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.

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.

_ _ _

 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.

_ _ _

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 :

Retrouvez moi sur :

L’article Apprendre Power BI est apparu en premier sur Contrôle de gestion.

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 :

L’article L’AVENIR DU PILOTAGE DE LA PERFORMANCE est apparu en premier sur Contrôle de gestion.

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

Retrouvez moi sur :

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BIG DATA – MUTATION DU CONTRÔLE DE GESTION

Dans cet article je vous partage la vidéo d’une conférence sur un thème qui m’intéresse tout particulièrement :

• l’impact des nouvelles technologies sur le travail

En effet, nous sommes aux prémices d’une nouvelle révolution technologique, celle du BIG DATA.

Le BIG DATA c’est quoi ?

C’est l’ensemble des données qui sont diffusées et collectées tous les jours.

NB : DATA = Données

On entend/lit souvent que la DATA est le « pétrole du XXIeme siècle ». Mais contrairement au pétrole, les données semblent inépuisables (lire ici un article des Échos).

Les données ont une valeur et sont massives.

On défini souvent le BIG DATA à travers la règle des 5 V :

Pour en savoir plus sur le BIG DATA, je vous conseille cet article issu de larevuedata.com.

De nombreuses entreprises ont basé leur business model sur la collecte et l’analyse des données de leurs utilisateurs #GAFA.

Quel impact sur le contrôle de gestion ?

Le contrôle de gestion étant un métier de collecte et d’analyse de données, les outils du BIG DATA ont et vont avoir un impact important sur son évolution.

On parle même de mutation.

La vidéo que je vous partage dans cet article est issue d’une conférence donnée par la DFCG (association nationale des directeurs financiers et de contrôle de gestion) à l’IAE d’Aix-Marseille, en 2017.

Plusieurs professionnels donnent leur avis et leur retour d’expérience sur ce thème.

Je vous laisse découvrir cette conférence que personnellement j’ai beaucoup apprécié :

N’hésitez pas à laisser votre avis sur le BIG DATA et l’évolution des métiers de la finance dans les commentaires ci-dessous !

Maxime

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