Les contrôleurs de gestion passent la majeure partie de leur temps à mettre en cohérence les données de l’entreprise avant de pouvoir les analyser. L’on estime qu’actuellement, malgré un taux d’informatisation proche de 100 % de la fonction finance, un contrôleur de gestion passe entre 45 % et 50 % de son temps à cette mission. Ainsi, partager une sémantique commune, des règles de gestion harmonisées et des référentiels de gestion communs doit être une tâche de fond à l’avenir, car contrairement à ce que l’on peut penser, cette gestion n’est pas dévolue à la DSI.

1. Contrôleurs de gestion :
prenez la main sur le pilotage des référentiels de gestion
Les contrôleurs de gestion passent la majeure partie de leur temps à mettre
en cohérence les données de l’entreprise avant de pouvoir les analyser.
L’on estime qu’actuellement, malgré un taux d’informatisation proche de
100 % de la fonction finance, un contrôleur de gestion passe entre 45 %
et 50 % de son temps à cette mission. Ainsi, partager une sémantique
commune, des règles de gestion harmonisées et des référentiels de
gestion communs doit être une tâche de fond à l’avenir, car contrairement
à ce que l’on peut penser, cette gestion n’est pas dévolue à la DSI.
Le contrôle de gestion doit faire face à des clients de plus en plus exigeants
en termes de fiabilité mais aussi de rapidité des informations transmises
auprès des opérationnels et de la DG. De plus, la valeur ajoutée attendue
du contrôle de gestion réside dans l’analyse, qui doit aller au-delà des
données financières qu’il maîtrise.
Bien souvent, la première action engagée par le contrôle de gestion pour
mettre en cohérence les données collectées est de passer du temps à
les manipuler. Malgré ce travail fastidieux, les données utilisées ou les
indicateurs produits sont parfois remis en question par la DG et les autres
directions. Prenons un exemple avec un indicateur financier simple,
comme le chiffre d’affaires. Dans nombre d’organisations, en fonction de
l’interlocuteur à qui l’on pose la question, il est fréquent de constater qu’il
coexiste plusieurs définitions : chiffre d’affaires facturé, commercial, net
des remises…, des règles de calcul différentes, des capacités d’analyse
selon plusieurs axes, en fonction des systèmes d’information, mais aussi
et surtout plusieurs sources de données utilisant des référentiels distincts.
In fine, le contrôle de gestion passe plus de temps à démontrer que ses
données et les règles de gestion appliquées sont les bonnes plutôt qu’à
réaliser des analyses à valeur ajoutée, permettant à l’organisation de
prendre des décisions.
Pour remédier à cette situation et fédérer l’entreprise autour d’une donnée
univoque, le contrôle de gestion doit s’approprier la démarche de type
Master Data Management (gestion des données de base), qui s’articule
autour des trois actions suivantes :
• Convenir d’une sémantique commune pour les données vitales de
l’entreprise, en ayant une vision 360° de leur utilisation.
Il s’agit d’éviter toute redondance d’une donnée (plusieurs référentiels
véhiculent une même nature d’information comme par exemple le
découpage par zone géographique, des listes de projet…) pour assurer
son unicité. Pour y parvenir, le contrôle de gestion doit s’assurer que la
description d’une donnée est bien comprise et diffusée largement. Cette
situation doit permettre d’éviter toute création de Master Data contenant
une information partiellement ou entièrement disponible dans le système
d’information de l’entreprise.
• Définir des règles de gestion de la donnée et de son évolution (cycle
de vie).
Le contrôle de gestion doit être identifié (ou bien se faire connaitre !) par les
instances de gouvernance existantes des systèmes d’information.
Ainsi, il participera activement à l’administration de la donnée de référence
de l’entreprise, de sa création dans un système (un nouveau référentiel
« destination analytique » est implémenté par exemple), à son exploitation
ou évolution (un niveau de détail supplémentaire est souhaité sur les
destinations analytiques…), à sa suppression ou son archivage (des
destinations analytiques sont supprimées car le business model évolue…).
• Partager et diffuser largement les référentiels au sein de
l’organisation.
Une fois les tâches de fond terminées (règles de gestion et de mise à jour
définies, cohérence et unicité assurée…), les principes de diffusion doivent
être arrêtés. Le contrôle de gestion doit s’assurer que les référentiels soient
utilisés par les SI existants et que les projets métiers en cours prévoient
bien leur utilisation.
Bien entendu, le contrôle de gestion n’est pas l’unique responsable de
ces actions, mais il doit se positionner en tant que chef d’orchestre pour
piloter la démarche. Ainsi, il pourra s’appuyer sur les maîtrises d’ouvrage
des applications, les business owners et idéalement sur un data manager
pour trouver des relais dans l’entreprise et déployer « un mode vie »
des référentiels de données dont les avantages (qualité, unicité, facilité
d’accès, gestion centralisée…) devraient être aisément reconnus par tous.
De nombreux outils de Master Data Management sont disponibles sur
le marché, offrant la possibilité d’outiller le processus de gestion des
référentiels. Cependant, dans un premier temps, il est recommandé de
mettre en place une gouvernance et des processus de gestion des Masters
Data stables et pérennes avant d’envisager la mise en œuvre d’un outil de
Master Data Management . La gestion de la donnée et sa valorisation au
sein des organisations sont certainement les enjeux majeurs du contrôleur
de gestion de demain.
Notre rôle est d’accompagner les directions « finance/gestion » dans la
mise en place progressive de cette approche « Master Data Management »
afin de les aider à simplifier puis optimiser le traitement des données pour
fiabiliser les informations utilisées par les outils de pilotage et d’aide à la
décision de l’entreprise.
Le Master Data Management (MDM) n’est pas que l’affaire de la DSI
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