Comment puis-je utiliser ce guide ?
Ce guide est un guide succinct du reporting d’entreprise. Il est destiné à aider les personnes qui doivent rapidement s’approprier les concepts du reporting d’entreprise. Les rôles ciblés comprennent les chefs de projet, les analystes d’affaires et les architectes de systèmes. Que vous gériez des exigences commerciales et fonctionnelles, que vous évaluiez des outils ou que vous meniez un processus formel de sélection des fournisseurs, il existe trois façons d’utiliser ce guide :
- Glossaire – Définitions de base pour les idées clés du reporting, avec des liens vers des lectures complémentaires.
- Liste de contrôle – Éléments de conception de rapport et exigences commerciales et fonctionnelles que vous devez prendre en compte.
- Tutoriel – Anticiper et se débattre avec les questions organisationnelles difficiles dans la livraison de rapports d’entreprise.
L’accent est mis ici sur la livraison efficace d’informations aux gestionnaires. Ce guide ne vous aidera pas avec un contenu spécifique, c’est-à-dire ce sur quoi votre organisation devrait faire des rapports (finances, opérations, etc.). Il ne passe pas non plus en revue les fournisseurs et les cabinets de conseil en matière de reporting et de BI.
Qu’est-ce que le reporting d’entreprise ?
Je définis le reporting d’entreprise (ou reporting de gestion) comme la fourniture régulière d’informations aux décideurs d’une organisation pour les aider dans leur travail. Ces rapports peuvent prendre la forme de graphiques, de textes et de tableaux et, généralement, sont diffusés via un intranet sous la forme d’un ensemble de pages web régulièrement mises à jour (ou « portail d’entreprise »). Ils peuvent également être envoyés directement par courrier électronique aux utilisateurs ou simplement imprimés et distribués, comme le veut la tradition.
Types de rapports d’entreprise
- Gestion des métriques – Dans de nombreuses organisations, les performances de l’entreprise sont gérées par des métriques orientées vers les résultats. Pour les groupes externes, il s’agit d’accords de niveau de service (SLA). Pour la gestion interne, il s’agit d’indicateurs clés de performance (ICP). En règle générale, il existe des objectifs convenus dont le suivi est assuré sur une période donnée. Ils peuvent être utilisés dans le cadre d’autres stratégies de gestion telles que Six Sigma ou la gestion de la qualité totale (TQM).
- Tableaux de bord – Une idée populaire est de présenter une gamme de différents indicateurs sur la même page, comme un tableau de bord dans une voiture. Généralement, les fournisseurs vous vendront des « rapports en boîte » (rapports prédéfinis avec des éléments statiques et une structure fixe). Toutefois, cette approche devrait permettre aux utilisateurs de personnaliser la vue de leur tableau de bord et de fixer des objectifs pour différents indicateurs. Il est courant d’avoir des feux de signalisation définis pour les performances (rouge, orange, vert) afin d’attirer l’attention de la direction sur des domaines particuliers.
- Tableaux de bord équilibrés – Méthode développée par Kaplan et Norton qui tente de présenter une vue intégrée du succès d’une organisation. En plus de la performance financière, ils incluent également les perspectives du client, des processus d’affaires et de l’apprentissage et de la croissance. (Vous devriez vous renseigner à ce sujet si vous n’êtes pas sûr du type de choses à rapporter.)
Out of Scope
- Analyses ad hoc – Généralement entreprises une fois pour traiter une initiative spécifique, puis jamais revues. Elles impliquent souvent la construction d’un modèle dans une feuille de calcul pour permettre l’exploration de scénarios » what-if « . Elles peuvent également prendre la forme d’un mémoire écrit ou d’un rapport unique destiné à la direction.
- Interrogation interactive – Mieux illustrée par OLAP, elle fait référence à une technologie spécifique qui permet à un analyste (ou à un gestionnaire avisé) de manipuler directement la présentation des données. L’analyste peut sélectionner des dimensions (par exemple, le temps, le lieu, le département, l’employé, etc.) et » forer vers le bas » (développer) et » remonter » (réduire) les données.
- Data Mining (et statistiques avancées) – Ici, des techniques telles que les réseaux neuronaux et l’apprentissage automatique sont utilisées pour découvrir des modèles nouveaux, intéressants et utiles dans les données. Cela convient mieux aux analyses telles que la classification, la segmentation, le regroupement et la prédiction.