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Oracle : en matière de données, moins peut être plus

Avec les bonnes données dans vos systèmes financiers, vous pouvez non seulement clôturer vos comptes plus rapidement, mais aussi réagir plus vite aux exigences changeantes de votre entreprise.
Charles Homs, Oracle
26 mai 2021
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Ce texte a été automatiquement traduit en français de l'allemand

Les fournisseurs d'applications comme SAP et Workday ont tendance à penser qu'il est préférable d'intégrer plus de données dans les applications financières. Dans l'optique de l'innovation axée sur les données, on pourrait en effet penser que plus il y a de données, mieux c'est - plus vous avez de données, plus vous pouvez les analyser et plus votre entreprise semble intelligente.

Nombre moyen de jours de fermeture des livres chaque trimestre depuis 2015. Source : Refinitiv (Analyse des événements de revenus depuis 2015 dans Refinitiv Eikon)

Mais quelle est la quantité optimale de données pour le système financier ? Où stocker les données dont vous n'avez pas nécessairement besoin dans votre système financier ? Quels types d'analyses sont utiles ? De quelle quantité de données avez-vous besoin pour bénéficier d'une innovation axée sur les données ?

Allons au fond des choses

Dans la comptabilité financière, un ledger général se compose au minimum de ces éléments de données :

  • Entreprise. Cet élément représente une partie entière ou logique d'une entreprise, d'une personne morale ou d'une organisation.
  • Comptes. C'est ici que les soldes sont enregistrés et que les informations financières et les rapports sont organisés.
  • Centres de coûts. Il s'agit d'une unité logique au sein d'une organisation, comme une unité commerciale, un service ou un groupe.

Les entreprises utilisent généralement plus que ces trois segments dans leurs rapports financiers. D'autres exemples de segments couramment utilisés sont le projet et le produit. La plupart des entreprises utilisent environ six segments. Dans le cas d'Oracle Cloud ERP, la clé peut comporter 30 segments de 240 caractères chacun. 

Le ledger général d'Oracle peut également être créé dans une structure composite. Cela signifie que vous avez une structure de livres auxiliaires qui peuvent avoir en commun certains éléments de données clés (comme les centres de coûts ou les comptes).

Chaque grand livre peut avoir les caractéristiques spécifiques suivantes : La méthode d'établissement du bilan, la comptabilité analytique, la granularité des coûts et la période de calcul des coûts. La mise à jour se fait de manière composite, c'est-à-dire que si vous gérez le ledger général, les livres auxiliaires sous-jacents peuvent, en option, hériter des mises à jour du grand livre. De cette manière, vous pouvez avoir autant de livres auxiliaires que vous le souhaitez.

En revanche, SAP a introduit avec S/4 Hana ce que l'on appelle le journal universel. SAP a étendu le nombre de segments que le journal universel peut contenir. S/4 dispose désormais d'un total de 999 segments. Cela signifie que dans SAP Financials, vous pouvez par exemple enregistrer des clients, des campagnes de vente ou des groupes de collaborateurs comme propriétés.

Une comptabilité financière avec autant de segments est appelée un grand livre surchargé ("Thick General Ledger"). Cela signifie également qu'il contient plus de données que vous n'en avez besoin d'un point de vue comptable. En revanche, un grand livre allégé contient suffisamment de données pour le reporting financier, tandis que les autres données sont stockées ailleurs dans la suite d'applications.

Devenir plus intelligent avec les bonnes données

Pour mieux travailler avec toutes les données de votre entreprise, pour clôturer plus rapidement vos périodes trimestrielles et pour accélérer le processus de prise de décision, vous devriez tenir compte de ces étapes :

  • Utilisation du Machine Learning (ML). Plus les agents intelligents reçoivent de données, plus ils deviennent précis. Mais cela ne signifie pas que vous devez déplacer plus de données vers le service financier. Le ML peut apprendre des données partout dans vos applications d'entreprise. Le ML apprend également de la manière dont les gens interagissent avec les données, ce qui permet à la solution de personnaliser la réponse.
  • Utilisation de données en temps réel provenant de la source. Vous avez déjà des données de vente dans vos applications d'expérience client, des données sur les employés dans la gestion du capital humain, des données sur la chaîne d'approvisionnement dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement et des données financières et de planification dans l'ERP. Ils peuvent interagir avec les données dans toutes ces applications en utilisant des termes commerciaux communément compris dans leurs systèmes sources respectifs, sans dépendre de l'informatique.
  • Accès aux données directement dans le système source. Conservez dans le système source des données transactionnelles détaillées spécifiques au secteur, par exemple des données de facturation à haut volume dans le secteur des télécommunications ou des assurances. Laissez une solution appropriée comme Oracle Fusion Cloud Accounting Hub harmoniser les données et envoyer le résultat à votre système financier. Accédez directement à la source si vous avez besoin de plus de détails.
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Charles Homs, Oracle

Charles Homs est vice-président Global Competitive Strategies chez Oracle.


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Lieu de la manifestation

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D-69115 Heidelberg

Date de l'événement

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