Power xx Galaxy : l'avenir de l'analyse de données pour les DAF

Dans les entreprises qui bénéficient d'un DAF pour organiser et optimiser leur gestion financière et administrative, la gestion des données relève de sa responsabilité, que ce soit en direct ou via la supervision d'un Data Scientist. Bien évidemment, ceci est un postulat général, au delà d'une certaine taille de société, l'organisation est plus complexe et la gestion de la données va s'éclater entre différents acteurs (Direction Marketing, Commerciale, des Etudes ...)

Mais pour des questions tenant à l'origine même des données (ERP, Payroll, comptabilité....) ou à leur sécurisation, le DAF peut légitimement se voir attribuer le rôle de pivot entre les différents acteurs (informaticiens, intervenants externes, services transversaux....).

Quand il ne les exploite pas lui même.

La connaissance de l'évolution des outils est donc primordiale. On abordera pas ici les questions de langages informatiques liés aux traitement de données et à l'IA (Python, PHP, PERL...), ni les outils complexes réservés aux grandes entreprises.

Jusqu'à présent, l'outil roi était l'omniprésent Excel, et voici la séquence traditionnelle :

1. j'ai besoin d'une données. Je me tourne vers mon informaticien ou mon prestataire logiciel.
2. l'informaticien me fournit un fichier qui est mal structuré, ou trop important pour mon tableur. Le prestataire de mon progiciel spécifique a bien prévu une fonction export, mais en TXT, PDF, et avec peu de choix quand aux champs exportables.
3. Je me débrouille avec la fonction d'import d'Excel, en essayant de positionner les colonnes d'importations pour que ce soit à peu près correct, en sachant que je vais récupérer des milliards de caractères 'espace' un peu partout...
4. je découvre que mon importation est trop importante et trop lourde en calcul.

Soit, le pinceau de ma toile est un peu épais et le trait également, mais qui n'a pas été confronté à ce scénario ?

Aujourd'hui la galaxie Power de Microsoft est en pleine ascension et donne de nouveaux outils pour évoluer dans ces domaines :

• Power Query pour avoir toutes les possibilités d'attaquer directement les bases de données voulues et traiter les données préalablement au moment de leur importation.
• Power Pivot pour maximiser les possibilités de traitement de l'information, au besoin en combinant avec Excel
• Power BI pour pouvoir présenter et exposer les données et les résultats de manière précise et opérationnelle.

Ces outils forment un complément pour ne pas dire un remplacement à Excel dans bien des cas. Ils permettent un traitement sur des volumes de données sans comparaison, et avec des possibilités d'analyse répondant parfaitement aux besoins de "middle data" des PME.

Demain, ces outils seront prolongés par PowerApps permettant le développement d'applications à basse intensité de codage. Relié à l'outil Flow, la plateforme Azure et l'espace d'échange cloud SharePoint, Microsoft offre tout ce qui est nécessaire pour répondre aux défis des traitement de données d'aujourd'hui :

• appréhension efficace du volume de données
• discrimination et analyse
• pertinence et décisionnalité des informations extraites et présentées.