Tout savoir sur le développeur Power BI : rôle, compétences et recrutement

Les PME n'ont jamais eu autant de données financières à leur disposition : ERP, comptabilité, trésorerie, budgets, fichiers Excel… Pourtant, ces données restent largement sous-exploitées. Dispersées, non fiables, inaccessibles, elles ne servent pas le pilotage stratégique et opérationnel (alors qu'elles le devraient).

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C'est là qu'intervient le consultant data finance. Ce profil rare combine expertise financière et compétences techniques pour orchestrer la transformation de votre service finance ou contrôle de gestion.

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Mais concrètement, que fait un consultant data finance ? Quelles compétences doit-il maîtriser ? Comment bien le choisir ? On vous dit tout dans cet article.

Qu'est-ce qu'un consultant data finance ?

Un consultant data finance est un expert spécialisé dans la transformation des données financières. Il conçoit et pilote des projets qui structurent l'ensemble de votre écosystème data financier : de la collecte des données jusqu'à leur exploitation.

Sa particularité ? Il intervient sur toute la chaîne de valeur data (pas seulement sur la visualisation). Son périmètre d'intervention couvre :

• Stratégie data financière : définition de la feuille de route, identification des quick wins, priorisation des chantiers
• Architecture data : conception du data warehouse, data lake, mise en place des flux ETL
• Gouvernance et qualité des données : règles de gestion, standards, contrôles qualité
• Business intelligence et reporting : tableaux de bord, rapports automatisés, analyses ad hoc
• Automatisation des processus financiers : clôtures, consolidations, reportings réglementaires
• Data science et analytics : modèles prédictifs et analyses avancées (selon profil)

Cette vision globale le différencie d'autres profils :

• Le data scientist : très spécialisé sur la modélisation mathématique et le machine learning
• Le data engineer : focus sur l'infrastructure technique, sans expertise métier finance
• Le contrôleur de gestion : expertise finance et gestion solide mais peu de compétences techniques data

Le consultant data finance combine vision stratégique, expertise métier finance et compétences techniques data. C'est cet alliage rare qui fait sa valeur.

Pourquoi faire appel à un consultant data finance ?

Faire appel à un consultant data finance, c'est accélérer votre transformation digitale et exploiter pleinement le potentiel de vos données financières. Voici les principaux bénéfices :

• Structurer votre stratégie data financière : définir la feuille de route data, identifier les quick wins, prioriser les chantiers selon leur valeur business, aligner data et objectifs stratégiques. Vous investissez là où ça compte vraiment.
• Construire une architecture data robuste : centraliser toutes vos données financières (ERP, comptabilité, banques, CRM, Excel), créer un data warehouse fiable et performant, automatiser les flux ETL. Une fondation solide pour exploiter vos données durablement.
• Garantir la qualité de vos données : nettoyer les doublons et incohérences, standardiser les formats, instaurer des règles de gouvernance, fiabiliser vos reportings. Fini les erreurs de saisie et les versions multiples de la "vérité".
• Automatiser vos processus financiers : clôtures comptables, consolidations multi-entités, reportings réglementaires, prévisions budgétaires… Gagnez du temps sur les tâches répétitives à faible valeur ajoutée pour vous concentrer sur l'analyse et le conseil.
• Exploiter vos données pour piloter : tableaux de bord temps réel, analyses prédictives (trésorerie, CA, marges), aide à la décision stratégique basée sur la data. Vos données deviennent un véritable actif stratégique.

Accompagner le changement : former vos équipes aux nouveaux outils, instaurer une culture data-driven, garantir l'adoption des solutions développées. La technologie ne suffit pas : l'accompagnement humain fait la différence.

Quelles sont les missions d'un consultant data finance ?

Le consultant data finance intervient sur toutes les dimensions de votre transformation data. Voici ses principales missions :

• Audit et stratégie data : il audite votre maturité data actuelle (sources, architecture, processus, qualité, compétences équipes) et définit votre stratégie data financière (objectifs, feuille de route priorisée, quick wins, budget, planning, gouvernance). Cette vision stratégique garantit que vos investissements data servent vos enjeux business.
• Conception de l'architecture data : il conçoit votre écosystème data financier complet. Data warehouse ou data lake pour centraliser vos données, flux ETL automatisés, connexions aux sources (ERP, comptabilité, banques, CRM, Excel), modélisation optimisée. L'objectif : une base de données financières unique, fiable, à jour et exploitable.
• Gouvernance et qualité des données : il met en place les règles de gouvernance (responsabilités, standards qualité, procédures de validation, droits d'accès), nettoie les données existantes (doublons, erreurs, incohérences) et instaure des contrôles automatiques. Résultat : vous prenez des décisions sur des données fiables, pas sur des approximations.
• Développement BI et reporting : il crée vos outils de pilotage (tableaux de bord PNL, trésorerie, marges, KPIs personnalisés, rapports automatisés, analyses ad hoc) avec les outils BI (Power BI, Tableau, Qlik). Contrairement à un développeur BI, il s'assure que l'architecture sous-jacente est solide et que les données alimentant les dashboards sont fiables.
• Automatisation des processus financiers : il identifie et automatise les tâches répétitives (clôtures, consolidations multi-entités, reportings réglementaires, prévisions budgétaires, calculs de marges). Objectif : libérer du temps pour que vos équipes finance se concentrent sur l'analyse stratégique, pas sur la manipulation de fichiers.
• Data science et analytics avancés : certains consultants possèdent des compétences en data science pour développer des modèles prédictifs (prévisions de trésorerie, CA, churn), détecter des anomalies (fraude, erreurs) ou optimiser (pricing, stocks, allocation budgétaire). Cette dimension transforme vos données historiques en prédictions actionnables.

Accompagnement et formation : il forme vos équipes finance et IT aux nouveaux outils, accompagne le changement culturel vers une organisation data-driven, assure le transfert de compétences. L'objectif : vous rendre autonome sur votre data financière, pas créer une dépendance au consultant.

Quelles compétences doit posséder un consultant data finance ?

Pour mener à bien ces missions, un consultant data finance doit maîtriser un large éventail de compétences techniques et métier.

Les compétences techniques du consultant data finance

• Outils BI : Power BI, Tableau, Qlik (pour la visualisation et le reporting)
• Langages de programmation : SQL (indispensable pour interroger les bases de données), Python ou R (pour la data science), DAX et M (Power Query) pour Power BI
• Architecture data : conception de data warehouse, data lake, ETL/ELT, maîtrise d'outils comme Azure Data Factory, Talend, Informatica
• Bases de données : SQL Server, PostgreSQL, Azure SQL, Oracle, MySQL selon votre stack technique
• Cloud : Azure, AWS ou GCP (de plus en plus d'architectures data sont hébergées dans le cloud)
• Data science et machine learning (bonus) : modèles prédictifs, statistiques, algorithmes ML
• Écosystème Microsoft : Excel (essentiel pour dialoguer avec les financiers), SharePoint, Microsoft Fabric, Power Platform

Les compétences financières du consultant data finance

• Comptabilité générale et analytique : comprendre un plan comptable, lire un bilan et un compte de résultat, maîtriser les soldes intermédiaires de gestion (SIG), connaître les normes comptables
• Contrôle de gestion : savoir construire un budget, analyser des écarts, calculer des marges, piloter la performance, comprendre les enjeux de la consolidation
• Finance d'entreprise : enjeux de trésorerie, BFR (Besoin en Fonds de Roulement), ratios financiers, rentabilité, business plan
• Fiscalité (notions) : TVA, impôt sur les sociétés, liasse fiscale (pour intégrer ces contraintes dans les reportings)
• Processus financiers : clôture comptable, reporting financier, consolidation, audit, contrôles internes

Les soft skills essentiels

• Vision stratégique : capacité à définir une feuille de route data alignée avec les objectifs business, à prioriser les chantiers selon leur valeur
• Pédagogie : savoir vulgariser des concepts techniques complexes pour des utilisateurs non-techniques (DAF, CDG, DG)
• Gestion de projet : piloter des projets data complexes, gérer les parties prenantes, respecter délais et budgets
• Conseil : capacité à challenger les demandes initiales, à recommander des solutions optimales, à apporter de la valeur au-delà de l'exécution technique

Collaboration : travailler efficacement avec des profils variés (finance, IT, direction, opérationnels)

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Avis d’expert - Alexandre Stevens, CEO de Stalx

"En tant que contrôleur de gestion en PME, je n'avais ni data engineer, ni équipe IT dédiée. Quand j'ai voulu structurer mes données financières, j'ai dû tout apprendre : architecture data, ETL, SQL, Power BI… Cette expérience m'a appris une chose essentielle : en PME, il faut des solutions pragmatiques qui fonctionnent avec les ressources disponibles.

Aujourd'hui, je conçois des architectures data adaptées aux contraintes PME : pas de sur-ingénierie, des outils accessibles (Azure, Power BI, SQL), de l'automatisation là où ça compte vraiment. Mon conseil ? Méfiez-vous des consultants qui vous proposent des architectures de grand groupe. En PME, la simplicité et l'opérationnalité priment sur la perfection technique."

Comment bien choisir votre consultant data finance ?

Choisir le bon consultant data finance est crucial pour réussir votre transformation. Voici les critères clés à considérer :

1. Vérifiez la double compétence Data + Finance : privilégiez un profil qui maîtrise l'architecture data ET comprend profondément les enjeux financiers. Demandez des exemples concrets de projets menés : quelle architecture data mise en place ? Quels outils utilisés ? Quels résultats business obtenus ? Un consultant qui parle couramment votre langage financier dès le premier échange est un excellent signal.
2. Évaluez la vision stratégique : un bon consultant data ne se contente pas d'exécuter ce qu'on lui demande. Il doit être capable de définir une stratégie data, de prioriser les chantiers selon leur valeur business, et de challenger vos demandes initiales si nécessaire. Testez sa capacité à vous poser les bonnes questions stratégiques, pas seulement techniques.
3. Demandez des références PME : un consultant habitué aux grands groupes avec des équipes data dédiées et des budgets conséquents ne comprendra pas vos contraintes de PME. Privilégiez quelqu'un qui sait faire avec des ressources limitées, qui apporte du pragmatisme et de l'opérationnalité, pas de la sur-ingénierie.
4. Vérifiez l'étendue des compétences techniques : demandez quels outils et technologies il maîtrise (BI, ETL, cloud, langages de programmation, architecture data). Un bon consultant data finance doit couvrir toute la chaîne de valeur data, pas uniquement la visualisation finale. S'il ne parle que de dashboards sans évoquer l'architecture sous-jacente, ce n'est pas le bon profil.
5. Testez la compréhension des processus métier : parlez-lui concrètement de vos processus financiers actuels (clôture comptable, consolidation, reporting, prévisions budgétaires). Il doit comprendre immédiatement, identifier les points de friction, et proposer des opportunités d'automatisation et d'amélioration. S'il pose des questions basiques sur vos processus finance, passez votre chemin.
6. Évaluez la capacité d'accompagnement : la transformation data implique du changement organisationnel et culturel. Le consultant doit savoir former vos équipes, accompagner l'adoption des nouveaux outils, transférer les compétences pour vous rendre autonome. Demandez comment il gère l'accompagnement au changement et la montée en compétences.

Clarifiez le format d'intervention : mission courte (audit et stratégie data), projet complet (architecture + développement + formation), ou accompagnement long terme ? Freelance (500-900€/jour selon l'expérience et l'expertise) ou agence spécialisée comme Stalx Services ? Le choix dépend de votre budget, de la complexité de votre projet, et de vos besoins en maintenance.

Transformez vos données en outils de gestion modernes

Le consultant data finance est bien plus qu’un créateur d’outils BI : c'est l'architecte de votre transformation data financière. En combinant vision stratégique, expertise finance approfondie et compétences techniques data, il structure l'ensemble de votre écosystème data : stratégie, architecture, gouvernance, automatisation et reporting.

⚡ Chez Stalx Services, nous mettons notre double expertise contrôle de gestion et data au service des PME qui veulent passer à la vitesse supérieure. Vous souhaitez automatiser vos reportings financiers, créer des tableaux de bord temps réel, ou exploiter pleinement vos données ? Parlons-en. Découvrez nos services de gestion de projet data ou réservez directement un rendez-vous en ligne.

Fabric est la plateforme de Microsoft dédiée à la gestion et l'analyse des données pour les entreprises. Pour exploiter pleinement le potentiel de cette technologie, la collaboration avec un développeur spécialiste de Microsoft Fabric est indispensable. Dans cet article, nous explorerons en détail pourquoi faire appel à un développeur et comment choisir le meilleur candidat pour garantir le succès de vos projets BI et data.

Le métier de développeur MS Fabric

Le rôle principal d'un développeur Microsoft Fabric est de concevoir et de mettre en œuvre des solutions de gestion et d'analyse de données qui exploitent la plateforme Microsoft Fabric.

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🔎 Microsoft Fabric est une plateforme de gestion et d'analyse de données qui simplifie le processus d’exploitation des données à tous les stades : de la collecte à la visualisation. Elle intègre divers services et outils cloud pour offrir une expérience utilisateur cohérente et connectée, notamment avec d'autres produits Microsoft comme Azure, améliorant ainsi les capacités de traitement et d'analyse des données.

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Les développeurs MS Fabric se spécialisent dans la conception d'architectures de données self-service, pour automatiser et optimiser les processus d'affaires. Ils travaillent souvent avec une suite d'outils avancés comme Azure data factory, Power BI et divers services cloud de Microsoft pour intégrer, gérer et visualiser les données à grande échelle.

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Les développeurs Microsoft Fabric doivent maîtriser un éventail de technologies, notamment les bases de données SQL, le langage Python, les API et les outils d'intégration de données. Leur expertise les rend capables de piloter des projets complexes, depuis la collecte des données jusqu'à leur exploitation.

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Avec l'augmentation constante de la quantité de données générées par les entreprises et la nécessité croissante de solutions de data analyse sophistiquées, le rôle du développeur Microsoft Fabric devient de plus en plus essentiel. Ce métier est en croissance rapide, particulièrement dans les secteurs où la prise de décision basée sur des données précises et en temps réel est cruciale, comme dans la finance, la santé, la logistique et le retail.

Ainsi, les développeurs MS Fabric jouent un rôle clé pour aider les entreprises à tirer pleinement partie de leurs données, conduisant à des innovations significatives, des gains de performance et à un avantage concurrentiel accru.

Quelles sont les principales missions d’un développeur MS Fabric ?

Les principales missions d’un développeur Microsoft Fabric englobent une variété de responsabilités essentielles centrées autour de la gestion, l'analyse et la visualisation des données :

• Intégration et gestion des données : Le développeur doit être capable d'intégrer des données provenant de diverses sources dans la plateforme Microsoft Fabric. Cela inclut la configuration et la gestion de pipelines de données avec Microsoft Data Factory, assurant ainsi une ingestion fluide et une préparation des données pour les analyses. Il doit être capable de nettoyer, enrichir et modéliser la donnée pour les différents services de l'entreprise, et donner du sens à la data pour aider à la prise de décisions. Pour cela, il peut s'appuyer sur des dataflows ou des Jupyter Notebooks, lui permettant de réaliser des traitements complexes.
• Création de dashboards et de rapports : Une autre mission cruciale est de concevoir des dashboards interactifs et des rapports détaillés qui facilitent la visualisation des analyses et aident à la prise de décisions stratégiques dans l'entreprise. Cette tâche requiert une maîtrise des outils de BI comme Power BI, intégré étroitement à Microsoft Fabric.
• Sécurité et optimisation des performances : Le développeur doit garantir une sécurité des données (en mettant en place des contraintes mécaniques lors de la connexion de l'utilisateur, par exemple). Il doit aussi vérifier la conformité des référentiels de données centralisés au sein de l'entreprise, pour s'assurer de la cohérence des données. Il s’assure également que les applications fonctionnent à des niveaux optimaux. Cela implique souvent des ajustements et des mises à jour continues pour répondre aux besoins changeants de l'entreprise.
• Formation et accompagnement : Enfin, le développeur joue un rôle clé dans la formation et le soutien des utilisateurs de l'entreprise sur la manière d'utiliser efficacement les outils et les plateformes mis en place. Il collabore avec différentes équipes pour assurer une compréhension transversale des outils développés et accompagne les key users dans la création de rapports de business intelligence.

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Ces missions positionnent les développeurs Microsoft Fabric comme des acteurs centraux dans l'exploitation des données en entreprise. Les principaux bénéfices étant : 

• Un meilleur accès à la data
• Des prises de décisions rapides et éclairées
• La valorisation de l’entreprise, grâce à son SI

Comment bien choisir un développeur MS Fabric ?

Choisir un développeur Microsoft Fabric compétent est essentiel pour réussir un projet de data ou de business intelligence. Voici des critères clés à considérer lors de la sélection d’un développeur :

• Compétences techniques spécifiques : Assurez-vous que le développeur possède une expertise approfondie des outils et technologies liés à Microsoft Fabric, y compris Power BI, Azure, et les différentes composantes de l'écosystème Microsoft pour la gestion de données. Une compréhension solide des bases de données, de l'intégration de données, et de l'analyse de données est cruciale.
• Expérience pratique : L'expérience dans le déploiement de solutions Microsoft Fabric dans des contextes similaires à votre industrie peut être un indicateur fort de la capacité du développeur à répondre à vos besoins spécifiques. Recherchez des candidats qui ont des cas d'utilisation ou des projets démontrant leur compétence et leur compréhension des défis pratiques.
• Capacités de résolution de problèmes : Un bon développeur doit non seulement gérer les tâches techniques mais aussi proposer des solutions créatives aux problèmes complexes. Lors des entretiens, posez des questions qui révèlent la capacité du candidat à naviguer dans des situations complexes et à innover.
• Compétences en communication et en collaboration : Étant donné que le développeur devra souvent collaborer avec vos équipes, il est important qu'il puisse communiquer efficacement et travailler harmonieusement avec divers groupes de parties prenantes.
• Formation et certifications : Bien que les certifications ne soient pas toujours un gage de compétence, elles peuvent indiquer un engagement professionnel envers leur métier. Les certifications pertinentes de Microsoft ou d'autres institutions reconnues dans le domaine des technologies de l'information et de la gestion de données peuvent ajouter une assurance supplémentaire quant à leurs qualifications.
• Références et recommandations : Avant de finaliser votre choix, vérifiez les références et demandez des recommandations de clients ou d'employeurs précédents. Cela peut vous fournir un aperçu précieux de la fiabilité, de l'éthique professionnelle et de l'efficacité du développeur dans des projets antérieurs.

🍒 Cerise sur le gâteau, un développeur ayant une expérience métier ou business proche des utilisateurs finaux est souvent très apprécié. Vous souhaitez créer un outil de pilotage pour vos contrôleurs de gestion industriels ? Un développeur ayant une expérience en contrôle de gestion et/ou dans l’industrie sera un vrai plus, afin de mieux comprendre les besoins des utilisateurs et communiquer avec eux.

Confiez le développement de votre projet MS Fabric ou Power BI à notre agence

Chez Stalx, nos développeurs MS Fabric et Power BI prennent en main le déploiement de projets BI de A à Z. Résultat : une architecture data fiable et une application de datavisualisation performante. Par ici pour en savoir plus sur nos services.

Excel, Power BI, PowerPoint, Fabric : les outils pour créer et présenter un reporting ne manquent pas. Nous pouvons l’affirmer dès maintenant, il n’existe pas de logiciel parfait. Mais en fonction de votre entreprise et des besoins des utilisateurs de vos reportings, une solution adéquate existe.

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Dans cet article, nous analyserons différents outils, du tableur à la BI, en passant par le diaporama. Et nous verrons pourquoi les éviter ou les privilégier, selon le cas. À la fin de votre lecture, vous aurez toutes les cartes en main pour choisir le bon outil de reporting.

1. Le bon vieux tableur Excel (ou Google Sheets)

Dans l'univers de la finance et du contrôle de gestion, plus besoin de le présenter : le tableur est omniprésent. Reconnus pour leur accessibilité et leur flexibilité, Excel, Google Sheets et consorts permettent de manipuler des données, effectuer des calculs complexes et créer des visualisations de base avec une relative facilité. Cependant, comme nous le verrons ci-dessous, le tableur présente des limites importantes pour la création et l’exploitation d’un reporting.

Avantages du tableur :

• Facilité d'utilisation : La plupart des utilisateurs sont familiers avec l'interface des tableurs, ce qui réduit le temps de formation nécessaire.
• Polyvalence : Capables de gérer aussi bien de simples calculs que des analyses financières complexes, les tableurs sont incroyablement polyvalents.
• Coût : Excel fait partie de la suite Microsoft Copilot (ex Office 365), largement répandue, et Google Sheets est disponible gratuitement avec un compte Google.

Inconvénients du tableur :

• Gestion des grandes masses de données : Les tableurs peuvent devenir lents ou même instables avec de très grands volumes de données ou des formules très complexes.
• Sécurité et contrôle des versions : Le partage de fichiers Excel ou Sheets peut entraîner des problèmes de contrôle et de sécurité des données. Les fichiers peuvent s’échanger et se modifier très facilement, impactant la fiabilité de la donnée.
• Visuels limités et statiques : Les visuels (graphiques, tableaux, cartes) sont basiques et statiques. Difficile d’analyser en un clin d'œil ou de forer la donnée lorsqu’on utilise un reporting sur Excel et Google Sheets.

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Ces limites nous amènent à considérer des alternatives plus robustes pour des besoins spécifiques. Dans le prochain paragraphe, nous explorerons les outils de business intelligence, qui offrent des fonctionnalités avancées pour la visualisation et l'analyse des données.

2. Le logiciel de business intelligence (Power BI, Tableau, Looker, etc.)

Dans un environnement où la donnée circule à foison, les outils de business intelligence (BI) comme Power BI offrent des solutions avancées, qui transcendent les capacités des tableurs traditionnels. Chez Stalx, nous utilisons ces outils pour transformer les données brutes en visualisations interactives et en analyses prédictives qui aident les entreprises à prendre des décisions éclairées.

Avantages des logiciels de BI :

• Extraire, nettoyer et exploiter la donnée : Les outils de business intelligence comme Power BI permettent d’extraire la donnée directement à la source, de la nettoyer et de l’organiser en toute fiabilité.
• Visualisations avancées et interactives : Une fois la donnée préparée, les logiciels de BI permettent de créer des dashboards dynamiques où les données sont, non seulement visualisées, mais également interactives. Les utilisateurs peuvent cliquer pour explorer différents niveaux d'information.
• Contrôle, sécurité et partage maîtrisés : Les logiciels de BI intègrent des outils d’administration permettant de gérer les droits des utilisateurs. L’historique est facilement consultable et la donnée peut être verrouillée, pour éviter les manipulations et limiter les risques.

Inconvénients des logiciels de BI :

• Infrastructure : Pour les grandes entreprises, l'implémentation de business intelligence nécessite une infrastructure robuste et une intégration IT poussée.
• Dépendance à la DSI : L'implémentation et la maintenance des logiciels de BI exigent souvent une collaboration étroite avec les départements IT, ce qui peut limiter la rapidité des ajustements nécessaires pour les utilisateurs.
• Complexité et nécessité de formation : La puissance et la polyvalence de ces outils nécessitent une formation pour les personnes en charge de la création des reportings.

Malgré ces inconvénients, les plateformes de BI offrent d’importants bénéfices qui justifient l'investissement, surtout pour les PME cherchant à exploiter pleinement leurs données. L'adaptabilité et l'évolutivité de Power BI et Microsoft Fabric en font des choix judicieux pour ceux qui veulent aller au-delà des fonctionnalités de base du tableur.

3. Le diaporama (Powerpoint, Slides, Canva, etc.)

Eux non plus, nous n’avons pas besoin de les présenter. Les outils de diaporama comme PowerPoint, Slides ou Canva pullulent dans les entreprises. Ils sont privilégiés pour créer, animer et partager des présentations. Leur principal atout réside dans leur capacité à faciliter la communication visuelle d'idées, rendant les informations plus accessibles et engageantes lors de réunions ou de conférences.

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Cependant, un inconvénient notable de cette méthode est l'aspect statique des slides. Impossible de “forer” la donnée, comme on pourrait le faire avec Power BI. On peut aussi se retrouver avec des slides erronées à cause d’erreurs (fréquentes) de copier/coller.

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Aujourd'hui, cette limite peut être contournée grâce à l'intégration de PowerPoint avec Power BI, qui permet de dynamiser les présentations en reliant les diapositives directement à des reportings en temps réel. Les slides ne présentent alors plus des screenshots, mais bien de vrais rapports dynamiques (et ça change tout). Ainsi, le diaporama devient un outil puissant de présentation et d'animation, surtout lorsqu'il est utilisé par des personnes ayant des compétences en storytelling, en pédagogie et en communication.

4. L’e-mail ou la messagerie

L'automatisation de la communication par e-mail ou messagerie crée un pont entre les données et les utilisateurs, en s'assurant que les informations pertinentes atteignent les bonnes personnes au moment opportun, sans nécessiter une connexion à l’outil de reporting. Grâce à l'évolution des outils d'automatisation, il est désormais possible de personnaliser et d'envoyer des messages de manière intuitive et efficace.

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Exemple : 

• L’envoi automatique d’un e-mail depuis Excel, grâce au langage VBA (méthode traditionnelle, “à l’ancienne”).
• L’envoi d’un e-mail ou d’un message automatique grâce à un script Python, qui s'alimente directement dans le logiciel comptable ou l’ERP.
• Un message Slack, WhatsApp ou un e-mail, envoyé automatiquement depuis Power BI grâce à Power Automate ou Make.
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Aujourd’hui, les possibilités d’automatisation et de personnalisation sont infinies. La bonne information peut être transmise à la bonne personne, au bon moment, sans effort. Ainsi, ce n’est plus vous qui allez chercher la donnée dans des reportings. Mais c’est la donnée qui vient à vous.

5. Et l’IA dans tout ça ?

L’intelligence artificielle révolutionne la manière dont les données sont analysées et présentées. Des outils comme Copilot de Microsoft et divers agents IA comme les GPTs permettent non seulement d'analyser des données complexes et de faire des prévisions, mais aussi d'interagir en temps réel. 

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Par exemple, lors d'une réunion (CODIR, MBR ou autre), il est désormais possible pour les participants d'interroger directement l'IA sur des données spécifiques. Les participants peuvent demander à un Chatbot intégré à l’outil BI de générer un tableau de bord, un calcul, un graphique ou une prévision sur un point précis. Le gain de temps est énorme et la qualité des décisions est améliorée.

L’IA enrichit les reportings, les analyses et les prises de décisions. Et nous en sommes à peine au début de cette révolution. Mais comme pour la BI, les tableurs ou les diaporamas, le point clé reste le même : la qualité de la donnée.

Vous cherchez un expert pour déployer un reporting performant dans votre entreprise ?

Les tableurs peuvent toujours servir pour des calculs rapides, à la volée. Mais l'outil de business intelligence est aujourd'hui incontournable pour construire et analyser un puissant moteur de données. Ensuite, les outils d'IA, d'automatisation et de présentation s'ajoutent progressivement pour améliorer et faciliter la prise de décision.

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Chez Stalx, nous mettons à votre disposition nos expertises en finance et data pour créer des outils de business intelligence sur-mesure.

Pour en savoir plus sur nos services, consultez notre page reporting financier ou prenez contact avec avec un de nos experts.