Small Data, Big bénéfices pour les directions financières

Collecter, analyser et comprendre les Small Data est accessible à tous, quelle que soit la taille de l'entreprise et son domaine. Il existe des solutions simples et rapides à mettre en oeuvre permettant de tirer des bénéfices financiers immédiats. C'est un avantage indéniable pour les entreprises.

Publié par VALUEMENT GROUP le 20 oct. 2021 - mis à jour à 13:00 BRAND VOICEQu'est-ce qu'un BRAND VOICE ?

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Quelle est la différence entre le Small et le Big Data?

Les Small Data, moins connus que les Big Data représentent 85% de toutes les données financières collectées par les entreprises. Ils sont composés de toutes les micro-données et / ou micro-informations recueillies quotidiennement par les entreprises. Les Small Data sont décrits comme de petits ensembles de données en volume et en format qui peuvent avoir une influence sur les décisions et les optimisations financières de l'entreprise. Les Small Data sont collectés de manière organisée, ils sont intégrés dans une base de stockage et peuvent être alimentés et optimisés manuellement à l'aide de plateformes digitales accessibles à tous.

A quoi correspond exactement ce Small Data ?

Ce sont toutes les données qui sont utilisées dans les "départements" d'une entreprise (par exemple la Direction Financière), à leur niveau et au quotidien. Généralement, ces départements utilisent Excel et des outils comme Tableau ou QlikSense pour analyser leurs données mais ils ne peuvent malheureusement pas, avec ces logiciels, faire de prédictions à partir de ces données ni les rapprocher des autres sources de données.

Le Small Data est alimenté par toutes les micro-données, ou micro-informations, collectées quotidiennement au sein d'une entreprise, via des fichiers ( tableurs Excel, plannings, contrats, liste de prix, promotions, etc.), des applications ( agendas, emails, réseaux sociaux, etc.) et évidemment des logiciels opérationnels comme les ERP Finance.

Comment cela fonctionne ?

Le principe est de capter tous ces flux Small Data, d'y appliquer des techniques avancées Big Data et de rendre l'analyse accessible à tous à travers des plateformes end-user.

Le Small Data est en fait la partie immergée de l'iceberg qui représente plus de 80% de l'ensemble des données produites dans les entreprises.

Simplement, le Big Data sont des tableaux avec de nombreuses lignes et de nombreuses colonnes à traiter par une grosse infrastructure. Dans le Small Data, ce sont des tableaux avec tout autant de colonnes mais uniquement les lignes pertinentes et contextuelles.

Dans le premier cas, et c'est l'essentiel du Machine Learning aujourd'hui, on applique des principes issus de la statistique avec des écarts-types, des variances, des moyennes, etc.

Le Small Data utilise des algorithmes adaptables et évolutifs, un autre domaine des mathématiques que celui de la statistique. Ces algorithmes ne sont pas nouveaux puisqu'ils ont été mis au point dans les années 60 mais les verrous technologiques majeurs ont maintenant été éliminés, les rendant aujourd'hui accessibles à tous au travers de plateformes digitales.

Pourquoi les directions financières devraient-elles collecter, analyser et valoriser leurs Small Data ?

Il est communément admis que les entreprises qui savent collecter et exploiter leurs données globales ont un rendement financier plus élevé que les autres. Ceci est amplifié par l'adjonction des Small Data, car les informations sont alors plus locales et plus contextuelles.

Les cas d'usages dans les directions financières sont aussi nombreux que variés, ça pourrait par exemple être la prédiction budgétaire, la détection de fraude au fournisseur, l'identification d'erreurs de paiements, la trésorerie prévisionnelle, etc.

Être capable de comprendre les Small Data apporte de nombreux avantages en aidant les entreprises à :

· Prendre et évaluer les décisions stratégiques au niveau de chaque département,

· Evaluer les fournisseurs,

· Recueillir et analyser les données les plus importantes pouvant prévenir et anticiper les risques financiers potentiels,

· Optimiser les flux financiers,

· Résoudre les problèmes ponctuels sans la complexité des Big Data.