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Experts-comptables : quels bénéfices attendre de la Data Science ?

Digitalisation & Tendances

Experts-comptables : quels bénéfices attendre de la Data Science ?

Avec le développement des nouvelles technologies et d’internet, le nombre de données numériques disponibles croît de manière exponentielle. Pour optimiser leur utilisation, les entreprises cherchent des solutions que la Data Science peut leur apporter. Une opportunité pour les experts-comptables qui trouvent avec cette nouvelle méthode une façon supplémentaire d’asseoir leur rôle de conseiller auprès de leurs clients. Explications.

Déployer vos compétences en Data Science auprès de vos clients

La Data Science désigne l’ensemble des méthodes scientifiques, mathématiques, statistiques, et autres outils qui sont appliqués aux données pour en extraire des informations utiles et des prédictions (également appelées insights). Les entreprises sont de plus en plus conscientes de la masse d’informations contenues dans les données, qu’elles soient internes ou externes à l’entreprise, et dont l’analyse peut leur permettre d’optimiser leurs prises de décisions, de trouver de nouvelles opportunités business ou de réduire leurs coûts. Cependant, elles sont souvent démunies pour mettre concrètement la Data Science en place. Les talents à même de les exploiter sont relativement rares et difficiles à attirer, rendant leur recrutement compliqué et coûteux.

En tant qu’expert-comptable, identifié comme un spécialiste des données produites par l’entreprise, vous avez une carte à jouer. De nouvelles missions d’accompagnement basées sur une exploitation pertinente des données des clients sont en effet envisageables.

Quels bénéfices attendre de la Data Science ?

Les champs d’application de la science des données sont infinis puisqu’elle peut concerner tous les secteurs d’activités (santé, recrutement, grande distribution, finance, e-commerce…), toutes les fonctions (RH, finances, marketing, logistique…), et ce quelle que soit la taille de l’entreprise. En effet, grâce au Cloud, les entreprises accèdent aux technologies de pointe au tarif qui correspond à leur besoin. De plus, elles profitent de serveurs qui leur auraient peut-être été inaccessibles. De ce point de vue, la petite entreprise rurale pourra donc obtenir les mêmes bénéfices de l’analyse de ses données que n’importe quelle grosse société de grande ville. Savoir manier les données peut par exemple permettre d’accompagner une entreprise qui cherche à comprendre à quel moment un client se détourne de ses produits en analysant les données liées aux comportements des consommateurs comme la surveillance des commentaires sur les réseaux, la résiliation aux Newsletters, ou l’abandon des paniers sur le site… pour pouvoir y apporter une réponse adaptée comme un programme de fidélisation ou une promotion. Autre exemple avec une entreprise spécialisée en logistique : la Data Science peut lui permettre d’optimiser les itinéraires et les opérations internes grâce à la prise en compte de données en temps réel comme la météo ou le trafic.

De quels outils devez-vous vous doter ?

La Data Science permet donc de prendre des décisions basées sur des données, plutôt que sur une simple intuition. Or, pour pouvoir utiliser ces données et accompagner au mieux l’entreprise, il faut être doté des bons outils. Il est notamment nécessaire d’avoir des solutions performantes de stockage des données et des systèmes qui permettent de les préparer, de les visualiser et d’en extraire des rapports facilement utilisables. Faites attention donc à choisir un outil qui soit capable de fournir à l’utilisateur un point d’accès unique compatible pour gérer des informations qui peuvent arriver de plusieurs sources : des applications de gestion des finances, des logiciels de production et de la chaîne d’approvisionnement, des solutions d’éditeurs de logiciels indépendants, des données virtuelles ou connectées… sans trop d’interventions manuelles chronophages. Cet outil devra aussi proposer des tableaux de bord personnalisés permettant une analyse rapide des données dans l’interface utilisateur, ainsi que des modèles de données intégrés pour émettre des rapports.

Les compétences nécessaires pour exceller dans ce registre

La formation revêt un rôle essentiel pour évoluer dans ce domaine, les professionnels du chiffre n’étant pas des techniciens issus d’écoles d’informatique sachant coder ou programmer. Il faudra donc prévoir de vous former, et/ou de former vos collaborateurs pour appréhender de manière pratique la Data Science (langage SQL, langage Python, machine learning…). 

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