Dans le paysage économique actuel, en constante évolution et de plus en plus compétitif, la capacité à prédire avec précision ses indicateurs financiers n’est plus un luxe, mais une nécessité absolue pour toute entreprise aspirant à la pérennité et à la croissance sereine. Les prévisions financières, autrefois considérées comme un exercice fastidieux et souvent imprécis, sont devenues un outil stratégique incontournable pour naviguer dans le monde des affaires.
Imaginez un instant piloter un navire sans carte ni boussole, dans un océan où les conditions météorologiques changent à chaque instant. C’est précisément le défi auquel font face les entreprises qui négligent leurs prévisions financières. Sans une vision claire de l’horizon financier, comment espérer prendre des décisions éclairées, anticiper les opportunités, ou se prémunir contre les risques potentiels ?
L’automatisation des prévisions financières émerge comme la solution à ce défi crucial. Elle promet non seulement d’améliorer la précision et la rapidité des projections, mais aussi de libérer les équipes financières des tâches répétitives, leur permettant de se concentrer sur l’analyse stratégique et la prise de décision.
Dans cet article, nous explorerons comment l’automatisation révolutionne le processus de prévision financière, transformant une tâche autrefois chronophage en un puissant outil de pilotage stratégique. Nous verrons comment cette technologie permet aux entreprises de toutes tailles de gagner en agilité, en précision et en confiance dans leur planification financière, ouvrant ainsi la voie à une croissance plus maîtrisée et à une résilience accrue face aux défis du marché.
Data, data, datalake !!
Nous avons abordé l’optimisation de la pré-comptabilité ainsi que l’automatisation des tâches répétitives dans un article précédent. Adressons maintenant une problématique plus spécifique: l’analyse dynamique de données hétérogènes et fluctuantes au travers l’exemple précédent.
Notre DAF précédent souhaite désormais prédire le volume de ses ventes en fonction de (1) la météo, (2) la croissance de son marché et (3) le bien-être de ses salariés. Ces données étant externes, hétérogènes et fluctuantes, il pourra utiliser une solution de RPA pour automatiser la récupération de ces différentes données afin de les entreposer dans un lac de données. Les leaders du marché du Cloud ont tous pris le virage de la data au travers des solutions comme Amazon S3, Google Cloud Storage ou Azure Datalake Storage ou encore Snowflake qui permettent de déployer des lacs de données.
Un Data Lake, est une plateforme de stockage conçue pour héberger de grandes quantités de données dans leur format brut, qu’elles soient structurées, semi-structurées ou non structurées. Contrairement aux systèmes traditionnels de gestion de données qui imposent un schéma fixe lors de l’écriture des données, un Data Lake utilise une approche qui structure les données uniquement lorsqu’elles sont lues pour analyse.
L’utilisation de tels outils est primordiale avant tout traitement ultérieur et présente les avantages suivants:
- Flexibilité : Le Data Lake permet d’ingérer et de stocker des données de toutes sortes sans transformation préalable, offrant ainsi une grande flexibilité pour les analyses futures.
- Évolutivité et Héritage: Grâce à son architecture plate, un Data Lake peut s’étendre facilement pour accueillir des volumes de données croissants.
- Accessibilité : Les données peuvent être rapidement explorées et analysées à l’aide de divers outils analytiques et technologies avancées telles que le machine learning et l’intelligence artificielle.
Prévoir le futur
Dans cette partie, nous oublierons Excel et nos tableaux croisés dynamiques au profit d’une solution française d’analyse de données; Dataiku. Au travers leur solution Dataiku Data Science Studio, l’utilisateur a accès à une plateforme tout en un avec une interface simple et intuitive, qui permet de réaliser des opérations de traitement et d’enrichissement de données.
Dataiku offre plusieurs fonctionnalités pour prédire le futur à travers ses solutions d’analyse prédictive et de machine learning :
Prévision des Séries Temporelles
Dataiku propose des outils de prévision des séries temporelles qui permettent de :
- Analyser les données historiques pour identifier des tendances et des motifs
- Utiliser divers algorithmes comme les modèles statistiques et le deep learning pour générer des prévisions
- Définir l’horizon de prévision souhaité, allant de quelques minutes à plusieurs années
- Intégrer des variables externes pour améliorer la précision des prévisions
Modélisation Prédictive
La plateforme offre également des capacités de modélisation prédictive plus générales :
- Création de modèles de régression pour prédire des valeurs numériques futures
- Classification pour prédire des catégories ou des événements futurs
- Évaluation et comparaison des performances de différents algorithmes
Automatisation et Déploiement
Pour opérationnaliser les prévisions, Dataiku permet de :
- Automatiser le processus de réentraînement des modèles avec les dernières données
- Générer de nouvelles prévisions de manière programmée
En combinant ces capacités, une solution de type Datalake couplée à des solutions de Datavisualisation il est possible d’aboutir à une solution complète pour prédire le futur à partir de données historiques, que ce soit pour des prévisions financières, la prise de décision, l’anticipation de la demande client, la conformité, ou d’autres cas d’usage nécessitant une vision prospective !