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Usage de la data par la Direction Administrative et Financière

26 octobre 2018

Usage de la data par la Direction Administrative et Financière

LA DAF : GÉRER LES RISQUES, DÉTECTER LES OPPORTUNITÉS

A la Direction Administrative et Financière aussi, on apprécie la data. Et pour cause, elle joue un rôle important aussi bien au sein de l’entreprise, que dans son développement.

 

En interne, déjà, la data financière permet à la DAF de colmater les fuites de rentabilité. Grâce aux données collectées auprès des salariés comme des fournisseurs, il est possible de mettre en place de nouveaux process évitant les frais inutiles ou augmentant la productivité des équipes. L’analyse de la data conduit aussi à une meilleure organisation dans l’entreprise, via des chaînes décisionnelles repensées, par exemple.

 

Entre 2012 et 2015, le Big Data aurait augmenté de 41% les performances au sein des entreprises l’exploitant

The Deciding Factor: Big Data & Decision Making, Capgemini 2012

Le Big Data trouve aussi son utilité dans le trading en intégrant plus intelligemment les mécanismes boursiers dans l’entreprise et en déchiffrant plus efficacement les données. Tout comme pour la Sales Intelligence, la data au service des DAF peut aider à anticiper les mouvements financiers et les tendances des marchés. Ce qui simplifie la prise de décision et limite les risques.

 

En externe, la data financière sait aussi se rendre utile. Elle permet notamment de surveiller la santé d’entreprises concurrentes et de potentiels rachats. Pour la DAF, il est alors plus aisé de choisir où investir en se tournant vers les entités sans passif et en situation de confort. Ici, le Big Data prend la forme de rapports bancaires, de livres de comptes, d’historique des achats…

 

Usage de la data par la Direction Administrative et Financière

Les données utilisées par la DAF protègent l’entreprise des mauvaises décisions. De l’étude d’opportunités de développement, elle peut aussi s’intéresser aux clients, en repérant notamment en avance les mauvais payeurs, là encore en analysant les données bancaires. Ce qui, in fine, réduit les risques (d’impayés, en l’occurrence).

Le problème actuel des équipes DAF réside finalement dans le traitement des données, qui arrivent en quantités impressionnantes, et qu’il faut parvenir à trier, qualifier et utiliser.

 

Un DAF doit être à même de canaliser l’exploitation des quantités astronomiques d’informations drainées par les flux entrants et sortants de l’entreprise.

Rémi Carnimolla, Dessine-moi un Daf en 2020: épisode 2