Le big data est un sujet brûlant, et pour cause. La collecte et l'analyse des données devraient constituer l'un des plus importants investissements collectifs dans le domaine technologique de notre époque, avec une valeur marchande estimée à 103 milliards de dollars pour 2023. Les informations ont une grande valeur pour les entreprises, qu'il s'agisse à grande échelle, par exemple, de reconnaître des modèles et des tendances et d'apprendre des algorithmes, ou à petite échelle, par exemple, d'identifier des écarts et des erreurs, ou d'automatiser des tâches répétitives et détaillées. Ces informations les aident à adapter leurs services et leurs opérations afin d'améliorer l'expérience client et leur compétitivité.
Cependant, l'un des problèmes liés aux données est la présence de données de mauvaise qualité. Toutes les informations ne vous seront pas utiles, bien sûr, mais si les données auxquelles vous faites confiance sont incorrectes ou structurées d'une manière qui ne peut être traitée par des machines, elles peuvent être carrément nuisibles. Le nettoyage des données est un processus utilisé par les organisations pour éliminer toutes les données obsolètes, inexactes, incohérentes ou inutiles. Son importance pour les équipes financières ne peut être sous-estimée. Une mauvaise gestion et des données sources incorrectes dans les processus financiers et comptables peuvent avoir des conséquences importantes pour votre entreprise.
Poursuivez votre lecture pour en savoir plus sur le nettoyage des données, son fonctionnement, les meilleures pratiques, etc.
Le problème des données de mauvaise qualité
Il s'avère que ce sont les données non structurées qui posent le plus de problèmes. Ce type d'informations se présente sous une forme « brute », comme les fichiers image tels que les PDF, les fichiers audio, les e-mails, les relevés de capteurs provenant d'appareils IoT et diverses autres sources.
Les données non structurées sont beaucoup plus difficiles à traiter sans intervention humaine, ce qui signifie que les solutions d'automatisation peuvent souvent rencontrer des difficultés lorsqu'elles sont utilisées avec ce type de données. Et n'oubliez pas : l'erreur est humaine, ce qui ne fait qu'augmenter le risque lorsque des personnes doivent interpréter et saisir des informations non structurées dans divers systèmes. En comptabilité, les coûts peuvent être importants. Nous avons constaté, par exemple, que 30 % du coût des comptes fournisseurs était perdu en raison d'erreurs.
Et malgré les coûts directs, les coûts indirects peuvent également être considérables : des informations inexactes sont plutôt inutiles pour fonder vos décisions. Selon Forbes, 95 % des entreprises déclarent que la gestion des données non structurées est un problème. Et étant donné que la grande majorité des données utilisées par les entreprises sont non structurées, on comprend facilement pourquoi cela pose problème.
Pourquoi vous devriez tenir compte de la qualité des données
Le processus de nettoyage des données visant à améliorer leur qualité consiste à convertir vos données sous une forme lisible par machine et utile à votre entreprise. Vous pouvez ainsi rationaliser correctement vos opérations internes, automatiser et générer des analyses utiles et des informations exploitables. Des données saines présentent de nombreux avantages :
- Instaurer la confiance : recevoir des informations erronées dans un e-mail accompagné d'une facture jointe n'est une expérience agréable pour personne, qu'il s'agisse de l'équipe financière, de l'équipe d'assistance ou du client. Fournir des informations exactes permet d'instaurer la confiance entre les personnes avec lesquelles vous travaillez.
- Communication avec les clients : avez-vous déjà envoyé des e-mails à vos clients pour les remercier de leurs achats récents ou de leur fidélité ? Les informations contenues dans ces e-mails doivent être correctes afin que les acheteurs se sentent en confiance lorsqu'ils font affaire avec vous.
- Concentration améliorée : au lieu de passer leur temps à corriger les erreurs de saisie ou à éliminer les doublons, les employés peuvent se concentrer sur des aspects plus importants de la gestion de l'entreprise. Des données propres permettent en fin de compte d'améliorer l'efficacité et d'augmenter les revenus.
Le résultat de ces efforts se traduit finalement par un avantage concurrentiel par rapport aux autres entreprises, car cela peut vous aider à améliorer vos processus, à les rendre plus efficaces grâce à une meilleure automatisation et à être plus précis, tout en réduisant le risque d'erreurs qui peuvent nuire à la confiance dans votre marque et à vos résultats financiers.
Conseils et bonnes pratiques pour le nettoyage des données dans le domaine de la finance et de la comptabilité
Que vous travailliez dans la finance, l'informatique ou tout autre service, l'amélioration de la qualité des données doit être une priorité pour vous. Si vous avez lu notre Automation for CFOs , vous savez que les directeurs financiers doivent constamment veiller à la propreté et à l'ordre de leurs dossiers afin de maintenir de bonnes relations commerciales. À cette fin, voici quelques pistes pour vous lancer :
- Optimisez votre façon de travailler avec les données : évitez les erreurs dès le départ en standardisant les processus de saisie des données et en utilisant des outils qui recherchent automatiquement les anomalies, telles que les factures non conformes.
- Disposer de structures prédéfinies : par exemple, adopter une structure cohérente pour tout, des conventions de dénomination aux formats tels que les normes de messagerie dans Peppol, à utiliser dans toute l'entreprise. Plus vous les définirez tôt, plus cela sera facile à l'avenir.
- Suppression des données en double : les informations en double peuvent fausser vos analyses et vous faire perdre du temps lorsque vous les utilisez. Les doublons dans vos données de référence peuvent avoir des conséquences inattendues, mais importantes. Passez régulièrement vos données au crible pour supprimer les entrées en double afin de gagner du temps sur la maintenance des données ou adoptez des outils qui permettent de garder vos registres automatiquement à jour.
- Savoir ce qu'il faut conserver et ce dont il faut se débarrasser : que se passe-t-il lorsque des points de données sont manquants ou qu'il y a des valeurs aberrantes indésirables dans les informations collectées ? Prévoyez un plan pour traiter les entrées manquantes et supprimer celles qui sont indésirables. Par exemple, dans les processus de comptabilité fournisseurs, vous souhaitez que les écarts soient gérés de manière aussi automatique que possible et ne pas perdre de temps sur des erreurs de données dont votre organisation n'est pas responsable.
- Impliquer tout le monde : si vous souhaitez nettoyer vos données et les maintenir en bon état, communiquez dès le début vos intentions à votre équipe et trouvez des moyens de standardiser le flux de travail. Intégrer le nettoyage dans votre culture d'entreprise et adopter des outils axés sur la qualité des données est une excellente approche pour pérenniser les avantages.
Tirer parti de l'automatisation dans le domaine financier
Le traitement des données est chronophage et sujet aux erreurs humaines. À mesure que les entreprises adoptent des processus et des pratiques de nettoyage des données plus standardisés, l'un des meilleurs moyens de garantir la cohérence et l'exhaustivité de vos données consiste à utiliser des solutions numériques, des formats de transaction standardisés tels que les factures électroniques et l'automatisation.
Découvrez-en davantage sur le rôle de la gestion des données dans le domaine financier, ainsi que sur d'autres sujets connexes, dans notre nouvel ebook « L'automatisation pour les directeurs financiers ».
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