La valorisation de la Data est qualifiée de « pétrole du 21e siècle », car l’explosion des données constitue une véritable valeur ajoutée pour l’activité des entreprises, sous réserve qu’elles soient habilement exploitées !
L’usage et l’exploitation des datas vont pouvoir substantiellement aider les entreprises à réduire et maîtriser leurs risques et ainsi faciliter la prise de décision, ou encore, à créer la différence (avec un avantage compétitif) à l’aide de l’analyse prédictive.
Le « Big Data » (ou mégadonnées/données massives) désigne les ensembles de données devenus tellement volumineux qu’ils en deviennent difficiles à travailler avec des outils classiques de gestion de base de données ou de gestion de l’information.
Son utilisation présente à la fois un intérêt cognitif, une source de performance et un avantage compétitif pour toutes les fonctions métiers. Le Big Data impacte et réforme la comptabilité internationale encore appelé normes IFRS (International Financial Reporting Standards) destinées à apporter davantage de transparence en termes de communication financière.
Depuis 2005, les sociétés européennes cotées en bourse doivent établir leurs états financiers selon le référentiel IFRS. Majoritairement orientées investisseurs, l’objectif de ces normes est d’harmoniser l’information financière à destination de ces derniers.
Le passage aux normes IFRS, et notamment l’entrée en vigueur des normes 9 (relatifs aux instruments financiers) et 17 (qui portent sur les contrats d’assurance), exige des contraintes réglementaires croissantes en matière de protection des données avec l’entrée en vigueur de la « GDPR » relatif en matière de protection des données et du devoir de conseil « IDD » et « PRIIPS ».
Finalement, les autorités de contrôle exigent des informations plus complètes dans des délais toujours plus brefs, ainsi que des rapports cohérents entre eux, qu’il s’agisse de rapports d’activité, prudentiels ou financiers. Avec les bons outils d’analyse, il est désormais possible de générer de nouveaux rapports à partir de données plus « fraîches » et de façon plus dynamique. La révolution du Big Data se traduit par l’intégration d’un grand nombre de processus comptables, prudentiels, de contrôle qualité et de gestion des risques.
> À LIRE AUSSI : Les bonnes pratiques pour assurer la qualité des données
A cet effet, la mise en place d’une architecture adaptée et orientée Big Data permet de décloisonner des données jusqu’alors dispersées, qui peuvent être partagées depuis des « Data lake » (ou lacs de données) transverses aux organisations, et ainsi de bénéficier à l’ensemble de l’entreprise. Dans ce type d’architecture, le temps des silos fonctionnels est bel et bien révolu.
Grâce aux données issues du Big Data et aux technologies sous-jacentes, il est désormais possible de réaliser des simulations en temps réel sur de très nombreux scénarios.L’intégration d’une technologie Big Data pour améliorer le processus financier se fait en 3 étapes :
- Étape 1 : établir un modèle opérationnel axé sur les données, qui sera au centre des processus de prise de décision.
- Étape 2 : mettre en place une architecture informatique orientée Big Data. Qui comportera différentes couches de données, qui combine souplesse, évolutivité et exploration optimale nécessaire à une communication financière efficiente et efficace.
- Étape 3 : promouvoir une culture d’entreprise marquée par un état d’esprit novateur en termes de prise en compte de l’information financière destinée aux décideurs.
La rédaction vous conseille
> Points de vigilance pour réussir sa migration Big Data
> Quels coûts directs et indirects pour votre migration Big Data ?
