Votre entreprise évolue.
Est-ce que votre comptabilité évolue elle aussi?
Les organisations investissent des sommes considérables dans leurs opérations, leurs ventes et leur marketing. Mais, est-ce que celles-ci choisissent vraiment d’investir dans les technologies en comptabilité?
Ces technologies évoluent également permettant d’améliorer la quantité et la qualité d’informations disponibles dans la gestion de l’entreprise.
Or, ces informations sont la matière première de l’information financière. Pour aller les capter, les comptables en entreprise doivent utiliser et colliger plusieurs rapports de plusieurs systèmes différents pour y arriver. Comme résultat, on se retrouve souvent soit avec une information incomplète ou du temps considérable mis dans la collection de ses données.
Alors, quelles stratégies adopter pour obtenir ces données rapidement tout en s’assurant de la fiabilité ?
Si exporter les rapports du système vers Excel, manipuler les données et mettre en forme les fichiers font partie du quotidien, il faut savoir qu’il y a d’autres solutions.
Voici 4 stratégies à adopter:
Solution 1 : Power Query dans Excel
Dans Excel, Power Query permet de se connecter directement aux tables de n’importe quel système (ou presque), sans toutefois avoir accès à la modification de ces données; elles sont en lecture seule.
Lorsque bien connectées, elles permettent d’afficher des données liées au système, et il suffit de rafraichir l’onglet pour avoir des données à jour. On peut également filtrer les données selon les besoins directement dans la requête, plutôt que d’avoir à faire et refaire toujours les mêmes manipulations.
Power Query est très efficace pour obtenir des données simples telles que des listes de clients, de fournisseurs, de projets ou des codes de grand livre.
Solution 2 : Power Pivot dans Excel
Power Pivot permet également de se connecter directement aux tables des systèmes.
Mais le plus intéressant est de pouvoir lier des données entre elles. Par exemple, on peut afficher la table des entêtes des factures ainsi que la table des détails de facture pour être capable de sortir les ventes par item pour un mois donné et ce, une fois que le lien entre les deux tables est configuré.
Les données peuvent se présenter sous un format de tableau croisé dynamique, ce qui est très pratique pour les analyser et les filtrer.
Power Pivot est très efficace pour lier des tables entre elles sur un bon nombre de tables et de données. Il aura cependant tendance à ralentir s’il y a trop d’information dans le modèle desdites données.
Solution 3 : Utilisation de SQL
Lorsqu’on a accès à un entrepôt de données, il est alors possible de créer ses propres requêtes SQL pour obtenir les données souhaitées.
Voici quelques requêtes simples qui permettent de rechercher des informations:
- SELECT * FROM client à permet d’obtenir toutes les lignes et toutes les colonnes de la table client
- SELECT code, nom FROM client à permet d’afficher le code et le nom du client, pour tous les clients
- SELECT * FROM client WHERE code = ‘ABC’ à permet d’afficher toutes les colonnes pour le code client ABC
Ces requêtes simples permettent donc de se familiariser avec ce langage. Elles sont très efficaces et rapides, mais il faut avoir quelques connaissances de base au préalable.
Solution 4 : Utilisation de Python
Python est un langage informatique en plein essor, utilisé notamment dans les analyses financières.
Avec le module « pandas », il est possible d’obtenir de différentes sources, de traiter les données, et de les exporter (en Excel par exemple). La beauté de ce langage est que la programmation ressemble beaucoup à l’écriture de l’anglais, ce qui en fait un langage plus facile à apprendre que les autres.
Par exemple, data = pandas.read_excel(« fichier.xlsx ») permet de lire les données d’un fichier Excel et de le rendre sous forme de tableau dans la variable data.
La commande data.to_excel(« fichier.xlsx ») permet d’exporter le data en Excel.
En conclusion, comme il n’y a pas de solution unique à toutes les situations, il faut choisir le bon outil adapté selon les besoins requis et l’information disponible des systèmes.
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