6 - La Data Analytics au service des entreprises et des métiers du chiffre

La valorisation de la Data au sein des entreprises devient un sujet incontournable. Une étude du cabinet Deloitte Touche Tohmatsu menée sous l’égide de Reda Gomery, associé responsable Data Analytics, fait ressortir les avantages que les entreprises, et notamment les directions financières, peuvent tirer des usages Data, en tant que leviers de performance ou renforts des dispositifs d’audit interne, et les tendances marquantes recensées sur 2016 (Étude « Tendances Data & Analytics 2017 / Le métier à l’heure de la Data », cabinet Deloitte Touche Tohmatsu).

La Data au service de la performance

Selon un nombre croissant d’analystes, le Big Data et, plus généralement, l’usage des Data vont pouvoir aider les entreprises, y compris les cabinets d’expertise comptable et d’audit :

-à réduire leurs risques et faciliter la prise de décision ;

-ou à créer la différence (avantages compétitifs) grâce à l'analyse prédictive et une expérience client ou connaissance client plus personnalisée et contextualisée.

La valorisation de la Data est parfois même qualifiée de « pétrole du 21^e siècle », car cette explosion des données peut constituer une véritable valeur ajoutée pour l'activité des entreprises, sous réserve qu’elles soient habilement exploitées.

En témoignent le recours croissant et l’engouement des entreprises, tous secteurs d’activité confondus, pour les nouveaux profils de type :

-Data scientist ou manipulateur de données, expert de la gestion et de l’analyse pointue de données massives ;

-Chief Data Officer ou CDO, chargé de collecter les données, d’organiser le partage de leur analyse avec les autres directions et de faire respecter l'éthique en matière d'usage de ces informations ;

-Data Protection Officer, correspondant informatique et liberté.

DATA ET DATA ANALYTICS, DE QUOI S'AGIT-IL ?
Le « Big Data » ou mégadonnées/données massives désigne les ensembles de données devenus tellement volumineux qu'ils en deviennent difficiles à travailler avec des outils classiques de gestion de base de données ou de gestion de l'information.
L’« Analytics » (l'analytique) est l'application de l'informatique, de la recherche opérationnelle et de la statistique à la résolution de problèmes d'entreprise et industriels.
La « Business Intelligence » (informatique décisionnelle, à l'usage des décideurs et des dirigeants d'entreprises) regroupe les moyens, outils et méthodes qui permettent de collecter, consolider, modéliser et restituer les données, matérielles ou immatérielles, d'une entreprise en vue d'offrir une aide à la décision.

En renfort des directions financières et du contrôle interne

Pour les directions financières

Les directions financières se tournent vers une meilleure valorisation de la Data, qui est utilisée également comme vecteur de transformation organisationnelle, le cas échéant.

Les avantages attendus par les explorations et analyses de données sont notamment :

-une amélioration des indicateurs et des reportings de performance (accélération et automatisation des cycles de production, maîtrise de la qualité et de la granularité de l’information) ;

-une diversification/simplification des usages analytiques, par exemple grâce à la Data visualisation ;

-une vision prospective renforcée et des prévisionnels (des revenus, des marges et de la trésorerie) affinés et plus fréquents.

Pour le contrôle interne

En matière de gestion des risques et d’audit interne, l’exposition aux risques s’accentue du fait de l’internationalisation accrue des activités ainsi que de la démultiplication des systèmes et applications.

Au sein des entreprises, la Data Analytics peut représenter un levier significatif de performance pour les directions des risques et de l’audit interne parce qu’elle renforce :

-l’automatisation et la rationalisation des contrôles afin d’accroître l’efficacité des dispositifs mis en place ;

-l’anticipation et la détection des risques (meilleur suivi temporel, analyses des tendances d’évolution, détection des risques de fraudes externe et interne…).

Pour les contrôles de cohérence entre les états financiers, la liasse fiscale et les fichiers des écritures comptables etc., l'utilisation des techniques de croisement de données est déjà utilisée avec succès afin de faciliter l'efficacité des travaux d'audit interne comme externe.

Les usages Data dans les autres directions métiers

La Data représente un gisement de leviers potentiels de performance également au sein des autres directions métiers des entreprises.

Data et marketing

Historiquement, le marketing est une des directions les plus matures en matière d’usages Data, mais la transformation digitale et la multiplication des objets connectés induisent un repositionnement de cette fonction, sous la forme, notamment, d’un meilleur alignement avec les activités commerciales et de contributions accrues à la performance globale de l’entreprise.

Pour les directions marketing, les nouveaux usages Data visent à désintermédier la Data client (meilleure connaissance client, personnalisation de la relation) et à proposer de nouveaux produits « sur mesure », avec une fidélisation client accrue.

Fonctions achats et supply chain

Pour les fonctions « achats », la valorisation des données favorise leur contribution à la performance globale de l’entreprise :

-automatisation et fiabilisation de la production des indicateurs de pilotage de la performance achats et supply chain ;

-et identification des gisements de forte valeur ajoutée (optimisation du pricing, limitation des risques fournisseurs, vision transverse achats/ventes).

La Data au service des DRH

Naturellement, les directions des ressources humaines sont également très intéressées par la Data Analytics, en particulier pour soutenir la transformation des organisations le cas échéant : industrialisation et fiabilisation des indicateurs de pilotage RH sur les effectifs, les taux de turnover, les compétences et les formations.

On note aussi une évolution tangible vers une approche « People Analytics » ou analyse massive des données personnelles, dans le but :

-d’affiner les besoins d’embauche ;

-et d’optimiser l’adéquation entre ces besoins et les profils des futurs collaborateurs ainsi que la réussite de leur intégration dans l’entreprise.

Focus sur les tendances observées en 2016

Sans surprise, sur 2016, les entreprises ont accéléré la mise en place de postes de Chief Data Officer et de Data Scientist.

La seconde tendance marquante est le déploiement de la connectivité dans de nombreux secteurs d’activité par le biais des objets connectés ou Internet of Things (IoT) et l’extension des gammes de services en conséquence.

Par ailleurs, l’usage des données externes s’intensifie au sein des directions financières tout particulièrement.

Parallèlement, émergent aussi les investissements pour… la protection de ces Data (Global Data Protection).

L'utilisation des Data présente à la fois un intérêt cognitif et une source de performance et d'avantage compétitif pour toutes les fonctions métiers, notamment les directions financières et d'audit interne.
Pour les professionnels du chiffre, la Data Analytics facilite les contrôles de cohérence et de vraisemblance.
Pour les DRH, la People Analytics peut constituer une aide précieuse au recrutement et à l'intégration des nouveaux recrutés au sein de l'organisation, sous réserve d'assurer la protection de ces données particulièrement « sensibles ».