Le Big Data est un sujet d'actualité pour de bonnes raisons. La collecte et l'analyse des données devraient constituer l'un des plus gros investissements technologiques collectifs de cette époque, avec une valeur de marché prévue de 103 milliards de dollars en 2023. Les informations ont une grande valeur pour les entreprises, que ce soit à grande échelle, par exemple, pour reconnaître des modèles et des tendances et apprendre des algorithmes, ou à petite échelle pour identifier, par exemple, des écarts et des erreurs, ou automatiser des tâches détaillées répétitives. Ces informations les aident à adapter leurs services et leurs opérations afin d'améliorer l'expérience de leurs clients et leur compétitivité.
Cependant, les données présentent un problème : la présence de données de mauvaise qualité. Toutes les informations ne vous seront pas utiles, bien entendu, mais si les données auxquelles vous faites confiance sont incorrectes - ou structurées d'une manière qui ne permet pas aux machines de les traiter - 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 manipulation et des données sources incorrectes dans les processus financiers et comptables peuvent avoir des conséquences importantes pour votre entreprise.
Lisez la suite 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 des fichiers d'images tels que des PDF, des fichiers audio, des courriels, des 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 ont souvent du mal à les traiter. Et n'oubliez pas que l'erreur est humaine, ce qui ne fait qu'accroître 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 étaient perdus à cause d'erreurs.
Et malgré les coûts directs, les coûts indirects peuvent être considérables également - 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. Étant donné que la grande majorité des données utilisées par les entreprises sont non structurées, il est facile d'imaginer qu'un problème se pose.
Pourquoi faut-il prendre en compte la qualité des données ?
Le processus de nettoyage des données pour en améliorer la qualité consiste à convertir vos données en une forme lisible par une machine et utile à votre entreprise. De cette manière, vous pouvez rationaliser les 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 courriel avec une facture en pièce jointe n'est une expérience positive pour personne, qu'il s'agisse de l'équipe financière ou de l'équipe d'assistance ou du client. Le fait de tout mettre en œuvre avec des informations exactes permet d'instaurer la confiance entre les personnes avec lesquelles vous travaillez.
- Communication avec les clients : Vous avez déjà envoyé des courriels à vos clients pour les remercier de leurs achats récents ou de leur fidélité ? Les données contenues dans ces courriels doivent être correctes pour que les acheteurs se sentent en sécurité lorsqu'ils font affaire avec vous.
- Une meilleure concentration : au lieu de passer du temps à corriger les erreurs de saisie ou à éliminer les données en double, les employés peuvent se concentrer sur des aspects plus importants de la gestion de l'entreprise. Des données propres se traduisent en fin de compte par une plus grande efficacité et des revenus plus importants.
Le résultat de ces efforts constitue en fin de compte un avantage concurrentiel par rapport aux autres entreprises, car il peut vous aider à améliorer les processus, à les rendre plus efficaces grâce à une meilleure automatisation, et à être plus précis en réduisant le risque d'erreurs qui peuvent nuire à la fois à la confiance dans votre marque et à votre résultat net.
Conseils et bonnes pratiques pour le nettoyage des données en finance et 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 Automatisation pour les directeurs financiers vous savez que les directeurs financiers doivent constamment veiller à la propreté de leurs dossiers afin de maintenir des relations commerciales positives. À cette fin, voici quelques moyens de commencer :
- Optimiser la façon dont vous travaillez avec les données : Prévenez les erreurs en standardisant les processus de saisie des données et en utilisant des outils pour rechercher automatiquement les divergences, telles que les factures déviantes.
- Disposer de structures prédéfinies : Par exemple, disposer d'une structure cohérente pour tout ce qui concerne les conventions de dénomination et les formats, tels que les normes de messagerie de Peppol, à utiliser dans l'ensemble de l'entreprise. Plus tôt vous les fixerez dans la pierre, plus vous faciliterez les choses à l'avenir.
- Suppression des données en double : Les informations en double peuvent perturber vos analyses et vous faire perdre du temps lorsque vous les traitez. Les doublons dans vos données de base peuvent avoir des conséquences inattendues, mais significatives. Passez régulièrement vos données au peigne fin pour détecter les entrées en double afin d'économiser sur la maintenance des données ou adoptez des outils qui mettent automatiquement de l'ordre dans vos registres.
- Savoir ce qu'il faut garder et ce dont il faut se débarrasser : Que se passe-t-il lorsqu'il manque des points de données ou que les informations collectées présentent des valeurs aberrantes indésirables ? Prévoyez un plan pour gérer les entrées manquantes et supprimer les entrées indésirables. Par exemple, dans les processus de comptabilité fournisseurs, vous voulez que les écarts soient gérés aussi automatiquement que possible et ne pas perdre de temps avec des erreurs de données dont votre organisation n'est pas responsable.
- Impliquer tout le monde : Si vous souhaitez nettoyer vos données et les conserver, communiquez très tôt vos intentions à votre équipe et trouvez des moyens de normaliser le site workflow. Intégrer le nettoyage dans votre culture d'entreprise et adopter des outils axés sur la qualité des données est une excellente approche pour maintenir les avantages.
Utiliser l'automatisation dans la finance à votre avantage
Travailler avec des données prend du temps et est sujet à l'erreur humaine. À l'heure où les entreprises adoptent des processus plus normalisés et des pratiques de nettoyage des données, l'un des meilleurs moyens de garantir la cohérence et l'exhaustivité de vos données consiste à utiliser des solutions digitale-first, des formats de transaction normalisés tels que les factures électroniques, et l'automatisation.
Pour en savoir plus sur le rôle de la gestion des données dans la finance, ainsi que sur d'autres sujets connexes, consultez notre nouveau livre électronique "Automation for CFOs".
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