Première étape et non des moindres : le choix, la collecte et la modélisation des données sources.

NB : Cette étape peut être effectuée par un profil technique mais il est tout de même fondamental de comprendre comment fonctionnent les données sur lesquelles s’appuient nos rapports.

Power BI permet de se connecter à de nombreuses sources de données internes (ERP, CRM, classeurs Excel…) et externes à l’entreprise (pages web, réseaux sociaux…).

Il existe deux types de connexion, qui dépendent de la volumétrie des données et la rapidité d’accès :

• la connexion avec importation des données
• la connexion en direct sur la base de données

Il est également possible de se connecter directement à un dossier contenant plusieurs fichiers : très utile en entreprise. A chaque actualisation du fichier Power BI, le contenu du dossier sera balayé et les résultats mis à jour.

Une fois la connexion aux données établie, il sera souvent nécessaire d’opérer des transformations. Cela se passe dans l’éditeur Power Query.

« L’accès aux données et leur préparation sont considérés à juste titre comme l’étape clé de la création d’un bon rapport. L’importance du travail que demande cette étape (en termes d’effort et de temps) ne doit en aucun cas être sous-estimée. »

On va donc nettoyer et organiser nos données, dans un environnement proche de celui d’Excel :

lien utile : Webinar ENI

Une fois nos données sélectionnées, organisées et nettoyées via Power Query, on doit finaliser le modèle de données dans Power BI.

Et c’est à ce moment là que j’ai compris l’utilité de mes cours de Système d’Information de DCG, et notamment la partie « modélisation conceptuelle des données  ».

DCG 2013 – Corrigé Comptazine

Dans Power BI, on utilise la vue Modèle afin de :

• vérifier les relations entre les tables
• créer, modifier ou supprimer des relations
• améliorer le modèle de données

Afin de mieux comprendre l’organisation d’une base de données, les relations entre les tables, les cardinalités etc. Je vous conseille de suivre (au moins la première partie) de cette super formation openclassrooms (gratuit) :

lien vers la formation 

Voici un exemple de Modèle de données dans Power BI :

3 – VISUALISER LES DONNÉES

Une fois notre modèle de données en place, on va pouvoir construire nos rapports.

C’est la partie la plus sympa, où on va mettre en forme nos données.

« La mise en place des graphiques et tableaux (les visuels), et de leurs interactions, ne constitue pas l’étape la plus difficile de Power BI, loin de là, et c’est certainement l’étape la plus gratifiante : les données prennent rapidement forme sous une palette de visuels disponibles dans l’outil, complétée par un large choix d’autres visuels disponibles en téléchargement sur la Place de marché. »

Il existe quatre principaux types de visuels, que l’on utilise en fonction du but recherché :

• les graphiques (histogrammes, donuts, cartes géographiques…)
• les tableaux (simples, croisés)
• les cartes (affichage d’une donnée très résumé comme un total par exemple)
• les segments (voir plus bas)

Et des interactions sont possibles entre chaque visuel : cliquer sur une barre d’un histogramme peut filtrer un tableau, sélectionner une zone géographique de la carte et mettre à jour le montant affiché dans une carte ! Rien n’est figé (voir partie 4).

Avant de se lancer dans la création de visuels, il est primordial d’analyser le besoin et l’objectif général. Pour cela, il est nécessaire de se poser les bonnes questions :

• A qui est destiné le rapport ?
• Quelle décision doit être prise grâce au rapport ?
• Quels sont les indicateurs clés, et leurs règles de calcul ?
• L’utilisateur pourra-t-il interagir avec le rapport ?
• A quelle fréquence et comment le rapport va-t-il être actualisé ?
• Comment le rapport sera-t-il consulté ?

« Une fois l’objectif général du rapport bien défini, sa mise en place consiste surtout à préciser les dimensions de la page – en fonction du support sur lequel il est distribué. Il est en effet essentiel que le résultat soit lisible sur une seule page, d’un seul coup d’œil. »

Aussi, il est nécessaire de suivre certaines règles d’ergonomie, afin de rendre lisible les rapports :

• Intituler clairement les visuels
• Les positionner en fonction du sens de lecture
• Les aligner entre eux
• Ne pas multiplier les types de visuels
• Eviter les tables avec un nombre de lignes trop important
• Simplifier les chiffres en millions ou milliers autant que possible
• Éliminer toutes les informations redondantes
• Utiliser les couleurs avec parcimonie et cohérence

Conseil Dataviz : on positionne toujours dans la partie en haut à gauche du rapport les données les plus importantes.

Il est également conseillé de positionner les segments en haut du rapport.

Par défaut, Power BI propose une vingtaine de visuels :

Mais de très nombreux visuels supplémentaires sont disponibles dans la Place de marché ! On peut donc concevoir une multitude de rapports uniques.

Il existe une catégorie « Certifié pour Power BI »

Enfin, en terme de visualisation graphique, la configuration des info-bulles apporte un niveau de détail et de profondeur d’information important.

« Imaginez  un graphique montrant le montant total des commandes par client, et où, lorsque vous passez la souris sur la barre d’un client, vous affichez la liste des commandes et leur date, le mode de paiement et le montant détaillé. »

Il est également possible de mettre un graphique dans l’info-bulle :

Lorsque vous avez choisis tous vos visuels, placés ces derniers en fonction du sens de lecture et de leur importance et paramétré vos info-bulles, il ne vous reste plus qu’à aligner vos visuels.

4 – DÉVELOPPER DES INTERACTIONS

Le manuel présente 3 principaux types d’interactions :

L’exploration de données

Ce mode d’interaction consiste à creuser dans les données d’un visuel, à trois niveaux :

Le premier niveau permet de creuser dans les données en descendant d’un palier, tout en gardant le contexte initial (ici, la catégorie Littérature).

Le second niveau lui ne tient pas compte du champ sélectionné. Ici, il nous donne les ventes mensuelles pour toutes les catégories.

Le troisième niveau nous donne une vue d’ensemble : les ventes mensuelles pour chaque catégorie.

Les interactions entre les visuels

C’est une des forces de Power BI. Cette interaction « se produit automatiquement pour la plupart des visuels : le fait de cliquer sur une partie (barre, ligne, secteur) d’un visuel affecte les autres visuels de la même page ».

Voici notre rapport de base, présentant les ventes totales de livres en France :

Et par un simple clic sur la partie CB du camembert, le rapport présente maintenant les ventes réglées par cartes bancaires :

Il est possible de configurer les interactions entre les différents visuels, selon l’usage.

Les interactions entre l’utilisateur et le rapport

Les utilisateurs d’Excel et des tableaux croisés dynamiques reconnaîtront surement ici les segments. Il s’agit d’un objet (bouton ou case à cocher principalement) permettant de filtrer les données.

Ici, nos segments sont sous forme de boutons noirs et représentent des catégories. Ils sont liés au graphique du rapport.

L’utilisateur à juste à cliquer sur un segment (ici, Histoire) pour sélectionner son filtre, et mettre à jour les visuels liées. Il est possible de sélectionner plusieurs filtres.

Article utile : Gérer les interactions

La multitude de visuels, la configuration des info-bulles et des interactions… On se rend compte à ce niveau-là de la puissance de l’outil et des possibilités en terme de présentation

5 – CRÉER LES DONNÉES EN DAX

Je ne m’étalerai pas sur le sujet, car pour moi, il y a quelques temps, DAX était un village du sud-ouest de la France, célèbre notamment pour sa Feria.

Blague à part, je peux vous recommander les vidéos de Club Power BI ou de Microsoft si vous souhaitez vous pencher sur le sujet.

Ce qu’il faut savoir, c’est que :

• comme dans Excel, Power BI nous permet de saisir nos propres formules
• le langage utilisé dans Power BI s’appelle le DAX, pour Data Analysis Expression

source : Microsoft

Mesures et colonnes

Lorsqu’on souhaite créer une fonction, deux choix s’offrent à nous :

• la création d’une colonne
• la création d’une mesure

Ici, Boris Noro nous présente les deux possibilités :

Les avantages de créer une mesure plutôt qu’une colonne sont les suivants :

• un temps d’actualisation plus court
• le poids du fichier n’augmente pas à chaque actualisation

Syntaxe

Le langage DAX est directement inspiré d’Excel. Et c’est une bonne nouvelle pour tous les financiers d’entreprise

Aussi, l’éditeur de formule DAX repose sur IntelliSense, « un moteur de langage qui, comme c’est le cas sur Excel, suggère des fonctions, mots-clés, ou références en fonction de la formule et de ce qu’elle vous autorise à saisir. »

Les composants d’une formule DAX sont :

• les fonctions (SUMX, CALCULATE, COUNTROWS…)
• les paramètres (valeurs uniques ou tables)
• les données (noms de table ou de colonne)

Elles peuvent également contenir :

• des commentaires
• des variables

source : Microsoft

Exemple

Exemple d’une fonction DAX + explications sur la différence entre créer une colonne ou créer une mesure :

 Retrouvez l’ensemble des fonctions DAX sur DAX Guide

« La connaissance du DAX est une clé que se doit de posséder tout créateur de rapport dans Power BI, c’est un langage constamment enrichi, qui fait l’objet de nombreuses sources d’information – et qui repose sur quelques concepts-clés. »

6 – PUBLIER ET PARTAGER LE RAPPORT

Une fois que vous avez créé et validé votre rapport, vous pouvez le publier et le partager.

Ici, je ne vous parlerai uniquement que des possibilités de la version standard de Power BI Desktop. Les versions Pro et Prenium offrent bien entendu des possibilités de diffusion plus nombreuses (espace de travail, diffuser vers le Web et les mobiles, administration des droits…).

Publier

Si on souhaite mettre à disposition de personnes ayant la possibilité de consulter mais aussi de modifier le rapport, il suffit d’enregistrer celui-ci sur un répertoire partagé.

Sinon, il est possible d’exporter le rapport en format PDF. Cela permet d’éviter les risques de mauvaises manipulations sur le rapport, mais aussi de faciliter la lecture pour un public étranger à l’application.

Evidemment, l’option du PDF fige les visuels : pas d’interactions, d’info-bulles etc.

Utiliser les signets

Pour adapter vos rapports au contexte d’utilisation ou encore au lecteur et faire du Data Storytelling et/ou des scénarios, les signets répondent présent.

Les signets sont « des photographies de vos pages de rapport, prises à des moments-clés de l’analyse ».

« Par exemple, vous pouvez avoir utilisé un segment pour filtrer la page, et découvert des informations intéressantes. En d’autres termes, l’utilisation des signets permet d’introduire une forme de narration autour de vos données, et s’apparente à un diaporama (l’ordre d’apparition des signets peut être réorganisé) – mais un diaporama bénéficiant de toutes les possibilités d’interactions des visuels entre eux ou avec l’utilisateur ».

Je vous conseille vivement de regarder cette vidéo, illustrant l’utilité des signets :

CONCLUSION

Il existe de plus en plus de supports pour se former sur Power BI. Utiliser un livre ou acheter une formation permet de gagner du temps.

Ensuite, on acquiert réellement de l’aisance en pratiquant durant de nombreuses heures.

La BI est à n’en pas douter une technologie de plus en plus utilisée dans les entreprises. Elle permet notamment :

• d’exploiter de manière fiable les données internes et externes de l’entreprise
• de fournir une aide à la prise de décision
• de permettre un gain de temps pour les contrôleurs de gestion (j’en parle ici)

Power BI étant le leader du marché, savoir utiliser cet outil est un avantage considérable pour tout contrôleur de gestion.

À noter que l’application évolue très vite chaque jour, et de nombreuses améliorations y sont apportées.

Pour débuter votre apprentissage de cet outil, ou pour développer vos compétences et vos connaissances à ce sujet, je vous propose ci-dessous plusieurs liens utiles.

Rendez-vous dans les commentaires pour discuter de Power BI et de Business Intelligence. Mais aussi pour me dire ce que vous pensez de cet article.

Serait-il utile de faire un article similaire sur Excel ou VBA ?

Maxime

Mes articles à propos de la BI :

BI et évolution des métiers du contrôle de gestion

BI, EPM, Analyse de données : Quelle différence ?

Renforcer la qualité des analyses de gestion

 Liens utiles :

FormationPowerBI.fr

Microsoft Power BI

Wise Cat

Article à propos de la Data Visualisation

Article à propos du Data Storytelling

 Livres sur le sujet :

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Auteur : Pierre MAURIN

Éditions : AFNOR

Petit livre de 80 pages qui présente les principaux enjeux du contrôle de gestion dans les petites entreprises ainsi que certains outils à utiliser dans ce type de structure.

L’auteur pose les bases du sujet dans son introduction (voir ci-dessous) et identifie une problématique :

Aujourd’hui la plupart des PTPE n’ont pas de système de contrôle de gestion.

La suite du livre sera alors focalisée sur comment proposer aux entreprises une méthodologie, une « base de réflexion et de travail » leur permettant de mettre en place des outils d’aide à la prise de décision adaptés.

Il présente ce qu’est le contrôle de gestion dans une petite entreprise et la méthode la plus efficace pour résoudre un problème (financier ou non financier) ainsi que le meilleur outil d’anticipation des risques.

Il donne ensuite les principaux outils de gestion à utiliser dans ce contexte et définit les trois clés d’un contrôle de gestion efficace.

Enfin, pour mettre en oeuvre les principes qu’il énonce, l’auteur propose une étude de cas.

INTRODUCTION

L’auteur débute avec ce constat :

« Encore de nos jours, un grand nombre de petites et très petites entreprises (PTPE) n’ont pas de véritable système de contrôle de gestion, ou tout au plus quelques éléments de calculs analytiques sommaires et insuffisants. »

Il identifie à juste titre une des principale raison : Il est communément répandu que le contrôle de gestion n’est utile et applicable que dans les grandes entreprises.

Pourquoi cette idée est-elle si largement répandue ?

Et bien il est vrai que la plupart des méthodes de contrôle de gestion enseignées dans les parcours universitaires ou dans les principaux livres de référence, concernent pour l’essentiel les grandes et moyennes entreprises.

Et je peux l’affirmer ayant moi même étudié le contrôle de gestion en DCG, DSCG et MS AICG.

Aussi, le contrôle de gestion à l’origine (années 1920) était utilisé dans les grandes entreprises industrielles. J’en parle dans cet article.

Or, comme le dit l’auteur, « il y a autant de différence entre une grande et une petite entreprise, qu’entre un éléphant et une fourmi ».

Ces méthodes traditionnelles s’appuient toutefois sur des principes qui sont applicables dans les PTPE !

Le rôle du contrôle de gestion dans les petites entreprises est d’aider les dirigeants à :

• prendre les bonnes décisions, au bon moment
• améliorer durablement les résultats de leur entreprise
• mieux anticiper et établir une stratégie pertinente

« C’est donc dans ce contexte que, contrairement aux idées reçues, le contrôle de gestion se trouve être le meilleur allié du chef d’entreprise »

CONTRÔLE DE GESTION ET PETITES ENTREPRISES

« Plus l’entreprise est petite, plus ses problématiques de gestion sont complexes et subtiles […] »

Il est primordial que les dirigeants d’entreprise comprennent quel est le rôle du contrôleur de gestion, pour que celui-ci soit efficace.

Trop de contrôleurs de gestion de petites entreprises se plaignent de ne pas faire réellement leur métier : tâches administratives, comptables, facturation etc.

Le contrôle de gestion en PTPE a deux principaux objectifs :

Un objectif stratégique :

« Aider le chef d’entreprise à prendre du recul par rapport à son activité quotidienne, afin d’avoir une réflexion sur ce qu’il attend de son entreprise à moyen ou long terme. »

Un objectif tactique :

Épauler le dirigeant dans la mise en place de sa stratégie. Fixer des objectifs à court terme et impliquer les opérationnels dans l’atteinte de ces objectifs.

Le principal but du contrôle de gestion est d’aider les dirigeants à pérenniser l’activité de l’entreprise, en essayant d’anticiper les problèmes financiers et non financiers menaçant son développement.

Le contrôleur de gestion a donc pour rôle la résolution de problèmes financiers :

• rentabilité commerciale
• rentabilité financière

Ou non financiers :

• système d’information
• aide à la décision des dirigeants et des opérationnels
• problèmes spécifiques à l’organisation de l’entreprise

Processus d’analyse des besoins – Pierre Maurin

LES PRINCIPAUX OUTILS

« Pour que le contrôle de gestion soit le meilleur outil d’anticipation des risques financiers et non financiers, il doit impérativement être conçu et utilisé comme un outil d’analyse du passé tourné vers l’avenir. »

L’auteur classe ces outils en 3 catégories principales :

• le système budgétaire
• les outils prospectifs d’aide à la décision
• les outils de mesure de la future rentabilité commerciale

L’approche budgétaire

« Le contrôleur de gestion doit attirer leur [les responsables opérationnels] attention sur le fait qu’un budget n’est utile qu’à partir du moment où il est accepté comme un outil d’anticipation (parmi d’autres), et non pas perçu comme un outil de contrôle et de sanction. »

Une fois le système budgétaire mis en place, on doit implémenter le contrôle budgétaire. Pour être efficace, ce dernier doit être réalisé de façon :

• régulière
• constante
• automatisée
• partagée

Processus du contrôle budgétaire – Pierre Maurin

  Les tableaux de bord prospectifs

« Un bon tableau de bord doit présenter une approche prévisionnelle (ou prospective) des indicateurs d’alerte. C’est-à-dire une vision anticipatrice des principaux risques financiers et non financiers sur le court et moyen terme, afin de pouvoir, à la fois, prévenir le plus tôt possible l’apparition d’un problème majeur et confirmer ou non la pertinence du choix de l’indicateur concerné. »

Le but de ce tableau de bord est de mettre à disposition des utilisateurs un outil d’aide à la décision permettant de mesurer les écarts entre réalisé et prévisionnel (grâce au processus budgétaire), mais également de présenter une estimation sur les mois futurs.

De plus, une des caractéristiques du tableau de bord prospectif est qu’il utilise des indicateurs de suivi financiers et non financiers.

Afin de construire ce tableau de bord, l’auteur propose une série de questions à se poser en amont :

• Quels sont les principaux risques futurs menaçant la situation économique et commerciale de l’entreprise ?
• Combien d’indicateurs du tableau de bord permettent d’y répondre ?
• Quel est le rythme d’actualisation des prévisions de risque ?
• Ce rythme de mise à jour est-il suffisant ?
• Combien de problèmes ont pu réellement être anticipés à temps, depuis l’utilisation de ce tableau de bord ?
• Quels sont les domaines de risque où les prévisions sont insuffisantes ou inexistantes ?
• Quel est le délai minimum requis pour résoudre chaque type de problèmes constatés ?
• Quels sont les indicateurs prospectifs permettant de réagir dans ce délai minimum requis ?

Exemple de tableau de bord prospectif :

Source : idgos.com

Une fois mis en place, le tableau de bord sera utilisé en respectant la méthodologie suivante :

Schéma d’utilisation d’un tableau de bord prospectif – P. Maurin

  Les prévisions de rentabilité

Afin de pallier à la difficulté de maîtriser la rentabilité des PTPE, l’auteur propose d’utiliser une courbe de rentabilité.

« Une courbe de rentabilité du chiffre d’affaires est une représentation graphique du rapprochement du chiffre d’affaires et du résultat d’exploitation croissant correspondant. Ce rapprochement étant réalisé transaction commerciale par transaction commerciale. […] Son but est de permettre d’analyser le degré de dispersion des ventes par niveau de rentabilité, afin de cibler notamment les transactions commerciales les plus déficitaires. »

L’avantage de cette courbe de rentabilité est qu’elle peut être tracée par période (jour, semaine, mois, trimestre, année…), par client, par produit ou encore par zone géographique.

Afin de tracer cette courbe, le contrôleur de gestion devra disposer de données prévisionnelles précises et réalistes :

• chiffre d’affaires prévisionnel
• prix de revient prévisionnels

De plus, afin d’anticiper au mieux les risques, le contrôleur de gestion va pouvoir utiliser des scénarios plus ou moins favorables à l’entreprise.

Je reprends ici l’exemple du livre

Les facteur clé de succès de ces trois outils prévisionnels sont :

• le degré de sérieux et de prudence employé pour leur évaluation
• la régularité de leur actualisation

LES 3 CLÉS D’UN CONTRÔLE DE GESTION EFFICACE

Rien n’est plus frustrant pour un chef d’entreprise ou un contrôleur de gestion, que d’investir beaucoup de temps et d’énergie dans la mise en place d’outils de gestion, pour au final se rendre compte qu’ils sont rapidement dépassés, et donc inutilisables à court ou moyen terme.

Pour éviter de se retrouver dans cette situation – qui arrive beaucoup plus souvent que l’on ne pense – il est impératif de respecter, au minimum, trois grandes règles.

Règle 1 : L’utilisation de l’outil informatique

« Aujourd’hui, quelle que soit la taille d’une entreprise, un système de gestion performant ne peut plus se passer de l’informatique de gestion. »

Avec un volume de données de plus en plus important, des délais de réflexion et de prise de décision de plus en plus courts, les besoins en gestion deviennent de plus en plus « pointus et techniques ».

Pour pouvoir pallier à toutes ces contraintes, la PTPE doit pouvoir s’appuyer sur un outil informatique performant : fiabilité et disponibilité des données, possibilité d’automatiser certain process, interopérabilité, rapidité et puissance de calcul.

Evidemment, l’outil informatique ne doit pas être surdimensionné et/ou mal adapté aux besoins de l’entreprise et des dirigeants.

Mes articles sur la BI : article 1 / article 2

  Règle 2 : La mise en place de procédures adaptées

« Ces procédures ont pour but de faciliter l’organisation et la coordination de l’ensemble des opérations constituant le processus de fonctionnement du système de contrôle de gestion. »

Afin de fiabiliser le fonctionnement de l’entreprise, il est nécessaire de mettre en place des règles et procédures à propos de :

• l’alimentation du système de contrôle de gestion
• le contrôle des informations saisies
• la vérification du traitement des données
• les processus de diffusion des données traitées

« Une bonne information n’est pas seulement une donnée juste, mais aussi une information pertinente, c’est-à-dire délivrée à la bonne personne, au bon moment. »

Règle 3 :  La communication interne en matière de gestion

« Une communication interne maîtrisée et pertinente peut s’avérer un outil de confiance et d’adhésion du personnel à un projet difficile et/ou comportant des risques pour l’entreprise. »

La communication interne en matière de gestion est très spécifique. Elle doit faire l’objet d’une préparation en amont. Là encore, la mise en place d’une procédure serait judicieuse selon l’auteur.

Une bonne communication interne a pour but d’éviter :

• tout risque de fuite d’information importante
• d’inquiéter inutilement les salariés
• de créer des conflits internes
• une baisse de confiance envers les dirigeants
• de démotiver les salariés en cas de situation difficile

Au contraire, utiliser la communication interne en matière de gestion afin d’impliquer les salariés aux résultats est un excellent moyen pour motiver ces derniers. Mais aussi pour renforcer son réseau d’alerte en interne. Le respect, et la preuve de confiance sont un excellent moyen pour transformer la communication interne en un outil de d’adhésion et de motivation du personnel.

Mon article à propos des soft-skills

Les facteurs clés de succès d’un système de contrôle de gestion durable sont :

• l’automatisation
• la mise en place de procédures de récolte, de contrôle et de prise de décision
• l’implication de tous les membres de l’entreprise à sa maintenance et à son alimentation continue

CONCLUSION

« De même, on comprendra après avoir lu cet ouvrage qu’il existe certes un contrôle de gestion universel et unique, mais différents types de système de contrôle de gestion. Chacun d’entre eux étant spécifiquement adapté à une catégorie d’entreprises déterminée. »

L’auteur conclu ce livre en expliquant qu’il existe différents types de contrôle de gestion, en fonction de l’entreprise en question.

Le contrôle de gestion diffère notamment en fonction de la taille de l’entreprise.

Il s’avère être aujourd’hui un « moyen incontournable pour comprendre les véritables origines et conséquences financières de tous les principaux aspects techniques, commerciaux et organisationnels » des entreprises.

Aussi, le contrôle de gestion est un outil qui doit s’adapter aux besoins des différents responsables de l’entreprise : dirigeants et responsables opérationnels. C’est un des facteurs clé de succès.

« C’est toujours le besoin qui doit susciter l’outil et non l’inverse. »

Je remercie Pierre Maurin d’avoir écrit ce livre, car il est difficile de trouver de la documentation à propos du contrôle de gestion en PTPE.

J’ai beaucoup apprécié l’approche avec laquelle l’auteur présente ce sujet.

La présence de schémas, d’un cas pratique et d’un lexique sont un vrai plus pour rendre les différents outils et processus présentés concrets et applicables.

Rendez-vous dans les commentaires pour parler de la gestion des petites et moyennes entreprises.

Maxime

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4eme édition mise à jour en 2017

En 120 pages, l’auteur présente l’essentiel de ce qu’il faut savoir sur ce beau métier :

• son origine
• sa terminologie
• son évolution
• son rôle

Il donne du sens à ce métier.

Il le situe, au sein de l’organisation de l’entreprise et de son évolution dans le temps.

Henri qui ?

Henri Bouquin était professeur de sciences de gestion à l’université Paris-Dauphine et expert auprès d’entreprises publiques et privées en contrôle de gestion, systèmes de pilotage et management.

C’est un auteur de référence en contrôle de gestion.

Résumé

« Le contrôle de gestion, un des fondements du management et de la performance des entreprises, permet de gagner en visibilité et de donner un sens aux actions des différents acteurs de l’entreprise. Issu de la comptabilité industrielle, il apparaît à présent comme un moyen de maîtriser la complexité des organisations et de mobiliser les compétences. »

« Cet ouvrage explique les raisons de l’apparition du contrôle de gestion, en retrace l’émergence et l’histoire. Il met en évidence les hypothèses sous-jacentes de ce dispositif de management, les limites qu’il a rencontrée et son évolution. »

Pour moins de 10€, ce livre permet de connaître :

• les origines de ce métier
• la typologie des contrôles
• l’évolution du métier, des missions et outils
• la place du CG par rapport à la stratégie d’entreprise
• la place actuelle du CG (conseil des managers et agent du changement)

Un livre très utile selon moi dans le cadre académique (NB : Il ne s’agit pas du tout d’un livre pratique).

Introduction

« Depuis ses origines dans les années 1920, le contrôle de gestion est une clé du gouvernement des entreprises et de bien d’autres organisations. »

H. Bouquin commence ce livre en présentant les finalités du contrôle de gestion.

Un CG « né du besoin de manœuvrer efficacement des organisations complexes pour en préserver la performance économique ».

Le CG a pour but de répondre au besoin d’information des dirigeant en aide à la prise de décision et en aide à l’anticipation.

Le contrôle de gestion est une pratique durable, né dans le contexte taylorien des années 1920 :

« Le contrôle de gestion dure parce que, paradoxalement, malgré son nom, il a su contribuer à infuser une logique de projet propre à équilibrer régulation, amélioration continue et créativité, dans un contrôle très relatif. »

L’auteur donne une première définition du métier :

« Le contrôle de gestion est une fonction d’appui à la décision par ses dispositifs d’alerte (tableaux de bord), d’analyse et d’anticipation (simulations financières, plans et budgets), de suivi. »

Ensuite, il parle de ce qui fâche : la terminologie ambiguë.

« Qu’entend-on par « contrôler » ? Questions fondamentales, d’autant plus souvent posées que, ces diverses années, les contrôleurs de gestion ont souhaité apparaître comme des agents d’amélioration des performances de l’entreprise. »

Chapitre 1 – Enquête sur un double codage

« Voilà donc le contrôleur de gestion, mal nommé, d’emblée gêné par son titre, maintenant écartelé entre un rôle taylorien classique : organiser le travail des autres, sinon les surveiller, et un rôle d’agent du changement. »

« Contrôle de gestion » est une mauvaise traduction de « Management control ».

Car comme le rappelle l’auteur : « management n’est pas gestion, control n’est pas contrôle ».

H. Bouquin détaille dans ce chapitre l’étymologie du contrôle de gestion mais aussi l’origine de ce métier.

Il cite de nombreux auteurs de Management, bien connus des étudiants : Mintzberg, Simon, Anthony, Woodward…

Ce chapitre permet de mieux comprendre le sens des mots contrôle, gestion et management.

Chapitre 2 – Un dispositif du gouvernement d’entreprise

« Le contrôle de gestion a été construit par les pionniers pour être un de ces dispositifs de gouvernance ou de gouvernement d’entreprise, qui délimitent l’autonomie des dirigeants et régissent leurs relations avec les actionnaires, voire d’autres et nombreuses parties prenantes […]. L’enjeu est d’identifier ce que doit faire une direction générale et ce qu’elle doit déléguer. »

Quelle est l’origine du contrôle de gestion ?

Et bien il s’agit d’un réponse des dirigeants de Général Motors au fordisme :

« Ce que l’on désigne aujourd’hui par « contrôle de gestion » a été créé au tout début de la décennie 1920 par les dirigeants de General Motors (GM) […]. Alors que Ford vit de son fameux modèle T, fabrication unique à faible coût, GM va tenter le contre pied : « un modèle pour chaque budget et chaque usage ». »

Lire mon article sur l’école classique et le fordisme

L’auteur retrace ensuite la généalogie du contrôle de gestion, avec l’apparition de nouvelles méthodes, et de nouveaux outils :

• calcul des coûts 
• comptabilité de gestion
• contrôle budgétaire
• centres de responsabilités
• prix de cessions internes
• reporting

Chapitre 3 – Pérennité et renouveau

L’auteur parle de stratégie d’entreprise et du rôle du contrôleur de gestion par rapport à celle-ci :

« Il revient aux managers de décliner et de mettre en oeuvre la stratégie grâce à l’appui du contrôle de gestion. La démarche consiste à identifier les facteurs clés dont dépend la réussite de la stratégie, à les traduire en actions concrètes et à rattacher ces actions aux centres de responsabilité dont missions et indicateurs de performance deviennent ainsi clairs. »

Il consacre une partie de ce chapitre à la question suivante : Faut-il encore faire des budgets ?

Il s’agit d’une question toujours d’actualité dans les entreprises. J’essaierai de l’approfondir dans un article spécifique.

L’apport de Michaël Porter (j’en parle ici) et de Kaplan et Norton (Méthode ABC) ont eu une forte influence sur le contrôle de gestion :

• chaîne de valeur
• facteurs clés de succès et de risques
• approche ABC
• cartes stratégiques

H. Bouquin termine ce chapitre en posant la question « critique » :

A quoi sert le contrôle de gestion ?

« Il peut servir plusieurs buts, le plus classique étant, bien entendu, l’aide au management pour l’amélioration de la performance économique. Mais le code est caché dans la terminologie même : gestion ou management ? Contrôle ou control ? Faire du contrôle de gestion un outil de déclinaison de la performance économique, voire de surveillance des coûts, ou le construire comme un processus de socialisation des managers, pour identifier ceux qui sont aptes à assumer les responsabilités et à progresser ? Toute la gamme est possible, tout un programme de malentendus peut se développer. »

Conclusion

« Le contrôle de gestion change et demeure »

L’auteur conclu en mettant en avant le rôle du CG dans le contrôle interne, la gestion du changement et l’aide des managers.

Le CG génère des stratégie et des contrôles stratégiques.

Le contrôleur de gestion est observateur. Il sait poser les bonnes questions, écouter et s’impliquer dans la recherche de solutions.

« Il doit amener chacun à comprendre le modèle économique de l’entreprise et le rôle qu’il y joue. »

Je conclurai cet article sur une citation qui résume bien ce livre « Les fondements du contrôle de gestion » :

« Voilà donc le contrôleur de gestion, mal nommé, d’emblée gêné par son titre, maintenant écartelé entre un rôle taylorien classique : organiser le travail des autres, sinon les surveiller, et un rôle d’agent du changement. »

Maxime

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Ces travaux ont été fait dans le cadre de l’UE7 du DSCG* et ont abouti sur un mémoire professionnel.

J’espère que cet article sera utile d’une part aux personnes qui passent prochainement ce redoutable diplôme, et d’autre part à toutes les personnes curieuses et/ou passionnées de la BI et de l’évolution des métiers du contrôle de gestion.

Je tiens tout de même à préciser que cet article présente uniquement les grands traits de mon mémoire. Je me permettrai donc de donner mon avis, de mettre en avant certaines parties et d’en enlever d’autres. Le but n’étant pas de vous faire lire les dizaines de pages qui composent ce mémoire, mais de vous présenter les principaux points/résultats.

* DSCG = Diplôme Supérieur de Comptabilité et de Gestion / UE 7 = Relations professionnelles

RÉSUMÉ

La finalité de mon mémoire était :

• de présenter les différents concepts et modélisations théoriques afférents à l’influence de la Business Intelligence sur les métiers du contrôle de gestion (Partie 1 : Revue de littérature)
• de démontrer en quoi et comment, la Business Intelligence peut-elle faire évoluer les métiers du contrôle de gestion (Partie 2 : Entretiens individuels*)

« L’utilisateur, financier ou non, pourra ainsi se servir de ce mémoire afin de mieux comprendre et appréhender l’influence des nouveaux outils de l’informatique décisionnelle sur l’évolution des professions du contrôle de gestion. »

* La nature qualitative des données recueillies sur un échantillon restreint (8 personnes) ne permet pas de légitimer les résultats obtenus. Cette étude pourrait être complétée par une enquête quantitative afin d’apporter de la valeur/consistance à la confrontation des données empiriques avec la littérature. Cette recherche offre tout de même au lecteur une compréhension du point de vue et des pratiques des professionnels dans un certain contexte.

INTRODUCTION

A – L’essor de la profession

Le contrôle de gestion est une discipline née dans le contexte taylorien des années 1920. Les entreprises industrielles avaient alors pour objectif d’accroître leur productivité et leur rentabilité en adoptant des stratégies de coûts. Le contrôle de gestion s’est alors servi du langage financier et comptable afin de présenter une image commune de la contribution de chaque service à la performance globale de l’entreprise.

Voir mon article sur l’école classique du management

B – L’évolution du métier

La profession de contrôleur de gestion s’est développée par la suite, après la Seconde Guerre mondiale, du fait de l’accroissement de la taille des entreprises et de la nécessité de déléguer les responsabilités. Le contrôle de gestion ne se limite plus au calcul et à l’analyse des coûts : il met en place des données prévisionnelles (les budgets) ainsi qu’un suivi des réalisations afin d’en mesurer les écarts. La gestion budgétaire permet alors de rapprocher les objectifs stratégiques du niveau opérationnel.

À partir des années 1980, les entreprises sont à la recherche de flexibilité et de réactivité. La recherche d’innovation viendra se rajouter aux nouveaux objectifs stratégiques des entreprises, au cours des années 1990. On demande alors aux contrôleurs de gestion des indicateurs adaptés à ces nouveaux objectifs. Le contrôle de gestion devient alors un outil pour suivre les performances à l’aide de tableaux de bord. Au-delà du contrôle, le conseil prend un rôle plus important dans la profession.

« Les contrôleurs de gestion adhèrent à un discours dominant, selon lequel leur métier évoluerait vers une distanciation des activités d’évaluation et des tâches de production de chiffres, pour les faire converger vers une position de partenaires des managers opérationnels » . Morales J. (2013)

C – Informatique décisionnelle et Business Intelligence

Aujourd’hui, les entreprises évoluent dans un environnement turbulent : le rythme du changement s’accélère, le cycle de vie des produits se réduit, les transactions se complexifient. L’incertitude et les risques sont nombreux. Aussi, le contrôle de gestion doit s’adapter à ce nouveau contexte.

Les entreprises font face à une augmentation exponentielle de leurs données : on parle de Big data. Des données hétérogènes et massives qui représentent une valeur importante.

En effet, l’analyse de ces données peut constituer un réel avantage concurrentiel pour une entreprise.

Voir mon article sur le Big data et le Contrôle de gestion

L’information occupe une place centrale et prépondérante dans le processus décisionnel (voir Introduction). Dans un environnement devenu de plus en plus instable et complexe, les dirigeants d’entreprise doivent disposer en permanence d’informations précises et fiables pour mettre au point et déployer leur stratégie.

L’informatique décisionnelle est une solution informatisée destinée à améliorer la prise de décision des décideurs dans l’organisation.

La Business Intelligence (BI) est un terme général qui comprend les applications, l’infrastructure, les outils et les meilleures pratiques qui permettent l’accès à l’information en vue de son analyse pour améliorer et optimiser les décisions. Elle permet aux entreprises de transformer leurs données en informations exploitables et donc d’accélérer et d’améliorer la prise de décision.

« Selon l’enquête menée par la DFCG dans le cadre de l’Observatoire international du contrôle de gestion en 2017, 22% des contrôleurs de gestion utilisaient déjà une plateforme BI et 47% allaient l’utiliser dans les années à venir. La BI est donc une solution amenée à se développer au sein de la profession. »

Les deux dernières décennies ont connu une croissance rapide de l’adoption par les entreprises d’outils leur permettant de recueillir, traiter, stocker et diffuser d’importants volumes d’information, rapidement et à faible coût. C’est l’émergence de la Business Intelligence.

La BI fait les gros titres en 2019

Mon article BI, EPM, Analyse de données : Quelle différence ?

D – L’influence de la BI sur les métiers du contrôle de gestion

Les outils de BI apportent un gain de temps d’extraction, de collecte, de gestion ou de consolidation des données. Les tâches les plus chronophages du contrôle de gestion sont alors allégées.

Aussi, l’émergence des nouveaux outils de BI soulève des questionnements quant aux évolutions des professions de la finance, et en particulier du métier de contrôleur de gestion.

• Ce métier a-t-il vocation à disparaître sous l’influence de l’optimisation du processus d’aide à la prise de décision ?
• Ou au contraire va-t-il évoluer vers plus de valeur ajoutée grâce à la fiabilisation et au gain de temps ?

Ma problématique de recherche était donc la suivante :

En quoi et comment la mise en place d’un outil de Business Intelligence peut-elle faire évoluer les métiers du contrôle de gestion ?

LES APPORTS DE LA BI POUR LES MÉTIERS DU CG

A – Contexte : Digitalisation des entreprises et des fonctions financières

Si il y a une chose que j’ai bien comprise en avançant dans mes recherches, c’est que l’évolution des métiers et des outils sont une conséquence du changement de l’environnement dans lequel évoluent les entreprises.

Cela rejoint les théories de l’école de la contingence.

Mon article à propos de l’école de la contingence

C’est dans le contexte de la digitalisation des entreprise que la Business Intelligence se développe.

La digitalisation (ou transformation digitale) correspond à l’introduction des nouvelles technologies digitales dans les processus, les activités et les méthodes de l’entreprise pour améliorer ses performances et accompagner sa croissance.

« La transformation digitale c’est l’introduction de l’ensemble des technologies du digital dans les activités, les méthodes et les processus. C’est notamment une bonne association entre la connaissance de la stratégie globale et l’utilisation des outils décisionnels » C.Fradin

Selon l’enquête « Priorités 2019 du Directeur Financier » menée par PwC, les directions financières sont conscientes de cette transformation en cours. Au sein des grandes entreprises, 79% des Directeurs financiers répondants considèrent la digitalisation et l’automatisation comme la première priorité en termes d’optimisation des processus.

B – Architecture et fiabilité des données

« La BI, c’est l’ensemble des processus qui permettent de mettre à disposition des acteurs décideurs de l’entreprise les informations essentielles à une prise de décision éclairée. » C.Fradin

OK, mais concrètement la BI ça ressemble à quoi ?

Le procédé de BI s’organise en quatre étapes, comme décrit dans le schéma ci-dessous. 

• Étape 1 : La phase de collecte et de consolidation des données
• Étape 2 : La phase d’intégration
• Étape 3 : La phase de distribution
• Étape 4 : La phase de restitution

La fiabilité des données fournies par les outils de l’informatique décisionnelle est garantie grâce aux différents protocoles qui composent l’architecture BI.

Dans un premier temps, les données structurées et non-structurées sont intégrées et normalisées dans le datawarehouse (entrepôt de données) grâce aux outils ETL.

Ces outils extraient les données de leurs sources d’origine, les transforment et les chargent dans le datawarehouse.

La transformation consiste notamment à nettoyer les données, les harmoniser et à les pré-agréger en vue de leur stockage. Ces données sont ensuite organisées par domaine fonctionnel (de l’entreprise) dans des datamart (magasin de données).

Les outils OLAP explorent alors ces données et permettent aux utilisateurs d’effectuer rapidement des analyses de données.

Ce long processus garantit l’utilisation de données fiables aux utilisateurs. Le contrôleur de gestion est alors libéré en grande partie des tâches chronophages de fiabilisation des données :

« Le métier actuel est focalisé sur les tâches ingrates, notamment le recueil, la fiabilisation et la consolidation des données, alors que le métier de demain se structurera autour des tâches nobles de modélisation et d’interprétation des données de gestion » . (Besson P, 1999).

C – Un gain de temps considérable

La société Tableau qui édite une solution de Business Intelligence a récolté les retours d’expérience de certains de ses utilisateurs. Ainsi, la société Lenovo avance une amélioration de 95% de l’efficacité du reporting de l’ensemble de la société :

« Avant, la création d’un seul rapport hebdomadaire nécessitait entre 6 et 7 heures, et il nous en fallait 30. Avec Tableau, nous sommes 95 % plus efficaces » (Santhosh Nair, directeur BI de Lenovo).

« Avec Tableau, notre objectif est d’atteindre une réactivité de 5 secondes maximum pour nos tableaux de bord. » (Marc Gallman, responsable senior de l’architecture Big Data).

NB : Microsoft, avec sa solution Power BI, présente également les résultats obtenus chez ses clients sur son site powerbi.microsoft.com

Afin de vérifier si la BI permet un gain de temps considérable pour les utilisateurs, j’ai posé la question suivante à 8 professionnels des métiers du contrôle de gestion et de la finance d’entreprise :

La BI permet-elle au contrôleur de gestion de gagner du temps ? Dans l’affirmative, pour quelles tâches ce gain de temps peut-il être employé ?

Les réponses montrent un réel gain de temps obtenu grâce à la BI :

« […] ça m’a permis de gagner six jours ouvrés par mois […] libérer du temps pour l’analyse, principalement. Je vais également pouvoir me rapprocher des opérationnels pour voir comment les accompagner au mieux sur leur business. »

« Je gagne beaucoup de temps. Je paramètre mes critères et je vais avoir des informations pertinentes. »

« La BI permet un réel gain de temps. Désormais, le temps d’analyse est supérieur au temps de production »

Les résultats de mes entretiens montrent que la BI permet certes aux professionnels de gagner du temps mais que ce gain de temps est consacré en grande partie aux tâches « traditionnelles » de production de reporting ou de tableaux de bord (faible valeur ajoutée) :

« Libérer du temps au contrôle de gestion pour la production de reporting »

« Ce gain de temps peut servir à la collecte de données, à la création de tableaux de bord décisionnels et au reporting »

Ainsi, mes recherches empiriques s’alignent avec la littérature concernant le gain de temps de la BI, permettant d’orienter d’avantage le contrôleur vers ses fonctions d’aide à la décision.

Mais « la réalité du terrain » nous montre aussi que les contrôleurs consacrent tout de même une part de ce gain de temps dans la production de rapports et de tableaux de bord (tâches « traditionnelles »).

Une enquête quantitative permettrait d’approfondir ce point.

D – Évolution d’un contrôleur de gestion Garde-fou vers un contrôleur Partenaire

Le gain de temps et de fiabilité de la BI accompagne une évolution du rôle du contrôleur de gestion : un contrôleur plus conseiller que technicien.

C. Lambert et S. Sponem ont effectué en 2009 une étude qualitative au sein de plusieurs entreprises, afin de mettre en évidence une typologie de contrôleurs de gestion. L’objectif étant de « comprendre la place et le rôle du contrôleur de gestion dans l’organisation ». Les douze études de cas réalisées lors de cette étude aboutissent à quatre idéaux-types de fonctions contrôle de gestion :

• La fonction contrôle de gestion discrète : Son rôle se limite au reporting, au suivi budgétaire très restreint (signaler les dépassements d’enveloppe) et à la veille du respect des procédures.
• La fonction contrôle de gestion garde-fou : L’objectif principal du contrôleur est de « limiter les dérives en termes de dépenses tout en respectant une étape-clé dans le parcours de formation des cadres dirigeants ».
• La fonction contrôle de gestion partenaire : La direction financière délègue les analyses aux contrôleurs qui s’engagent dans des tâches liées à la production d’informations pour le management mais également pour la direction générale et la communication financière. Doté d’une forte autorité, le contrôleur remplit un rôle d’aide à la prise de décision. On parle alors de « business partner ».
• La fonction contrôle de gestion omnipotente : Elle résulte d’une focalisation sur les coûts au sein de l’organisation. La logique dominante est financière et elle est renforcée par l’activité des contrôleurs de gestion : surveillance et « mise sous tension » permanente des opérationnels.

Le contrôleur de gestion technicien, « gardien du temple » ou « garde-fou » au sens de Lambert et Sponem évoluerait vers un métier de Business Partner avec pour principales missions de :

• Savoir apprécier les décisions prises et mesurer les risques associés
• Savoir conduire les opérationnels vers des objectifs ambitieux
• Apporter des idées et suggestions pour améliorer la performance globale

Enfin, l’étude de Morales (2013) montre que les contrôleurs de gestions eux-mêmes sont conscients de l’évolution de leur métier vers un rôle de partenaire :

« Les contrôleurs de gestion adhèrent à un discours dominant, selon lequel leur métier évoluerait vers une distanciation des activités d’évaluation et des tâches de production de chiffres, pour les faire converger vers une position de partenaires des managers opérationnels ».

Afin de savoir si la BI permettrait ou non aux contrôleurs de gestion d’évoluer vers un rôle de Business Partner, j’ai posé la question suivante aux 8 professionnels interrogés :

La Business Intelligence favorise-t-elle le rôle de contrôleur partenaire (Business partner) ?

L’information principale issue des entretiens est l’émergence d’un nouveau rôle de conseiller des opérationnels.

« Le contrôleur de gestion est sorti de ses fonctions régaliennes, pour des fonctions d’accompagnement des opérationnels. Il n’est plus contrôleur »

« Le contrôleur de gestion que tu appelles partenaire, fera monter vers le haut la partie décisionnelle et redescendre la partie opérationnelle. Il aura un rôle charnière entre les deux »

« Je vais pouvoir me rapprocher des opérationnels pour voir comment les accompagner au mieux sur leur business »

« La BI permet de positionner le contrôleur comme un conseiller et de travailler plus avec l’opérationnel, tout en prenant le temps de faire des vérifications ».

Mais le rôle de la BI dans cette évolution ne fait pas l’unanimité :

« […] l’évolution vers ce rôle est une combinaison de plusieurs éléments. Pour moi, dire que la BI favorise ce rôle c’est un engouement excessif par rapport à la tâche qu’il reste à accomplir ».

« Oui selon moi, dans les grandes structures. Non dans les petites car ça sera plus le rôle du DAF d’accompagner les dirigeants. […] Pour moi on n’y est pas encore parce que la BI aujourd’hui regroupe beaucoup de choses et beaucoup d’outils qui rendent pour partie le contrôle de gestion ultra dépendant de l’informatique. C’est-à-dire qu’il n’est pas en capacité d’aller chercher tous les indicateurs, du fait de la complexité informatique ».

Il semblerait que les métiers du contrôle de gestion évolueraient de plus en plus vers un rôle de partenaire.

La BI selon moi accompagne cette évolution car elle permet de dégager du temps au contrôleur (voir plus haut) pour des activités de conseil et d’échange avec les opérationnels.

Une fois de plus, une étude quantitative ou des études de cas plus approfondies pourraient permettre de répondre à la question suivante :

Le Business partner est-il un idéal-type au sens de Weber, ou une réalité ?

Principaux résultats : 

 L’émergence de la BI et l’évolution des métiers du contrôle de gestion sont des conséquences de l’évolution de l’environnement des entreprises

 La BI permet un gain de temps et améliore la fiabilité des données

 Les professions du contrôle de gestion semblent évoluer vers un rôle de Business Partner

LES RISQUES DE LA BI POUR LES MÉTIERS DU CONTRÔLE DE GESTION

Fiabilité des données, gain de temps, enrichissement des métiers du contrôle de gestion… Il est indéniable que la BI représente d’énormes opportunités dans l’évolution de la profession. Mais je me suis interrogé également à la notion de risque.

En avançant dans mes recherches, je me suis rendu compte que la BI intrinsèquement ne représente pas une menace. Mais elle fait partie du processus de transformation digitale des entreprises. Quels sont donc les risques qui apparaissent en marge des opportunités présentées ci-dessus ?

A – Les risques liés à la transformation digitale

De nombreuses études montrent que les professions sont en train d’évoluer, du fait notamment de la transformation digitale. Selon une étude de Dell et Intel, 85% des métiers qui recruteront en 2030 n’existent pas aujourd’hui .

L’Institut Sapiens a quant à lui réalisé une étude en 2018 à propos de l’impact de la révolution digitale sur l’emploi. Cette étude aboutie sur un classement des cinq professions menacées de disparaître d’ici 2050. Parmi ces cinq professions, deux concernent le secteur de la finance : les employés de banque et les employés de la comptabilité.

Le processus de « destruction créatrice » avancé par Schumpeter semble se confirmer : « La diffusion d’une innovation dans une économie provoque la disparition de certains métiers et en fait émerger de nouveaux » .

L’étude BearingPoint (2017) constate qu’un tiers des entreprises interrogées imaginent la disparition du contrôleur de gestion d’ici 2030

Ces trois études apportent la confirmation qu’il existe un risque important pour l’avenir des métiers de la finance, du contrôle de gestion et de la comptabilité, du fait de la révolution digitale. Le risque le plus important pour le contrôleur de gestion réside dans l’automatisation de ses tâches de production et l’émergence en parallèle de nouvelles professions de l’analyse et du prédictif.

« Les nouvelles technologies du Big Data amèneront une transformation profonde du rôle du Contrôleur de gestion. La donnée sera pléthorique, facilement accessible, déjà mise en qualité, prête à être dirigée par des algorithmes en mode auto-apprentissage qui délivreront des milliers d’indicateurs, des dizaines de tableaux de bord interactifs à la voix et des millions de décisions en temps réel ».

B – Les concurrents du contrôle de gestion

La collecte et l’analyse des données représentent une opportunité source d’avantages concurrentiels pour les entreprises. Les sources de données sont concentrées au sein des différents outils utilisés au quotidien : ERP, CRM, Web, réseaux sociaux, fichiers bureautiques etc. L’enjeu pour les entreprises est le traitement et l’analyse de ces données.

Dans ce contexte du Big data et de la transformation digitale des entreprises émergent de nouveaux métiers de traitement et d’analyse de données. La science, les mathématiques et l’informatique s’allient pour aider la prise de décision des dirigeants.

« Par le passé, la prise de décision s’opérait de façon empirique, avec flair et pragmatisme. Aujourd’hui, grâce au big data, elle s’appuie sur des données scientifiques » J. Hervouêt.

Source: Les Echos

Ces nouveaux métiers du Big data pouvant faire de l’ombre au contrôleur de gestion dans sa mission d’aide à la prise de décision se nomment data analyst ou encore data scientist.

• Le data analyst est le responsable de la création et de la gestion des bases de données de l’entreprise. Son but est de trouver des sources de données pertinentes et de les transformer en données « business ». Le data analyst va donc pouvoir structurer la donnée dans un but d’analyse.
• Le data scientist possède les compétences lui permettant d’accéder à des données non structurées et de les modéliser afin de procéder à des analyses exploratoires et prédictives. Ces compétences semblent être aujourd’hui indispensables aux entreprises évoluant dans un environnement compétitif et incertain.

Source : carriere-informatique.com

L’article de S. Sponem (Une « société du contrôle » sans contrôle de gestion ?, 2018) permet de « comprendre les risques liés à l’émergence de nouvelles professions qui pourraient concurrencer le contrôleur » dans le contexte du Big data.

Du fait de leurs compétences et domaines d’expertises différents, le risque de voir le métier de contrôleur de gestion menacé par les data scientist repose fortement sur la collaboration (ou la non-collaboration) entre ces deux professions : 

« Leur capacité respective à devenir le partenaire privilégié des managers dépendra des alliances qu’ils réussiront à nouer ».

On peut noter qu’à l’heure actuelle les contrôleurs de gestion ne placent pas encore la data science comme une compétence importante relative à leur métier. C’est le résultat du sondage de l’Observatoire 2017 des métiers du contrôle de gestion :

Ce résultat démontre une distinction entre les compétences propres au contrôleur de gestion « business partner » devenues indispensables et les compétences prédictives qui elles ne sont pas jugées utiles pour le moment.

Outre les compétences d’analyse de ces nouvelles professions, le risque qui pèse sur les métiers du contrôle de gestion est « l’orientation business » qui leur est demandée et qui pourrait donc « petit à petit renvoyer le Contrôleur de gestion utilisant des outils traditionnelles (ERP, Microsoft Office, VBA…) au second plan » (Sirvante F. « Big Data, Data Scientist : Quel avenir pour le Contrôleur de gestion ? », 2018).

Question posée aux 8 professionnels interrogés :

Connaissez-vous les professions de Data analyst ou Data scientist ? Dans l’affirmative, pensez-vous que ces nouveaux métiers peuvent menacer l’avenir du contrôle de gestion ?

Sept personnes parmi les huit interrogées connaissent ces professions. Pour la grande majorité des interrogés l’émergence de ces nouvelles professions ne représente pas un risque pour les métiers du contrôle de gestion :

« Je ne pense pas qu’il s’agisse d’une menace mais plutôt d’une opportunité pour le contrôleur de gestion. Pouvoir s’appuyer sur l’aspect prédictif de la data analyse pour fiabiliser le forecast. On a là des compétences très différentes et donc une collaboration »

« Pour moi le contrôleur de gestion a également cette formation et cette vision comptable et financière qui le distingue […] je trouve que ces personnes-là [les contrôleurs de gestion] ont une solidité et une force de proposition plus respectable du fait de l’appartenance à un corps professionnel spécifique »

Elles perçoivent pour la plupart ces professions comme des partenaires du contrôleur de gestion. Un contrôleur ayant une vision business et une connaissance des métiers et de la stratégie d’entreprise que n’ont pas les professionnels de la data, plus techniciens :

« Je ne pense pas qu’ils peuvent être une menace car ce sont des profils très techniques, alors que le contrôleur de gestion a une vision business ».

« Menacer le métier, jamais. Parce que là on parle de gens qui sont en capacité de faire de la prédiction. Et entre la prédiction, la prévision et le budget, l’écart est important. Ce sont [les data scientist] plutôt des mathématiciens ».

« Je pense que le data scientist aujourd’hui n’entre pas en comparaison directe avec le contrôleur de gestion. Son périmètre n’est pas le même […]. On n’est pas sur les mêmes compétences ni les mêmes attentes. […] En échangeant avec un data analyst, il me disait clairement que dans son entreprise son rôle consiste à identifier une donnée pertinente en amont de l’analyse du contrôleur, qui va la traduire en donnée intelligible et exploitable pour la prise de décision du top management ».

Ces réponses viennent confirmer l’étude de Sponem selon laquelle la capacité de ces deux corps de métier à devenir des partenaires privilégiés des acteurs décideurs des entreprises dépendra fortement de leur niveau de collaboration.

Certains évoquent tout de même des craintes par rapport à l’émergence de ces professions et de leur impact sur l’évolution des métiers du contrôle de gestion :

« À moyen terme, à force d’être confronté à la stratégie, il [le data scientist] va très bien comprendre le business et la finance. […] Pour le data analyst, ça dépend de l’entreprise. Pour moi le contrôleur de gestion va disparaître et devenir un contrôleur financier ».

« Dans certaines entreprises de taille intermédiaire on va essayer de recruter un contrôleur de gestion/data analyst pour optimiser. […] C’est vrai malgré tout que l’écart et la différence de profession diminue. On demande de plus en plus à un contrôleur de gestion de gérer du SQL ou d’aller requêter des bases de données. Est-ce-que ce sont des métiers qui fusionneront ? Peut-être. Notamment en fonction du type de structure. Les frontières entre ces métiers ont tendance à devenir floues oui ».

Selon eux, la structure d’entreprise et la formation (au business et à la finance) sont des facteurs qui pourraient réduire les frontières entre professionnels de la data et contrôleurs de gestion.

C – De nouvelles compétences indispensables

L’évolution des métiers et des outils du contrôle de gestion nécessite de manière obligatoire le développement de nouvelles compétences :

« Acteur du changement, le contrôleur de gestion lui-même doit renforcer en permanence ses compétences techniques (voire technologiques) et comportementales. Accompagnant le dirigeant […] il se définit plus que jamais comme un manager de la performance » (DFCG, « Du contrôleur de gestion au Performance Manager », 2017).

Mon article De Contrôleur de gestion à Manager de la performance

Selon la littérature, ces nouvelles compétences indispensables sont à la fois techniques et comportementales.

Les compétences techniques

L’observatoire des métiers du contrôle de gestion 2017 montre une forte évolution des analyses demandées, et notamment des analyses prédictives. Par conséquent, le contrôleur de gestion devrait d’une part améliorer ses capacités d’analyse mais également maîtriser les outils prédictifs.

Les compétences techniques des contrôleurs de gestion ne se limitent plus au calcul des coûts, à la production de tableaux et au suivi des écarts budgétaires. Il doit désormais être un analyste et maîtriser les systèmes d’information.

Les compétences comportementales

F. Doche, Président du groupe Contrôle de gestion de la DFCG présente son ressenti par rapport aux nouvelles compétences comportementales (aussi appelées « soft skills ») attendues des contrôleurs de gestion : « Le contrôleur de gestion doit devenir un acteur du changement de son entreprise […] Dans un contexte où la production de données s’automatise, on peut avancer que l’esprit d’initiative, le leadership, la créativité ou la capacité à convaincre sont des qualités dont il devra faire preuve pour aller au-delà de la production des reporting et de l’analyse des écarts » (source : DFCG, « Du contrôleur de gestion au Performance Manager », 2017).

L’étude de PL. Bescos (« Les enjeux actuels et les compétences futures des membres de la fonction gestion-finance », 2002) réalisée sur la base de 205 questionnaires adressés à des professionnels de la fonction finance et gestion d’entreprise met en lumière les enjeux principaux de leurs métiers. L’enjeu le plus important est le facteur « Communiquer » dont les variables peuvent se regrouper en quatre verbes : communiquer, réorganiser, innover et accélérer. Au niveau des compétences futures, le premier facteur est le savoir-être.

Mon article : Quand les soft-skills prennent le pas sur les hard-skills

L’avis des professionnels interrogés

Quelles sont selon vous les compétences extra-financières qui sont devenues indispensables à votre métier ?

Les avis convergent avec la littérature professionnelle et académique :

• d’une part de nouvelles compétences techniques (informatique/systèmes d’information)
• d’autre part des compétences comportementales (communication au sens large)

« Tu dois être de plus en plus technique pour servir ta finalité de business partner »

« Cela demande une certaine compétence en systèmes d’information et des notions en codage pour faire des requêtes »

« Je pense que maintenant, avec l’impact des nouveaux outils de l’informatique, il va falloir des compétences informatiques »

« On demande aux contrôleurs de gestion plus d’agilité, de bienveillance […]. Il doit être à l’écoute et curieux […] pédagogue ».

« Des qualités de communiquant et de pédagogie pour vulgariser tous ces chiffres et ces données. Pour aller à la rencontre des opérationnels »

« La communication, le savoir-être. Des profils plus extravertis, avec une capacité à convaincre »

Les résultats des réponses à cette question sur les nouvelles compétences du contrôleur de gestion convergent donc dans les grandes lignes avec la littérature.

Mais une compétence n’ayant pas été mise en évidence dans ma revue de littérature est apparue plusieurs fois dans les entretiens : la gestion de projet.

« La gestion de projet, pour moi c’est essentiel. […] Tous mes anciens jobs de contrôleur de gestion étaient uniquement de la gestion de projet »

« Souvent chef d’orchestre en gestion de projet, il [le contrôleur de gestion] va échanger avec beaucoup de managers et d’opérationnels »

« Et selon moi, la gestion de projet. Chaque fois que j’ai une demande, je détermine des critères de priorisation des tâches et on avance en sprint chaque semaine comme ça, en mode agile »

Principaux résultats : 

La BI ne semble donc pas être perçue par les contrôleurs comme une menace (bien au contraire).

Les nouvelles professions du Big data sont connues de la grande majorité des personnes interrogées. Elles perçoivent ces métiers comme des partenaires mais ne manquent pas d’évoquer certaines craintes.

L’importance de développer des compétences techniques et comportementales dans l’évolution des métiers du contrôle de gestion est une dimension commune à la littérature et aux professionnels. La finalité de cette montée en compétence serait l’aide à la prise de décision.

Manquante à mon analyse de la littérature, la gestion de projet serait une compétence à développer selon plusieurs professionnels interrogés.

CONCLUSION

Écrire un mémoire est une vraie aventure. Ça représente énormément de travail et d’investissement personnel. Mais pour moi, cela en vaut vraiment le coup.

Outre le fait que sa rédaction et sa soutenance soient obligatoires pour valider le DSCG, je trouve plusieurs intérêts à l’avoir fait.

D’une part, la lecture d’articles de recherche, de revues professionnelles et de livres m’a ouvert les yeux sur de nombreux sujets. Cela m’a permis d’enrichir considérablement mes connaissances.

D’autre part, ayant réalisé des entretiens individuels, les échanges avec plusieurs professionnels m’ont énormément apporté. Pouvoir recevoir leurs conseils et leur retour d’expérience, cela n’a pas de prix. Ces échanges m’ont permis aussi de me constituer un réseau et de connaitre le quotidien de professionnels expérimentés et qualifiés.

Si je devais donner un seul et unique conseil à une personne devant se lancer dans l’aventure du mémoire professionnel, ça serait le suivant :

Choisir un sujet qui nous passionne !

Un sujet pour lequel on est réellement intéressé et curieux, au point de passer des dizaines d’heures à lire et à écrire à ce propos.

Mon seul regret est que toutes ces heures de travail aboutissent simplement sur un oral de moins d’une heure. C’est assez compliqué lorsqu’on sort de la salle d’examen de se dire que c’est terminé. Bien que je sois persuadé que ces travaux me serviront à l’avenir.

Aussi, écrire cet article me permet de continuer à faire vivre ce mémoire, à échanger sur ce thème, voire à aider des personnes qui se lancent dans cette aventure.

Rendez-vous donc dans les commentaires pour discuter à propos de la BI, de l’évolution du CG voire de la rédaction d’un mémoire.

Maxime

Articles utiles :

Bescos PL (2002), « Les enjeux actuels et les compétences futures des membres de la fonction gestion-finance », Finance Contrôle Stratégie – Volume 5, p. 5 à 28.

Lambert C. et Sponem S. (2009), « La fonction contrôle de gestion : proposition d’une typologie », Comptabilité – Contrôle – Audit, 2009/2 Tome 15, p. 113 à 144.

Mawadia A. Chapellier P. et Eggricks A. « ERP et profil d’activités du contrôleur de gestion : une évolution par paliers », Management & Avenir, 2016/5 n°87, p. 125 à 149.

Morales J. (2013), « Le projet des contrôleurs de gestion : Analyser des données pour aider les managers à prendre des décisions rationnelles ? », Comptabilité – Contrôle – Audit, 2013/2 Tome 19, p. 41 à 70.

Sponem S. (2018), « Une “société du contrôle” sans contrôle de gestion ? Réflexions sur le Big data », Libellio d’AEGIS, Printemps 2018, p. 103 à 115.

Études :

BearingPoint, FI+ et CDO Alliance (2018), « CFO 4.0 : CFO augmenté ou CFO ubérisé ? », BearingPoint.

Dell and Intel (2016), « Future Workforce Study – Global Report », Penn Schoen Berland (2016).

PWC (2018), « Priorités 2019 des Directeurs Financiers », PWC et DFCG, PricewaterhouseCoopers Advisory.

Revues professionnelles :

Association nationale des directeurs financiers et de contrôle de gestion (DFCG), « Du contrôleur de gestion au Performance Manager », Cahier technique, n°21 – Novembre 2017, p. 7 à 36.

Association nationale des directeurs financiers et de contrôle de gestion (DFCG), « IA, Big data, robotisation : quels impacts pour la direction financière ? », Cahier technique, n°22 – Mars 2018, p. 9 à 30.

Association nationale des directeurs financiers et de contrôle de gestion (DFCG), « Digitalisation de la PME et de l’ETI : Le client au centre », Cahier technique, n°24 – Juillet 2018, p. 11 à 22.

Association nationale des directeurs financiers et de contrôle de gestion (DFCG), « Le Manager de la Performance à l’heure du digital, du Big Data et de l’Intelligence Artificielle », Cahier technique, n°26 – Novembre 2018, p. 10 à 42.

Finance & Gestion, « La mise en œuvre de la transformation numérique de l’entreprise », n° 353 – Septembre 2017, p. 22 à 47.

Thèse :

Sirvante F. (2018), « Big Data, Data Scientist : Quel avenir pour le Contrôleur de gestion ? », Thèse professionnelle de Mastère Spécialisé en Audit interne et contrôle de gestion, Toulouse Business School, Toulouse.

Retrouvez moi sur :

L’article BUSINESS INTELLIGENCE ET ÉVOLUTION DES MÉTIERS DU CONTRÔLE DE GESTION est apparu en premier sur Contrôle de gestion.

Lancé en 2010 par la DFCG – L’association des Directeurs Financiers et de Contrôle de Gestion – l’Observatoire International du Manager de la Performance est une étude réalisée auprès de nombreux professionnels du contrôle de gestion, dans 33 pays.

« L’édition 2020 de l’Observatoire International du Manager de la Performance, menée pour la 9eme année dans 33 pays, met en évidence l’évolution croissante du contrôleur de gestion vers un rôle de Manager de la Performance et l’importance de la transformation digitale au sein de la fonction finance. »

Mon article à propos de L’avenir du Pilotage de la performance

En partenariat avec Décision Performance Conseil, cette étude a pour but :

• d’identifier des tendances, des bonnes pratiques
• d’aider à la transformation digitale de l’entreprise
• d’éclairer l’évolution des compétences

La panel d’entreprises ayant répondu à cette enquête est très diversifié en taille et en secteur d’activité (banque, distribution, média, énergie…).

Source : Observatoire International du Manager de la Performance – DFCG (2019)

Je vous propose dans cet article d’analyser les principaux résultats issus de cette étude.

ACTIVITÉ, MÉTHODES ET OUTILS DU MANAGER DE LA PERFORMANCE

L’étude met en avant la forte progression des (Re)prévisions. Il s’agit aujourd’hui de la seconde tâche la plus importante en terme de temps, selon les professionnels interrogés. Cela semble logique dans le contexte actuel où les marchés évoluent très vite.

Les activités de Plans & Budget et de Reporting, toujours très chronophages, sont tout de même en forte baisse :

• Plans & Budget : 2019 Signifiant Time = 58% contre 69% en 2017
• Production de Reporting : 2019 Signifiant Time = 53% contre 57% en 2017

Cela s’explique probablement grâce à l’émergence de nouveaux outils permettant un gain de temps considérable dans la production des budgets et des reportings : les outils d’EPM et de BI.

Mon article BI, EPM, Analyse de données, Quelle différence ?

La gestion de trésorerie est la seconde activité ayant la plus forte progression :

• Signifiant Time 2019 = 32% contre 28% en 2017.

Aussi, il semblerait que dans les 3 prochaines années, les activités d’Animation, de Business Review et de (Re)prévisions soient en forte croissance.

« Les tendances pour les prochaines années se portent sur l’Animation avec les opérationnels, les Business Reviews et les Reprévisions, ces priorités étant déjà fortes aux Etats-Unis. »

Autres tendances remarquables :

• la progression du Rolling Forecast au sein du processus d’élaboration budgétaire des entreprises (31% en 2019 contre 28% en 2018)
• la parution du P&L de plus en plus rapide (entre J et J+5 le plus souvent)

Source : Observatoire International du Manager de la Performance – DFCG (2019)

DIGITAL ET MANAGEMENT DE LA PERFORMANCE

L’étude met en avant le fait que la transformation digitale des entreprises et des services financiers est une priorité des managers de la performance :

« Une écrasante majorité des répondants considère le Big Data comme déterminant pour la mesure de la Performance, mais estime également ne pas maîtriser suffisamment le sujet.

Pour 82% le Big Data permet une meilleure analyse de la performance

Pour 74% le Big Data nécessite de recruter de nouvelles compétences au contrôle de gestion »

Mon article à propos du Big Data et de la mutation du contrôle de gestion

Les Managers de la performance comptent sur la digitalisation afin de faire du prescriptif, de gagner du temps et de mieux prévoir.

Autres tendances remarquables :

• 48% des répondants ont déjà mis en place des outils de pilotage
• 2% seulement ont déjà mis en place des outils d’Intelligence Artificielle
• 41% seulement des entreprises en zone Europe ont mis en place une gouvernance des données

Source : Observatoire International du Manager de la Performance – DFCG (2019)

L’AVENIR DU CONTRÔLEUR DE GESTION : LE MANAGER DE LA PERFORMANCE

L’étude met en lumière la prépondérance des soft-skills dans les compétences attendues du Manager de la Performance :

• Capacité à expliquer et convaincre
• Écoute et dialogue
• Pédagogie

Mon article : Quand les soft-skills prennent le pas sur les hard skills

Les compétences informatiques et statistiques sont également attendues :

1. Savoir ordonner et analyser les Big Data pour 91% des répondants
2. Compétences statistiques et/ou économétriques pour 79% des répondants
3. Apprentissage automatique et machine learning pour 64% des répondants
4. Compétences en matière de programmation pour 44% des répondants

Ces résultats montrent que les prérequis en terme de compétences sont extrêmement élevés !

Tant en termes de compétences relationnelles, qu’en termes de compétences informatiques et statistiques !

Source : Observatoire International du Manager de la Performance – DFCG (2019)

CONCLUSION

Les métiers du contrôle de gestion sont en pleine mutation, comme le montrent les résultats de cette étude.

Les nouveaux outils d’analyse et de présentation des données permettent aux Managers de la Performance de consacrer moins de temps aux tâches traditionnelles de Plan&Budget et de Reporting. 

Ce gain de temps devrait permettre d’accentuer le rôle de Business Partner, plus orienté sur des activités d’Animation avec les opérationnels, les Business Reviews et les (Re)prévisions.

L’émergence du Big Data semble être une priorité, permettant un gain de temps et d’efficacité mais aussi l’amélioration du prescriptif et du prédictif.

Mais les Managers de la Performance affirment ne pas suffisamment maîtriser le sujet. Pourtant, savoir ordonner et analyser le Big Data est la compétence technique numéro une attendue pour ces professions dans l’avenir ! Cela met en lumière une zone de risque.

Outre l’informatique et le data management, les compétences attendues sont principalement comportementales !

Les nouveaux contrôleurs de gestion / Managers de la Performance devront privilégier le dialogue et l’écoute, être en capacité d’expliquer et de convaincre.

AVIS

Selon moi, l’avenir de nos métiers du contrôle de gestion semble riche en opportunités.

Dans un monde où le changement bat son plein, les capacités d’analyse, de présentation et de prévision seront de plus en plus recherchées.

Aussi, la maîtrise des nouveaux outils du Big Data – voire de l’Intelligence Artificielle – couplée à des compétences relationnelles développées semblent être les facteurs clés de succès pour les Managers de la Performance de demain.

Un risque important pèse sur les professionnels qui ignorent que les compétences requises désormais sont totalement différentes des compétences traditionnelles.

Je pense tout de même que le panel de compétences demandées aux contrôleurs de gestion est trop large.

L’analyse, le conseil et l’aide à la prise de décision passeront certes par des compétences en data management et en communication mais aussi par la collaboration avec les professionnels de la data : data analyst, data scientist etc.

Le Performance Manager devrait se concentrer sur son rôle de Business Partner (rôle ayant fait l’objet de nombreux travaux de recherche) et s’appuyer sur les capacités d’analyse et de prédiction des professionnels de la data, afin d’optimiser l’aide à la prise de décision des différents acteurs des organisations.

Et vous, quel est votre avis concernant l’avenir des métiers du contrôle de gestion ?

Rendez-vous dans les commentaires

Articles utiles :

Bescos PL (2002), « Les enjeux actuels et les compétences futures des membres de la fonction gestion-finance », Finance Contrôle Stratégie – Volume 5, p. 5 à 28.

Lambert C. et Sponem S. (2009), « La fonction contrôle de gestion : proposition d’une typologie », Comptabilité – Contrôle – Audit, 2009/2 Tome 15, p. 113 à 144.

Morales J. (2013), « Le projet des contrôleurs de gestion : Analyser des données pour aider les managers à prendre des décisions rationnelles ? », Comptabilité – Contrôle – Audit, 2013/2 Tome 19, p. 41 à 70.

Sponem S. (2018), « Une “société du contrôle” sans contrôle de gestion ? Réflexions sur le Big data », Libellio d’AEGIS, Printemps 2018, p. 103 à 115.

Maxime

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Cet article a pour but d’analyser le Webinar organisé par Cédric FRADIN et Nicolas MATON à propos du thème suivant : l’avenir du Pilotage de la Performance.

Suite à leur collaboration sur le livre blanc BGFI à propos de l’Implémentation d’une solution de Pilotage de la Performance (EPM), M. Fradin et M. Maton font un point sur l’avenir du pilotage de la performance.

Qu’est-ce que le Pilotage de la Performance ?

Selon Bearingpoint, le Pilotage de la performance “ couvre les méthodes, indicateurs, processus et systèmes utilisés pour piloter, évaluer et analyser les performances de l’entreprise. ”

La performance (qui est multidimensionnelle : performance économique, financière mais aussi sociale ou encore environnementale) est définie par Z. Issor (CF sources) comme :

“ Le niveau de réalisation des résultats par rapport aux efforts engagés et aux ressources consommées “

Aussi, les professions du contrôle de gestion, en pleine mutation, tendent à devenir des métiers du Pilotage de la Performance (DFCG Observatoire des métiers 2017) :

“ On peut faire l’hypothèse que dans un avenir proche, le déploiement croissant d’outils de systèmes d’information capables de produire de la donnée avec une exactitude et une rapidité accrues, mais également de délivrer des analyses prédictives plus précises à chaque itération, permettra au contrôleur de gestion, devenu Performance Manager, de se libérer de certaines tâches : véritable bras droit de l’équipe de direction et des opérationnels, il pourra consacrer plus de temps à l’expertise de ces systèmes et, sur cette base, devra être plus investi dans l’initiation et le pilotage du changement ; le tout, dans un souci d’amélioration constant de la performance de l’entreprise :

 

Du contrôleur de Gestion au Performance Manager ”

M. Fradin et M. Maton présentent 4 principaux objectifs du management de la performance :

• maximiser les profits
• réduire les coûts
• mitiger les risques
• prendre les bonnes décisions

Alors quel serait l’avenir du Pilotage de la Performance ?

Je retiens 3 axes principaux :

L’accompagnement de la croissance et du management d’entreprise

L’implémentation d’outils décisionnels modernes

L’Intelligence Artificielle

1 – Accompagner la croissance et le management d’entreprise

L’accompagnement de la croissance et du management d’entreprise passe par :

• L’accompagnement de la Direction Générale dans la prise de décisions
• La maîtrise des données : Master Data Management
• La maîtrise du modèle économique

Pour cela, le Performance management aura pour but de structurer les processus, en “ mettant à disposition en temps réel une information pertinente, fiable, et tournée vers l’anticipation pour faciliter la prise de décision ”.

Mais également d’ “ associer et coordonner de manière transversale les contributeurs des différents départements de l’entreprise dans un laps de temps déterminé ”.

Ces nouveaux objectifs nécessitent des outils adaptés (j’en parle ici).

C’est le second axe que je retiens de ce webinar.

2 – Implémentation de nouveaux outils

Alors, comment passer d’Excel à des outils plus modernes ?

Si Excel occupe une part prépondérante dans les entreprises c’est parce qu’il permet un équilibre entre simplicité d’utilisation et capacité de modélisation. Le tableur star des entreprises a su s’adapter et accompagner les besoins des entreprises depuis 1985 !. Pan important de la formation supérieure des étudiants en gestion (dont je fais partie), Excel est culturellement très ancré dans les entreprises de secteur et de taille variés.

Or, avec l’explosion du volume et de la vélocité des données et les enjeux suscités par le Big Data, les capacités de calcul, de restitution (Data Visualisation) et de décloisonnement d’Excel ne peuvent suffire (il faut dire que le tableur en fait déjà beaucoup !).

Ces limites obligent les services financiers à s’équiper d’outils modernes, permettant :

• la digitalisation (ou l’industrialisation) des processus de gestion
• le décloisonnement du travail (collaboration, processus participatifs)
• un support de compétitivité (réactivité, rapidité, valeur ajoutée)

A ces nouveaux outils de gestion et de pilotage de la performance, va venir se greffer l’Intelligence Artificielle (IA), qui fait de plus en plus parler d’elle.

3 – L’Intelligence Artificielle

Ne pas confondre IA et RPA :

Le RPA (Robotic Process Automation) est “ une technologie permettant d’automatiser des tâches répétitives qui nécessitaient jadis l’intervention d’un humain ” (source : lebigdata.fr). Par exemple la saisie des notes de frais ou des factures d’achats par les assistants comptables.

 L’IA c’est (selon l’Encyclopédie Larousse) “ l’ensemble des théories et des techniques mises en oeuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l’intelligence “ 

Elle permet de “ reproduire des formes de raisonnement “, de percevoir, de penser et de prendre des décisions.

Le but de l’IA est notamment  d’analyser un certain nombre de données massives issues de sources différentes grâce à une capacité de traitement puissante.

IA et Big Data sont donc étroitement liés.

M. Fradin nous présente les deux composantes de l’IA :

• l’apprentissage machine où la machine va être en auto-apprentissage (Machine learning)
• l’apprentissage profond qui vise à nourrir et alimenter la machine d’informations et lui permettre de faire des regroupements ou encore de détecter des corrélations (Deep learning)

S’introduisant en douceur dans le quotidien des entreprises, l’IA représente un enjeu important de l’aide à la prise de décision. Elle devrait permettre l’amélioration quantitative et qualitative de l’analyse de données et du conseil.

Attention tout de même aux risques qui peuvent être liés à la qualité des données en amont, aux biais sociaux et à la réglementation en vigueur.

CONCLUSION

En conclusion, le Pilotage de la performance semble être une fonction d’avenir pour les entreprises. S’appuyant sur de nouveaux outils de modélisation, d’analyse, de prédiction et de présentation, les Performance managers auront pour rôle d’accompagner la croissance des entreprises au travers l’aide à la prise de décision stratégique, managériale et opérationnelle.

Sources :

Webinar – Pilotage de la Performance : de quoi sera fait demain ?

LeBigData.fr

BearingPoint

La performance de l’entreprise : un concept complexe aux multiples dimensions

SolutionBI.com

Maxime

Retrouvez moi sur :

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Source : BI, EPM, analyse de données : quelle différence ?

Super article de appvizer.fr qui nous explique ce que sont la BI et l’EPM.

Définitions

La BI (pour Business Intelligence) est l’ensemble des technologies permettant aux entreprises d’analyser les données au profit de leur prise de décision.

L’EPM (pour Enterprise Performance Management) est l’ensemble des systèmes proposant des fonctionnalités qui permettent de planifier, superviser et prendre des mesures pour améliorer les performances commerciales.

« La BI et l’analyse de données servent de base au déploiement d’initiatives d’EPM efficaces. »

BI vs EPM

Cet article met en lumière la frontière entre BI et EPM :

« La Business Intelligence est développée au niveau des analystes commerciaux, dans la mesure où les outils d’intelligence permettent aux organisations d’analyser de grands volumes d’informations afin d’obtenir le soutien nécessaire au cours des processus de prise de décisions. Au contraire, l’EPM est utilisé aux niveaux opérationnel, organisationnel et de planification pour permettre aux entreprises d’améliorer leurs performances commerciales. »

L’article soulève un point important :

• les outils de Business Intelligence et d’analyse de données sont généralement réactifs
• alors que les outils d’EPM sont plutôt proactifs

« […] la Business Intelligence se concentre sur la collecte d’informations relatives aux opérations quotidiennes afin que les dirigeants puissent réagir et prendre des décisions sur la base d’une opportunité commerciale ou d’un risque spécifique.

L’objectif de l’EPM est d’améliorer les processus commerciaux grâce à des outils spécifiques qui servent à établir une stratégie et à comparer les résultats des processus avec les objectifs et buts. Avec cette approche, les outils d’EPM peuvent être considérés comme proactifs, puisqu’ils permettent aux organisations de mesurer la performance et de prendre des mesures correctives si nécessaire. »

Quel outil choisir ?

Enfin, l’article se termine par un conseil pour les entreprises souhaitant adopter une solution adaptée à leurs besoins :

« En principe, si vous souhaitez garantir que votre organisation a la capacité d’analyser de grands volumes de données, d’obtenir des informations précieuses et de les communiquer de manière efficace pour permettre la prise de décisions, mais que vous n’avez pas encore atteint le niveau où des stratégies de performance complexes sont nécessaires, la Business Intelligence est ce dont vous avez besoin. Si vous avez également besoin de planifier l’avenir en suivant des stratégies commerciales à l’échelle du groupe ou du département élaborées sur la base des dernières données disponibles, et de suivre les performances des processus commerciaux, il vous faudra un système d’EPM. »

Mon avis :

Dans un environnement actuel de plus en plus incertain, où la concurrence est particulièrement présente, s’appuyer sur des outils d’analyse des données performants semble être un enjeux important pour les entreprises.

Bien définir les besoins de l’entreprise en terme de gestion et de stratégie permet ensuite de s’orienter vers le bon outil.

Justement, la plus-value de cet article est de mettre un outil en face d’un besoin.

Les contrôleurs de gestion, de plus en plus business analysts, ont tout intérêt à s’intéresser de prés à ces nouveaux outils.

Pour aller plus loin :

 BI et évolution des métiers du contrôle de gestion

La BI moderne : un support aux solutions d’EPM

A propos de la Business Intelligence : lebigdata.fr

Formation gratuite : Création de tableau de bord (BI)

Livre blanc à propos des solutions EPM

Maxime

Retrouvez moi sur :

L’article BI, EPM, ANALYSE DE DONNÉES : QUELLE DIFFÉRENCE ? est apparu en premier sur Contrôle de gestion.

Dans l’enquête réalisée par PWC et DFCG sur « Les priorités du directeur financier 2019 », le pilotage de la performance est toujours en tête.

Source : Renforcer la qualité des analyses de gestion | Le blog des Fonctions financières

Super article du blog des financiers à propos de l’analyse des données de gestion, par le contrôleur de gestion.

En effet, les missions d’analyse sont de plus en plus demandées au contrôleur. L’Observatoire des métiers du contrôle de gestion 2017 (DFCG) montre une forte évolution des analyses demandées, et notamment des analyses prédictives.

L’article décrit les 4 formes d’analyse de Gartner :

• descriptive et explicative au moyen le plus souvent de la Business Intelligence (thème de mon mémoire de DSCG)
• prédictive et prescriptive au moyen d’outils de type EPM

Le contrôleur de gestion a un rôle principal dans l’analyse des données du fait de sa connaissance des métiers et de l’environnement de l’entreprise.

Il peut traduire l’analyse des résultats en construisant un Data-Storytelling afin de faire parler les données, sans oublier d’adapter sa présentation à son interlocuteur.

Instagram controle2gestion.net

Cet article sonne bien avec les conclusions de mon mémoire de DSCG.

Mon article BUSINESS INTELLIGENCE ET ÉVOLUTION DES MÉTIERS DU CONTRÔLE DE GESTION

L’évolution des métiers du contrôle de gestion dans le contexte actuel passera notamment par :

• la maîtrise des nouveaux outils (principalement d’informatique décisionnelle)
• la collaboration avec les nouvelles professions du big data (data scientist, data analyst…)
• la maîtrise de compétences comportementales (les fameux « soft-skills »)

N’hésitez pas à venir discuter de ces sujets dans les commentaires ou via LinkedIn, Instagram ou par email (contact@controle2gestion.net).

A propos des soft-skills : article

A propos du Data-Storytelling : solution-bi.com

A propos du Big Data et du contrôle de gestion :  article

A propos de la BI et des EPM : article

Maxime

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