Sujet d’article : Contrôle de gestion et les compétences à développer
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En effet, le contrôle de gestion est devenu un pilier essentiel pour la performance et la compétitivité des entreprises. Ce domaine, à la croisée de la comptabilité, de la finance et de la stratégie, exige donc des compétences spécifiques et évolutives. À l’heure où les données et la technologie prennent une place prépondérante dans la prise de décision, les professionnels du contrôle de gestion doivent alors s’adapter et développer une expertise pointue pour répondre aux défis contemporains.
Dans cet article vous allez donc explorer les compétences clés que les contrôleurs de gestion doivent acquérir pour exceller dans leur rôle, maximiser l’efficacité opérationnelle et contribuer de manière significative à la réalisation des objectifs stratégiques de leur organisation.
Alors ? prêts ?
C’est parti !
Compétences en Data à développer en contrôle de gestion
Collecte et intégration des données :
En premier, dans le contexte du contrôle de gestion, la collecte et l’intégration des données sont des étapes cruciales pour garantir une prise de décision informée et stratégique. Ces processus permettent alors de rassembler des informations pertinentes provenant de diverses sources, d’assurer la qualité des données et aussi de les consolider pour une analyse cohérente et exhaustive.
Voici donc les points essentiels à savoir sur la collecte de données :
Identification des sources de données internes et externes :
Données Internes :
Comptabilité : Les données financières provenant des systèmes comptables fournissent une base solide pour l’analyse des coûts, des revenus et de la rentabilité. Cela inclut donc les bilans, les comptes de résultat, et aussi les flux de trésorerie.
Ventes : Les données sur les ventes incluent donc les historiques de ventes, les prévisions, les performances des produits et des services, ainsi que les données client. Elles permettent donc d’analyser les tendances de vente, d’évaluer les performances commerciales et aussi de planifier les stratégies de vente.
Production : Les informations sur les processus de production, les niveaux de stock, les coûts de production et les délais de livraison sont aussi essentielles pour évaluer l’efficacité opérationnelle et optimiser la gestion des ressources.
Ressources Humaines : Les données sur les effectifs, les coûts salariaux, les performances des employés et les indicateurs de productivité fournissent donc aussi des insights sur la gestion des ressources humaines et aussi l’impact sur les coûts opérationnels.
Données Externes :
Pour les données externes voici donc leurs sources :
Marché : Les études de marché, les données concurrentielles, les tendances de l’industrie et les comportements des consommateurs offrent dans ce sens un contexte crucial pour la planification stratégique et l’analyse concurrentielle.
Tendances Économiques : Les indicateurs économiques tels que les taux d’intérêt, les taux de change, les indices de prix et les prévisions économiques influencent de manière significative les décisions financières et opérationnelles.
Réglementation : Les données sur les régulations gouvernementales, les normes industrielles et les politiques fiscales sont aussi essentielles pour assurer la conformité et évaluer les impacts réglementaires.
Intégration des Données en contrôle de gestion :
Utilisation de Systèmes ERP et de Solutions de Business Intelligence (BI) :
Systèmes ERP (Enterprise Resource Planning) :
Centralisation des Données : Les systèmes ERP intègrent les données de diverses fonctions de l’entreprise (comptabilité, ventes, production, RH) dans une base de données centralisée, facilitant ainsi l’accès et aussi la gestion des informations.
Automatisation : Les processus automatisés dans les ERP réduisent les erreurs humaines et augmentent l’efficacité opérationnelle en automatisant la saisie et le traitement des données.
Solutions de Business Intelligence (BI) :
Parmi les solutions de BI on trouve :
Consolidation des Données : En effet, les outils de BI agrègent les données provenant de multiples sources internes et externes, offrant une vue d’ensemble unifiée et cohérente.
Analyses Avancées : Les solutions BI permettent aussi de réaliser des analyses complexes, des visualisations interactives et des rapports dynamiques, facilitant ainsi la prise de décisions basées sur des données factuelles.
Accès et Partage : Les plateformes BI permettent un accès facilité aux données et aux analyses pour les différents départements et niveaux hiérarchiques, favorisant une collaboration efficace et une prise de décision éclairée.
Préparation et nettoyage des données :
En effet, la préparation et le nettoyage des données sont des étapes cruciales pour garantir la fiabilité et la pertinence des analyses effectuées dans le cadre du contrôle de gestion . Ces processus permettent ainsi de transformer des données brutes en informations exploitables, essentielles pour une prise de décision éclairée.
Voici donc un développement détaillé sur les aspects clés du nettoyage et de la transformation des données pour le contrôle de gestion :
Nettoyage des Données
1. Identification et correction des erreurs :
- Détection des Anomalies : Utilisation de techniques statistiques pour identifier des valeurs aberrantes (outliers) qui pourraient fausser les analyses. Par exemple, des écarts inexplicables dans les coûts ou les recettes doivent être investigués et corrigés.
- Validation des Données : Mise en place de règles de validation pour vérifier la cohérence et l’exactitude des données. Cela peut donc inclure des vérifications croisées avec des sources fiables ou des contrôles de logique pour s’assurer que les données respectent des critères spécifiques (par exemple, un coût ne peut pas être négatif).
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2. Suppression des Doublons :
- Déduplication : Utilisation d’algorithmes de correspondance pour identifier et supprimer les enregistrements en double. Les doublons peuvent ainsi provenir de multiples saisies ou d’importations de données répétées.
- Consolidation des Enregistrements : Lorsqu’un doublon est détecté, il est très souvent nécessaire de fusionner les informations pertinentes de chaque enregistrement pour ne conserver qu’un seul enregistrement complet et précis.
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3. Gestion des Données Manquantes :
- Imputation des Valeurs Manquantes : Application de techniques d’imputation pour remplacer les valeurs manquantes par des estimations basées sur des données similaires. Par exemple, si une dépense est manquante pour un mois spécifique, elle peut ainsi être estimée en fonction des mois précédents et suivants.
- Analyse d’Impact : Évaluation de l’impact des données manquantes sur les analyses. Dans certains cas, les enregistrements incomplets peuvent aussi être exclus des analyses pour éviter de fausser les résultats.
Transformation des données
1. Structuration des données :
- Normalisation : Conversion des données dans un format standardisé pour faciliter l’analyse. Cela peut donc inclure la conversion des devises, l’unification des formats de date, et aussi la mise en conformité des codes de produits ou de services.
- Catégorisation : Regroupement des données en catégories pertinentes pour le contrôle de gestion, comme les types de dépenses, les segments de marché ou encore les centres de coût.
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2. Formatage des données pour les rendre exploitables :
- Agrégation : Regroupement des données à différents niveaux pour obtenir des perspectives globales et détaillées. Par exemple, l’agrégation des coûts par département, par projet ou par période temporelle (mois, trimestre, année).
- Calcul des Indicateurs Clés de Performance (KPI) : Cela signifie la transformation des données brutes en indicateurs pertinents pour le contrôle de gestion, tels que le coût par unité, le taux de rentabilité, ou le chiffre d’affaires par employé, etc.
Analyse de données :
Voici les 3 types d’analyse de données que vous devez savoir :
Descriptive : Exploration des données pour obtenir des informations sur les tendances passées et actuelles.
Prédictive : Utilisation de modèles statistiques et algorithmes de machine learning pour prévoir les tendances futures et aussi pour anticiper les besoins.
Prescriptive : Enfin, ce type d’analyse de données, repose sur des recommandation de décisions optimales basées sur les analyses descriptives et prédictives.
Compétences en visualisations de données à développer en contrôle de gestion
Visualisation des données :
Outils de Visualisation : Utilisation de logiciels comme Tableau, Power BI, QlikView pour créer des tableaux de bord interactifs et des rapports visuels.
Principes de Design : Application des meilleures pratiques de visualisation pour garantir la clarté, la lisibilité et l’interprétabilité des graphiques et tableaux.
Interactivité : Ceci permet la création de visualisations interactives permettant ainsi aux utilisateurs de manipuler les données et de creuser plus profondément dans les analyses.
Communication et reporting :
Rapports Dynamiques : Conception de rapports personnalisés et dynamiques pour différents niveaux de gestion.
Narration de Données : Techniques de data storytelling pour communiquer efficacement les insights et faciliter ainsi la prise de décision.
Automatisation des Rapports : Mise en place de processus automatisés pour la génération et la distribution des rapports périodiques. En effet, ceci est une technique avancée que vous pouvez apprendre soit sur Excel ou encore sur Power BI.
Enfin, la préparation et le nettoyage des données sont donc des étapes indispensables dans le contrôle de gestion pour garantir des analyses fiables et pertinentes.
Alors, en mettant en œuvre des pratiques rigoureuses de nettoyage des données et en transformant ces données de manière efficace, vous pouvez donc extraire des insights précieux et soutenir la prise de décision stratégique au sein de votre organisation.
Ces processus permettent ainsi de transformer des données brutes et souvent désordonnées en informations structurées et exploitables, offrant de la sorte une base solide pour une gestion financière et opérationnelle optimale.
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