Big Data et analyse pour le Bureau des finances

Votre entreprise est-elle pilotée par les données ? Question piège. Toutes les entreprises le sont. Pouvez-vous imaginer une entreprise prospère qui prendrait des décisions sans aucune donnée ? En lançant des fléchettes ou des dés, par exemple ? Les entreprises axées sur les données se distinguent par la quantité et la qualité des données dont elles disposent. Plus encore, ces organisations les plus performantes ont la capacité de traiter les données et de générer des informations significatives. Il s'agit de bien plus que d'équations de pertes et profits et de projections de performances. C'est là que le big data - ce grand volume de données dont disposent les organisations - entre en jeu. Nous vous expliquons ci-dessous comment le big data peut faire une grande différence pour le Bureau des finances.

Collecter et assainir les données

Compte tenu du volume de données existant aujourd'hui - dont 90 % ont été créées au cours des quatre dernières années - il n'est pas difficile de croire en un avenir où toutes les décisions de l'entreprise seront fondées sur des données. Mais il faut faire quelque chose pour la qualité des données. Daniel Newman, analyste principal chez Futurum Research, PDG de Broadsuite Media Group, pense que l'IA (intelligence artificielle) est à la hauteur de la tâche. "Les entreprises sont tout simplement dépassées par le volume de données", déclare-t-il. "La clé est l'équilibre, et l'utilisation de l'analytique, de l'apprentissage automatique et de l'IA dans le cadre de votre stratégie commerciale sera la première étape pour beaucoup en termes de bénéfice de l'IA en augmentant les revenus et en offrant une meilleure expérience client." Il existe trois principes directeurs pour s'attaquer aux grands enjeux du big data :

Intégrer les données

L'intégration des données aide les équipes financières à prendre le contrôle de la grande quantité de données provenant de sources telles que les systèmes de gestion de la relation client (CRM) et de planification des ressources de l'entreprise (ERP), l'analyse du marché, les données générées par les utilisateurs et le suivi des médias sociaux. L'utilisation de l'intelligence artificielle pour l'ingestion, le nettoyage et la mise en correspondance avec une cible permet aux services financiers d'agréger et d'évaluer l'importance relative des données extraites afin d'obtenir des informations plus exploitables.

Consolider l'infrastructure

En termes simples, le big data a besoin d'une maison mieux construite. Une infrastructure améliorée est essentielle pour simplifier les analyses, rationaliser les flux de travail et assurer une gouvernance optimale des données dans l'ensemble de l'organisation. Les responsables financiers devraient envisager de consolider les ensembles de données tentaculaires, d'introduire un archivage avec possibilité de recherche et de veiller à ce que les nouvelles sources de données trouvent leur place dans l'architecture améliorée.

Connecter les systèmes - ne pas migrer

Il peut être tentant de commencer par migrer les systèmes actuels vers un processus actualisé qui tire également parti de la puissance de l'IA. Ce n'est pas la meilleure approche, selon Oliver Christie, consultant en IA, futuriste et conférencier. "Un point de départ propre (pour tout modèle centré sur l'IA) est indispensable, sans logiciel hérité, sans matériel hérité et, surtout, sans pensée héritée", explique-t-il. "Les anciennes méthodes de travail seront de plus en plus remises en question par la prochaine vague d'IA

Normaliser et établir des définitions

Même dans le monde de la finance, les mots ont leur importance, en particulier lorsque de nombreux titres sont utilisés pour désigner le même type de données. Si quelqu'un intitule un champ "Compte", un autre "Client" tandis qu'un troisième utilise "Compte client", les données peuvent devenir très laides, très rapidement. Il en va de même si un seul terme est utilisé pour saisir des données de manière incohérente - par exemple si "Client" est parfois utilisé pour saisir le nom de l'entreprise et parfois le nom de l'employé. Afin de profiter pleinement des avantages du big data et de l'IA, les départements financiers devraient s'efforcer d'obtenir un consensus à 100 % sur les étiquettes et les définitions des données. Il peut être nécessaire de maintenir certaines variations dans les ensembles de données. Par exemple, pour une entreprise internationale traitant avec de nombreuses devises, il est essentiel que les données puissent être traitées de manière à ce qu'elles soient significatives pour chaque membre de l'équipe.

Appliquer l'analyse

La combinaison du big data et de l'IA permet d'obtenir une analyse supérieure et des informations plus exploitables en termes d'évaluation des risques, de nouvelles opportunités et de tendances de gestion. "Compte tenu du volume important de données précises et de la nature quantitative de la finance, l'IA s'est avérée très utile pour fournir de meilleurs outils de prise de décision et améliorer les prévisions de flux de trésorerie", a déclaré Clara Durodié, stratège en technologie de l'IA, présidente du Cognitive Finance Group.

Voir au-delà du département financier

Si vous cherchez à recruter des alliés pour partager votre enthousiasme pour le big data, vous n'aurez pas à chercher bien loin. Les départements en contact avec la clientèle, comme les ventes, le service à la clientèle et le marketing, se tournent de plus en plus vers le big data pour prendre des décisions en matière de tarification, de satisfaction de la clientèle et d'efficacité des campagnes. Les services de ressources humaines utilisent le big data pour aider à la fidélisation et au recrutement des employés, et même pour stimuler la productivité. Fondamentalement, le big data et l'IA peuvent transformer une entreprise à tous les niveaux. "En termes d'amélioration de la gestion de l'entreprise, de tarification en temps réel, de négociation automatique, de recherche de fournisseurs malhonnêtes, de fournitures non livrées automatiquement, ces solutions existent et sont prêtes", a déclaré David Talby, directeur de la technologie, Pacific AI. "Nous passons du stade de l'innovation à celui de l'adoption précoce. Dès à présent, vous avez la possibilité de mettre en œuvre certains de ces systèmes avec un risque beaucoup plus faible que ce que les gens perçoivent" Le big data peut avoir un impact important sur le Bureau des finances, qu'il s'agisse d'améliorer la collecte des données ou de fournir de meilleures analyses. Pour en savoir plus sur l'IA en finance, consultez notre dernière ressource sur l'IA.