La donnée financière est l’actif le plus stratégique de la direction financière. Pourtant, dans beaucoup de grands groupes, elle reste fragmentée, peu gouvernée, et sous-exploitée. La question n’est plus de savoir si la data est importante — c’est acquis. La question est de savoir comment la gouverner efficacement.
Le nouveau rôle du DAF : de garant des chiffres à manager de la data
En quelques années, le rôle du DAF a profondément évolué. Management, digitalisation, IA, RSE, stratégie… et data. Le DAF est passé d’une fonction support à un rôle stratégique orienté business. Il est devenu un élément clé aux côtés des dirigeants — avec de nouvelles responsabilités, dont celle de la donnée.
Si l’on veut des données exploitables, le DAF doit s’assurer de leur qualité. Il joue un rôle incontournable pour garantir que les données récoltées et traitées sont réellement fiables.
Récolter avant de fiabiliser. C’est l’étape qui précède le traitement de la data. Pour pouvoir l’exploiter, il faut d’abord la recueillir — auprès de l’ensemble des métiers de l’entreprise. Et c’est là que commence véritablement le rôle du DAF comme manager de la donnée.
Développer la culture de la data : un chantier qui dépasse la direction financière
La donnée est le nouvel or des financiers. Mais pour qu’elle soit un outil fiable d’aide à la décision, le DAF doit s’assurer de son exhaustivité — et embarquer bien au-delà de son propre service.
Finance, achats, ventes, supply chain, marketing, RH… tous doivent adhérer à la démarche pour qu’elle fonctionne. Construire une culture de la donnée est un bouleversement organisationnel et culturel. La transformation technologique, elle, est probablement la partie la plus simple du processus.
Voici comment déployer cette culture concrètement :
- Impliquer et former les équipes — y compris les collaborateurs les moins initiés, dans tous les métiers de l’entreprise.
- Constituer une équipe projet transverse avec un représentant de chaque métier, ayant une connaissance approfondie de son domaine.
- Permettre à chaque métier d’exprimer son point de vue sur la façon d’obtenir, gérer et analyser la data pour qu’elle soit correctement exploitée.
- Définir quelles données sont réellement utiles à la prise de décision — et éliminer le reste.
- Structurer la récolte et outiller les équipes pour faire parler la data via des outils de BI.
- Ne pas négliger la sécurité des données — en interne comme vers l’extérieur — en collaboration étroite avec la DSI.
- Piloter les coûts liés au management de la data : ils peuvent avoir un impact financier considérable.
Évitez l’excès de data. Les données non utilisées coûtent cher et ont un impact carbone réel — un sujet qui va bientôt bousculer les Directions Financières.
Les quatre problèmes de gouvernance de la donnée financière
- La multiplication des référentiels. Chaque système a sa propre définition du chiffre d’affaires, de la marge, du résultat. Les réconciliations sont chronophages et sources de conflits.
- La qualité des données en entrée. Une donnée mal saisie en amont produit des anomalies en cascade dans tous les reportings.
- La traçabilité des retraitements. Qui a modifié quoi, quand, et pourquoi ? Dans beaucoup d’organisations, personne ne peut répondre à cette question.
- L’accessibilité pour les non-financiers. Des données confinées dans des outils complexes ne sont pas exploitables par les opérationnels.
Les 5 critères d’une donnée de qualité
Pour sortir un reporting financier fiable, la donnée doit répondre à ces 5 critères :
- Fiable — sans erreur, de source validée et vérifiée
- Utile — elle doit servir à comprendre et à prendre une décision
- Précise et récente
- Régulière — pour assurer la comparabilité dans le temps
- Objective
La méthodologie en 9 étapes pour arriver à une donnée fiable
- Établir des normes et standards de gestion de la data.
- Structurer la récolte des données — les sources sont nombreuses, l’organisation est clé.
- Nommer un responsable de la saisie par métier et automatiser au maximum la collecte pour réduire l’erreur humaine. Mettre en place un système de double validation.
- Nettoyer les doublons et données obsolètes.
- Croiser les données pour vérifier la cohérence.
- Harmoniser via le retraitement pour assurer la comparabilité des sources.
- Créer un « guide » de la donnée en interne : liste des données clés, périodicité, mode de calcul, source, services émetteurs, objectif.
- Assurer une sauvegarde régulière et efficace.
- Former les équipes — en continu.
Un référentiel unique comme point de départ
La mise en place d’une gouvernance de la donnée financière ne se décrète pas. Elle se construit par séquences : un référentiel unique d’abord, des règles de saisie documentées, une politique de data quality, puis des tableaux de bord accessibles aux décideurs métier.
Ce n’est pas un projet IT. C’est un projet de transformation de la fonction finance — qui positionne le DAF comme architecte de l’information au service de la performance du groupe.
Conclusion
Les responsabilités du DAF en matière de data sont exigeantes. Elles demandent des compétences extra-financières, une capacité à fédérer des équipes pluridisciplinaires, et une vision qui dépasse largement le périmètre de la direction financière.
Gérer la data, c’est aussi investir dans de nouveaux outils, structurer de nouveaux processus, et piloter des projets transverses entre finance et SI. Pour les phases critiques de mise en place, faire appel à un DAF de transition au profil transverse — capable d’être opérationnel dès le premier jour — est souvent la solution la plus rapide et la plus efficace pour sécuriser la transformation sans perturber l’organisation.