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Transformation digitale : où en sont les Daf ?

Publié par Audrey Fréel le | Mis à jour le
Transformation digitale : où en sont les Daf ?

Plusieurs obstacles restent à lever pour accélérer la transformation des directions financières, selon une étude Workday. Améliorer l'accessibilité des données et généraliser le recours aux technologies de machine learning représentent des enjeux clés.

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Aujourd'hui, les besoins des directions financières fluctuent rapidement. Mais la mise en oeuvre des outils technologiques n'évolue pas forcément au même rythme. Selon un rapport de l'entreprise Worday, spécialisée dans les solutions cloud pour la gestion financière et les ressources humaines, 55 % des directions financières, RH et IT affirment que leur stratégie digitale est toujours ou souvent dépassée par le rythme actuel des besoins de l'entreprise. Par ailleurs, seuls 46 % des dirigeants déclarent être bien équipés numériquement pour assurer la continuité des activités en temps de crise. En ce qui concerne les directions financières, le contexte actuel tend à privilégier le déploiement de solutions digitales permettant de répondre à un besoin d'agilité et de flexibilité. "Cette fonction est confrontée à des enjeux d'automatisation de certaines tâches, d'analyse des datas et également de cybersécurité", explique Frédéric Portal, expert finance chez Workday.

Favoriser le partage des données

Les entreprises traitent notamment de volumes importants de données provenant de systèmes disparates, ce qui rend complexe le partage de ces données. Or, selon l'étude de Workday, l'accessibilité des données pourrait être la clé d'une transformation numérique rapide et durable, notamment au sein des directions financières. Ainsi, 51 % des responsables financiers estiment que l'utilisation d'une technologie permettant d'intégrer les données issues de différents systèmes et de supprimer les silos internes représente un enjeu clé. Par ailleurs, 61 % d'entre eux déclarent que l'unification des données finance, RH et opérations est essentielle pour faciliter la prise de décision et accélérer la transformation numérique.

Des solutions intégrées et agiles

"Aujourd'hui, les solutions cloud sont capables de répondre à ce besoin en connectant très facilement différentes données. Cela est plus compliqué avec des technologies d'ERP classiques qui seront propres à chaque fonction de l'entreprise", explique Frédéric Portal. Dans ce cas, une des solutions est d'extraire les données des différents services de l'entreprise pour les intégrer dans un outil d'analyse. "Le problème est que les datas des différents départements ne sont pas normalisées. La normalisation se fait bien souvent manuellement et cela manque d'agilité", explique-t-il. Par ailleurs, les technologies de machine learning sont de plus en plus utilisées au sein des directions financières pour automatiser certaines tâches. "A titre d'exemple, ce genre de technologies peut détecter automatiquement les anomalies dans les écritures comptables, ce qui permet un gain de temps considérable pour les équipes comptable lors de la clôture des comptes", illustre Frédéric Portal. Pour l'expert, l'utilisation du machine learning devrait se développer dans les années à venir. "Aujourd'hui, ces technologies d'automatisation sont au point car les données sont normalisées. Cela va révolutionner la fonction finance", conclut-il.

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