Contenu détaillé
Introduction : La Data et le traitement de données massives comptables, enjeux, méthodes et perspectives
Excel Késako ?
Logiciel de la division Microsoft Office
Utilisation d’Excel dans le monde (1.4 milliards d’utilisateurs dans le monde)
Séquence 1 : Approches et techniques du traitement de données comptables par cycles dans Excel :
- La collecte de données
- Les différentes sources et formats de données
- Données comptables en provenance des systèmes comptables
- Augmentation de l’information, la collecte de données publiques
- Echange avec les participants : quels sont vos données sources que nous n’avons pas évoquées, quelles sont vos pratiques ?
- Traitement de la donnée comptable
- Analyse de la fiabilité de la donnée source
[Cas pratique 10 minutes]
- Création de zones nommées pour identifier les différentes classifications de la structure de données (plan de compte, date)
- Analyse d’une activité de service avec l’utilisation du grand livre
- Analyse du haut de bilan
- Analyse du bas de bilan (BFR)
- Utilisation des fonctions :
- somme
- RechercheV
- nb
- nb.si
- nb.si.ens
[suite du cas pratique 35 minutes ]
- Analyse de l’activité construction d’un PL par fonction (CA, coût des ventes, marge opérationnelle, ebidtda, ebit, …)
- Présentation des fonctions :
- somme
- somme.si
- somme.si.ens
- CA : analyses de tendances
- Cadrage avec la balance générale
- Utilisation de RechercheV
- Présentation de Index, Equiv, Index(Equiv)
- Consolidation des connaissances : Construction d’un TFT
[suite du cas pratique 35 minutes]
- Restitutions : le pont de voute de la relation client
Slide : distinction entre restitutions statiques et restitutions dynamiques.
- Les restitutions statiques :
- Les TCD
- les tables, tableaux et graphiques
- les restitutions dynamiques :
- Utilisation intelligente des segments pour présenter les données de l’activité au client
Conclusion en deux slides :
1 : ce que nous avons réalisé, quelles ont été les formules utilisées et objectifs atteints
2 : la limite d’Excel dans le traitement de données, et comment s’en libérer ?
Séquence 2 : Approches et techniques avancées du traitement de données comptables par cycles dans Excel focus PowerPivot
PowerPivot Késako ?
- Au début Microsoft Office, ensuite Microsoft Sql Server
- La libération des limites d’Excel, analyse de données Massives comptable
- Limites ? les limites physiques (principalement Processeur et RAM) de son ordinateur
- La collecte de données
- S’interroger sur la donnée à disposition et les objectifs à atteindre :
- Nous avons un GL que faire ?
- Comment pouvons-nous accélérer notre intervention tout en apportant plus de valeur ajoutée à nos clients ?
- Analyse dynamique et mise à jour automatique avec les données de la comptabilité
- Construction du modèle de données :
- un peu de technique : distinctions entre dimensions et table des faits
- relation entre ses tables
[Cas pratique 35 minutes]
- : Traitement de la donnée comptable
- Analyse de la fiabilité de la donnée
- Analyse du haut de bilan
- Analyse du bas de bilan
- Analyse de l’activité avec la construction d’un PL par fonction (CA, Cout des ventes, EBITDA, EBIT, …)
- Cadrage avec la donnée comptable
Pour ces parties nous allons faire usage de fiches pratiques mentionnant :
Fonctions d’agrégation
Fonctions d’agrégation sur table intermédiaires en mémoire
Fonction ayant des tables en entrée
- Filter
- Etc (Téva à regaIntroduction au principe du “contexte d’évaluation”)
- Présentation de Calculate
- Analyse et tests du contexte d’évaluation
- Calcul sur différents niveaux de granularité
Fonction sur les dates (utiles lorsque l’on veut comparer des YTD, QTD, etc)
- : Restitutions : le pont de voute de la relation client
- Les restitutions statiques
- les TCD
- les tables, tableaux et graphiques
- Les restitutions dynamiques
- Utilisation intelligente des segments pour présenter les données de l’activité au client
- Ouverture sur les présentations avancées de PowerBI
[Cas pratique 35 minutes]
Conclusion :
Avantages et inconvénients de chacune des approches
- Excel :
- outil puissant
- assez simple d’utilisation
- stable
- limite de la quantité de données pouvant être traitées
- PowerPivot :
- outil puissant pouvant embarquer des masses de données considérables
- permettant des calculs poussés et précis
- nécessite un investissement en formation
- permet de brancher par la suite sur des outils ayant des visualisations beaucoup plus poussées tel que PowerBI
- limite vite atteinte avec l’analyse prédictive