«Big data» et «analytics» sont devenus des mots à la mode ces dernières années – toute cette attention est-elle justifiée? Si oui, qu’est-ce que cela signifie pour les équipes financières ?

Je constate que les équipes financières (et FP&A en particulier) ont entendu parler du potentiel des big data et que beaucoup d’entre elles se mettent elles-mêmes à l’épreuve pour en prendre avantage, mais sans prendre de recul et se demander ce qu’elles essaient de résoudre. Nous sommes en retard : depuis de nombreuses années, les marketeurs, les auditeurs, les organisations commerciales et de nombreux autres professionnels exploitent efficacement les big data pour accélérer l’acquisition de clients ou déceler des tendances. Pourtant, les équipes financières sont à la confluence de la stratégie commerciale et des données transactionnelles. Elles sont en effet particulièrement bien placées pour transformer leur rôle, détecter les tendances et diriger avec confiance les efforts visant à la fois à gérer les risques et à poursuivre la stratégie.

Si les équipes financières n’utilisent pas déjà l’analyse de données pour tirer parti des big data, où devraient-elles commencer ?

La façon la plus efficace, et de loin, de commencer avec une technologie big data et analyse des risques comme ACL, ce sont les données de paiement. Peu importe la rigueur de vos contrôles financiers, ou le façonnage scrupuleux vos processus ERP, je peux vous assurer que si votre organisation a un volume de transactions mesuré en millions ou en milliards, il est certain que vous subissez de la fraude, du gaspillage et de l’abus assez matériel pour être préoccupant. L’analyse de l’utilisation des cartes de crédit d’entreprise est généralement fructueuse. Pour les entreprises commerciales avec une force de vente, l’analyse de régression sur le pipeline des ventes est une opportunité fabuleuse d’ajouter de la valeur à l’effort de prévision des revenus et d’appliquer l’analyse de données à la stratégie.