Introduction : La Data et le traitement de données massives comptables, enjeux, méthodes et perspectives. Excel Késako ? Logiciel de la division Microsoft Office. Utilisation d’Excel dans le monde (1.4 milliards d’utilisateurs dans le monde).
Séquence 1 : Approches et techniques du traitement de données comptables par cycles dans Excel
1. La collecte de données : Les différentes sources et formats de données
- Données comptables en provenance des systèmes comptables
- Augmentation de l’information, la collecte de données publiques
- Echange avec les participants : quels sont vos données sources que nous n’avons pas évoquées, quelles sont vos pratiques ?
2. Traitement de la donnée comptable
- Analyse de la fiabilité de la donnée source [Cas pratique 10 minutes]
- Création de zones nommées pour identifier les différentes classifications de la structure de données (plan de compte, date)
- Analyse d’une activité de service avec l’utilisation du grand livre
- Analyse du haut de bilan
- Analyse du bas de bilan (BFR), utilisation des fonctions : somme, rechercheV, nb, nb.si, nb.si.ens [suite du cas pratique 35 minutes ]
- Analyse de l’activité construction d’un PL par fonction (CA, coût des ventes, marge opérationnelle, ebidtda, ebit, …)
- Présentation des fonctions : somme, somme.si, somme.si.ens, CA : analyses de tendances
- Cadrage avec la balance générale
- Utilisation de RechercheV
- Présentation de Index, Equiv, Index(Equiv)
- Consolidation des connaissances : Construction d’un TFT [suite du cas pratique 35 minutes]
3. Restitutions : le pont de voute de la relation client (Slide : distinction entre restitutions statiques et restitutions dynamiques)
- Les restitutions statiques : Les TCD, les tables, tableaux et graphiques
- les restitutions dynamiques : Utilisation intelligente des segments pour présenter les données de l’activité au client
Conclusion en deux slides : 1 /ce que nous avons réalisé, quelles ont été les formules utilisées et objectifs atteints. 2/ la limite d’Excel dans le traitement de données, et comment s’en libérer ?
Séquence 2 : Approches et techniques avancées du traitement de données comptables par cycles dans Excel focus PowerPivot
PowerPivot Késako ?
- Au début Microsoft Office, ensuite Microsoft Sql Server
- La libération des limites d’Excel, analyse de données Massives comptable
- Limites ? les limites physiques (principalement Processeur et RAM) de son ordinateur
1. La collecte de données
- S’interroger sur la donnée à disposition et les objectifs à atteindre :
- Nous avons un GL que faire ?
- Comment pouvons-nous accélérer notre intervention tout en apportant plus de valeur ajoutée à nos clients ?
- Analyse dynamique et mise à jour automatique avec les données de la comptabilité
- Construction du modèle de données :
- un peu de technique : distinctions entre dimensions et table des faits
- relation entre ses tables
[Cas pratique 35 minutes]
2. Traitement de la donnée comptable
- Analyse de la fiabilité de la donnée
- Analyse du haut de bilan
- Analyse du bas de bilan
- Analyse de l’activité avec la construction d’un PL par fonction (CA, Cout des ventes, EBITDA, EBIT, …)
- Cadrage avec la donnée comptable
Pour ces parties nous allons faire usage de fiches pratiques mentionnant :
- Fonctions d’agrégation : Sum, Min, Max, Average
- Fonctions d’agrégation sur table intermédiaires en mémoire : SumX, MinX, MaxX, AverageX
- Fonction ayant des tables en entrée : Filter, Etc (Téva à regaIntroduction au principe du “contexte d’évaluation”), Présentation de Calculate, Analyse et tests du contexte d’évaluation, Calcul sur différents niveaux de granularité
- Fonction sur les dates (utiles lorsque l’on veut comparer des YTD, QTD, etc)
3. Restitutions : le pont de voute de la relation client
- Les restitutions statiques
- les TCD
- les tables, tableaux et graphiques
- Les restitutions dynamiques
- Utilisation intelligente des segments pour présenter les données de l’activité au client
- Ouverture sur les présentations avancées de PowerBI
[Cas pratique 35 minutes]
Conclusion
Avantages et inconvénients de chacune des approches
- Excel :
- outil puissant
- assez simple d’utilisation
- stable
- limite de la quantité de données pouvant être traitées
- PowerPivot :
- outil puissant pouvant embarquer des masses de données considérables
- permettant des calculs poussés et précis
- nécessite un investissement en formation
- permet de brancher par la suite sur des outils ayant des visualisations beaucoup plus poussées tel que PowerBI
- limite vite atteinte avec l’analyse prédictive
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