Les logiciels de prévision financière sont-ils prêts à remplacer Excel ?

Excel a longtemps joué un rôle majeur dans la profession comptable et financière, mais est-il temps de changer ? 

Nous proposons ici la traduction d’un article de Hirav Shah (publié dans Accounting Web), directeur de l’analyse des données à l’Institute of Management Accountants, qui propose des logiciels de rechange qui permettraient aux experts en planification financière de faire passer leur analyse au niveau supérieur et de s’éloigner d’Excel.

La version originale : https://cutt.ly/hYNNgw0

SOMMAIRE

Introduction
Automatisation des processus
Apprentissage des langages de programmation modernes
Utilisation des outils modernes d’analyse des données
Visualisation des données
Mises à niveau et fonctions d’Excel
Conclusion

Introduction

« La numérisation a un impact fondamental sur chaque entreprise, et l’on estime qu’elle est la plus importante dans la planification et l’analyse financières (FP&A). La plupart des unités d’affaires consultent encore les professionnels de l’analyse financière pour définir les objectifs de l’entreprise et planifier l’avenir financier de l’entreprise. Selon IBM, plus de 50 % des professionnels de la finance utilisent Microsoft Excel comme outil de référence pour accomplir cette tâche.

Au fur et à mesure que la complexité des activités augmente, la création de plans financiers prend une quantité massive de données provenant de différentes sources, en les agrégeant, en les nettoyant, en les normalisant et en effectuant des analyses. Les professionnels de la finance passent la plupart de leur temps à recueillir, consolider et valider manuellement des données au lieu de trouver des renseignements. Excel manque de capacités de collaboration et retarde l’obtention de renseignements essentiels qui peuvent avoir un effet d’entraînement, ce qui entraîne une mauvaise prise de décisions et de mauvais résultats. L’adaptation de la technologie moderne en mettant l’accent sur la numérisation, l’automatisation des processus et l’analyse des données peut réduire la dépendance à Excel.

Automatisation des processus

Cinquante pour cent des professionnels consacrent la majeure partie de leur temps à recueillir et à valider des données selon IBM. La connexion directe des données de différentes sources pour construire un dépôt centralisé peut réduire considérablement la collecte et la validation des données. La création d’un système centralisé est un rôle des professionnels de la gestion des données.

Le logiciel financier peut prendre les données de n’importe quelle source et les mettre dans le format désiré. Cependant, les professionnels de la FP&A n’ont toujours pas à renoncer à Excel, car la plupart des logiciels financiers, comme Hyperion, Tagetik et d’autres, ont une interface Excel directe.

Au lieu d’une application Excel autonome, avoir une base de données qui se trouve sur Excel peut aider à un traitement plus rapide des données qui est également sécurisé et fiable. Même si vous effectuez une analyse, vous pouvez la limiter aux seules données dont vous avez besoin. Toutes les modifications apportées à l’interface Excel peuvent être sauvegardées dans le système pour créer une source de vérité, en évitant les données contradictoires.

La planification intégrée aide à favoriser la collaboration, à accroître l’accès à l’information et à obtenir des renseignements plus rapidement. Il réduit également la dépendance à l’égard d’Excel, car la consolidation, la collecte et la validation des données se font à l’extérieur d’Excel, ce qui permet d’économiser un temps précieux pour les professionnels de la planification financière. 

Apprentissage des langages de programmation modernes

À l’ère de la science des données, de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle (IA), les meilleures choses à apprendre sont des langages de programmation comme Python et R.

R sont préférés pour le langage statistique, tandis que Python est utilisé comme langage de programmation universel. Ces outils sont agiles, puissants, flexibles et surmontent pratiquement tous les défis de traitement et d’analyse d’Excel.

Comprendre le langage de programmation peut être intimidant pour la plupart des professionnels de la comptabilité; cependant, il peut prendre l’analyse des données à un nouveau niveau. Python a un bien meilleur contrôle des données par rapport à Excel.

Les progiciels comme NumPy, Pandas et Scikit sont excellents pour l’exploration et l’analyse de données. Ces outils traitent et consolident rapidement des données qui auraient pris des heures à travailler avec Excel. Cela peut être connecté à Excel, et les utilisateurs professionnels peuvent voir toutes les informations dont ils ont besoin.

Python dispose de la bibliothèque d’analyse, qui peut être utilisée pour créer des analyses statistiques et prédictives afin d’identifier et d’évaluer les tendances et les tendances saisonnières des valeurs historiques, améliorant considérablement l’exactitude des prévisions. Il réduit également le temps nécessaire pour produire des prévisions précises de la rentabilité et du bilan, ce qui permet aux utilisateurs de se concentrer sur l’optimisation des processus, la gestion des exceptions et les ajustements appropriés. Une fois automatisées, ces prévisions peuvent être actualisées chaque semaine ou même chaque jour.

Utilisation des outils modernes d’analyse des données

L’apprentissage d’un langage de programmation pourrait être intimidant pour de nombreux professionnels de la finance.

L’utilisation d’outils d’analyse de données modernes comme Alteryx, H2O et Rapid Miner peut aider à résoudre ce problème et fournir rapidement des analyses pertinentes. Ces outils comprennent des ensembles complets d’analyses de données comme l’analyse de régression, le regroupement et l’analyse de séries chronologiques, de sorte que les utilisateurs n’ont pas besoin d’aller dans Excel pour l’analyse.

Au lieu de coder, l’utilisateur peut glisser-déposer dans le modèle. Une fois que le modèle a été configuré, il peut être automatisé quotidiennement. Cette automatisation peut fournir aux professionnels des finances la capacité de faire des prévisions quotidiennes. L’utilisation de ces outils peut réduire considérablement la dépendance à Excel, car toutes les analyses de traitement peuvent être effectuées dans l’outil.

Visualisation des données

La visualisation des données est un aspect essentiel de toute entreprise. Une visualisation efficace peut aider à trouver la tendance cachée, qui pourrait aider à déterminer l’avenir d’une entreprise.

La plupart des professionnels de l’analyse financière utilisent des graphiques Excel standard pour afficher leurs prévisions, ce qui manque d’efficacité pour découvrir des renseignements sur les produits ou les services. Tout en travaillant avec Excel pour la visualisation des données, les utilisateurs doivent d’abord manipuler les données, puis différents graphiques et graphiques sont créés manuellement. Excel a des fonctionnalités limitées pour construire un tableau de bord, et pour le rafraîchir, ce pourrait être fastidieux et chronophage.

Avec l’aide d’outils de visualisation modernes comme Tableau, Domo et Power BI, il peut facilement se connecter aux données centralisées et mettre à jour automatiquement les rapports. Ces outils peuvent fournir une visualisation efficace comme une carte thermique ou un diagramme de dispersion.

De plus, les utilisateurs ont des capacités d’analyse comme la création de scénarios hypothétiques et la corrélation. Ces outils de visualisation sont si avancés qu’ils utilisent le traitement du langage naturel pour fournir les résultats efficacement. Comme la complexité des données augmente avec des données structurées et non structurées, Excel traditionnel peut être trop compliqué pour construire une visualisation efficace. Cependant, sur des ensembles de données complexes, l’outil moderne peut créer efficacement un tableau de bord avec facilité.

 Mises à niveau et fonctions d’Excel

Le plus gros problème avec la plupart des professionnels de la finance est qu’ils sont bien versés dans l’utilisation d’Excel traditionnel. Depuis 2016, Microsoft a beaucoup investi dans Excel pour répondre aux besoins actuels des utilisateurs, mais la plupart des professionnels financiers ne connaissent pas ces fonctionnalités. De nombreux professionnels de la finance utilisent toujours les mêmes fonctionnalités créées il y a plus de dix ans.

Avec les fonctionnalités actuelles, les utilisateurs peuvent se connecter à une base de données externe ou à une page Web et importer des données en un seul clic et garder la connexion intacte à des fins futures. S’il y a un fil d’actualité, les utilisateurs peuvent actualiser les données au lieu de les créer à partir de zéro. De plus, avec Excel Power Query, les utilisateurs peuvent facilement formater et découper ou découper les données en fonction des besoins. Microsoft a également ajouté la fonction Power Pivot, qui permet aux utilisateurs de répondre à des besoins de données complexes. Les praticiens peuvent effectuer des analyses de données plus puissantes et créer des modèles de données plus sophistiqués que Excel standard.

Avec Office365, Excel a commencé à fournir une collaboration en temps réel. L’intégration de Power BI à Office365 a fourni de nouvelles fonctionnalités de visualisation et de tableau de bord, ce qui a été le plus grand inconvénient de l’utilisation d’Excel traditionnel. Power BI peut rassembler des données provenant de diverses sources pour créer un tableau de bord interactif.

Conclusion

La numérisation et l’automatisation des processus sont les principaux moteurs de toute croissance commerciale.

Excel est excellent pour l’analyse ad hoc car il offre aux utilisateurs une flexibilité qu’aucun autre outil ne peut fournir. Mais cette flexibilité se fait au détriment des processus manuels, d’une mauvaise sécurité et d’une mauvaise utilisation des ressources, et elle prend beaucoup de temps.

Les tâches des professionnels de la finance devraient consister à fournir une analyse en temps réel ; au lieu de cela, la plupart des professionnels de la finance sont coincés dans le nettoyage et la consolidation des données.

L’utilisation de logiciels financiers tiers, la compréhension de langages de programmation comme R et Python, ou l’utilisation d’outils d’analyse de données peuvent rapidement fournir un aperçu du rendement de l’entreprise, ce qui aidera les utilisateurs à prendre des décisions d’affaires rapides.

Cependant, même si les utilisateurs veulent conserver Excel, ils doivent comprendre les fonctionnalités modernes disponibles avec Excel, ce qui peut simplifier les processus.« 

Fin de l’article de Hirav Shah

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