L’incertitude du lendemain qui caractérise le contexte actuel, met en lumière le rôle du DAF « dompteur de données ». En effet, l’urgence de la crise et le besoin de réaction rapide sans visibilité donnent une importance encore plus stratégique à cette dimension de dompteur de données.
Le DAF dompteur de données est le DAF qui sait organiser le recueil des données quelles que soient leur forme et leur origine, identifier dans la masse de données brutes celles qui nourriront les indicateurs transverses pertinents et les habiller de pédagogie pour engager les métiers autour de la mise en œuvre des priorités de l’entreprise.
Pour développer sa capacité de dompteur de données, le DAF doit donc maîtriser successivement trois savoir-faire :
- Détecter et capturer la data « sauvage »
- Sélectionner la data utile en fonction des priorités de l’organisation
- Domestiquer la data pour créer de l’impact
Le DAF dompteur de données détecte et capture la data « sauvage »
80 % des données disponibles sont stockées dans les entreprises¹. Sachant que l’on parle de volumes désormais comptabilisés en zettaoctets (milliards de teraoctets), on mesure aisément le défi que représentent le recueil et le traitement de ces datas pour le DAF dompteur de données.
Or, la masse de données disponibles ne constitue un levier de performance collective que si ces données, disparates, non structurées, éparses – en somme « sauvages » – peuvent être domestiquées. L’exploitation des bénéfices de la business intelligence (ou informatique décisionnelle) est à ce prix.
C’est pourquoi la première compétence du DAF dompteur de données est de promouvoir la mise en place d’un processus efficace pour automatiser la capture de cette donnée sauvage.
De quelles données parle-t-on ?
D’abord, il y a les données « régaliennes », dont le DAF dompteur de données est directement responsable en tant qu’animateur de la fonction finance :
- Comptabilité
- Contrôle de gestion
- Trésorerie
- Budget
On le sait, le DAF 3.0 conserve tous ses attributs régaliens mais doit en plus sortir de son territoire pour accompagner l’amélioration continue des processus métiers et s’impliquer dans la conception des projets stratégiques de l’entreprise.
Ce dépassement de fonction implique que le DAF dompteur de données est également conduit à s’intéresser à d’autres familles de données, générées en dehors de son territoire financier :
- Performance des processus clés : qualité, satisfaction client, recouvrement, conformité, commerce, achats, RH, stocks…
- Évaluation de la bonne exécution du plan stratégique : rentabilité, RSE, développement commercial, productivité…
- Analyses économiques et prospectives externes
Comment capturer ces données ?
Le DAF dompteur de données ne recueille pas la data en dehors de son territoire. En revanche, il s’appuie sur sa capacité à mobiliser l’organisation autour des enjeux de digitalisation métier et de destruction des silos pour accompagner la DSI dans l’automatisation du recueil d’un maximum de données.
Pour ensuite faire converger ces données vers un lieu unique et se mettre en capacité d’en tirer le meilleur parti.
Le DAF dompteur de données sélectionne la data utile en fonction des priorités de l’organisation
Acteur stratégique engagé dans le renforcement continu de la capacité d’action et de projection de l’entreprise, le DAF dompteur de données réfléchit en trois dimensions. Comment :
- améliorer la robustesse de l’organisation ?
- innover en permanence pour accompagner l’évolution des contextes de marché ?
- focaliser l’engagement des talents pour aller plus vite que ses concurrents ?
Ces trois fondamentaux stratégiques structurent l’ambition de toutes les organisations. Pour autant, le DAF dompteur de données donne la mesure de son talent quand il descend à un niveau plus opérationnel, pour identifier et tracer des indicateurs susceptibles de mobiliser les publics internes autour de résultats à atteindre concrets et mesurables.
Ainsi, le DAF dompteur de données, en plus de savoir parler avec tous les métiers et tous les publics de l’entreprise, doit pouvoir identifier parmi la masse de données disponibles brutes celles à partir desquelles il pourra élaborer ces indicateurs pertinents.
Qu’est-ce qu’un indicateur pertinent ?
Pour répondre à cette question, il faut au DAF s’approprier les contraintes et enjeux de chaque périmètre et les articuler en fonction des fondamentaux stratégiques de l’entreprise.
Le DAF dompteur de données domestique la data pour créer de l’impact auprès des publics de l’organisation
Par exemple, considérons le domaine RSE (Responsabilité Sociétale de l’Entreprise). Couramment, les objectifs RSE sont identifiés à des contraintes nécessaires dictées par des référentiels conçus en dehors de l’entreprise.
On aborde généralement la réduction de l’empreinte carbone sous l’angle technologique (développer la flotte de véhicules à motorisation électrique au sein du parc utilisé par les collaborateurs de l’entreprise).
Or, le DAF dompteur de données, au carrefour de tous les enjeux de l’organisation, est le mieux placé pour discerner la mixité des chantiers. Dans le cas de la réduction de l’empreinte carbone, le DAF n’ignore pas que l’optimisation des rotations logistiques ou la réduction des interventions de techniciens après-vente contribuent aussi – et sans doute : d’abord – à la bonification de la notation.
Zéro papier avec la dématérialisation des factures, zéro rebut de production, zéro panne, zéro erreur ou zéro défaut sont aussi des objectifs RSE.
En d’autres termes, pour le DAF dompteur de données, sélectionner la data utile n’a de sens que dans l’agrégation au sein de tableaux de bord opérationnels susceptibles de concaténer tous les aspects d’un même enjeu.
Transversale dans son origine, la donnée est aussi transversale dans son exploitation.
Le niveau d’engagement des collaborateurs conditionne la capacité de l’entreprise à résister, rebondir et se transformer.
C’est pourquoi, sponsor des succès de l’entreprise, le DAF est l’alchimiste qui transforme les données en mouvement concerté.
Qui endosse une mission pédagogique essentielle au profit de l’intelligence collective :
- Expliquer à chacun comment et combien il contribue à la chaine de valeur (partage des indicateurs)
- Démontrer combien objectifs économiques et objectifs sociaux et environnementaux sont liés dans une perspective unique d’excellence collective et de productivité
En conclusion, le DAF dompteur de données est incité à endosser une responsabilité qui peut paraître vertigineuse.
En réalité, les technologies d’automatisation des processus (RPA), de recueil des données en masse (big data) et d’assistance à la valorisation des informations (intelligence artificielle), souvent intégrées à des logiciels avancés exploités dans le Cloud, accompagnent le DAF dompteur de données dans la maîtrise de sa mission :
- Exploitation en temps réel de volumes de données importants et non structurés
- Mise en évidence de liens de causalité
- Alimentation de scénarios et de simulations
- Habillage pédagogique des tableaux de bord
Sage propose une gamme complète de logiciels dédiés à la finance 4.0 :
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¹Livre blanc IDC : Data Age 2025, the Digitalization of the World from Edge to Core
