Passer d'Excel à un outil puissant de gestion des données | 10h11
De nombreuses entreprises ont du mal avec des processus basés sur Excel qui manquent d'industrialisation et d'intégration des données. Découvrez comment passer à un outil puissant de gestion des données et boostez votre efficacité.

En bref, quelles sont les faiblesses d'un processus de travail Excel ?
Localisation de l'information
Avec un fichier Excel, l'information est souvent partagée via un serveur interne ou un cloud permettant à chacun de télécharger le fichier Excel pour ensuite effectuer ses saisies et le réhéberger. Plusieurs problèmes apparaissent notamment : l'accès à internet lorsque vous êtes en télétravail ou sur un poste de travail autre que votre ordinateur de bureau.
De plus, la dernière version du fichier Excel est souvent manquante ou un doute surgit quant à savoir si nous sommes sur la dernière version du fichier ou non. Enfin, plusieurs versions du fichier coexistent avec certains fichiers qui comportent des saisies, d'autres non, voire certaines méthodes de calcul qui diffèrent entre les cellules selon les fichiers.
Pour résumer, il n'existe pas de référentiel structuré et modifiable par l'utilisateur sur lequel s'appuyer avec certitude.
Partage de l'information
Lorsque vous souhaitez partager certaines informations liées au fichier Excel, c'est impossible. Ou alors, on donne à son interlocuteur toutes les sources du fichier avec toutes les règles. La notion de propriété intellectuelle ou même de protection du patrimoine (calcul, matrice, modèles statistiques) devient alors impossible. Cela devient rapidement gênant car l'interlocuteur peut avoir l'impression que vous lui cachez quelque chose ou lorsque vous remettez l'Excel, vous offrez toute votre connaissance à l'interlocuteur. Ce n'est vraiment idéal dans aucun des deux cas.
Analyse de l'information
Si vous souhaitez réaliser des statistiques sur un ensemble de fichiers Excel liés à un processus de travail (exemple : formulaire de demande de crédit), il est souvent difficile de mener à bien vos études avec qualité. Pourquoi ? Parce que la data est souvent standardisée différemment par chaque utilisateur du fichier Excel (exemple pour le nom d'un pays : « France », « france », « FRANCE », « fr »...). De plus, comme la version évolue dans le temps, il est impossible de croiser data et calculs entre chaque fichier au fil des années...
Ces deux exemples ne sont pas exhaustifs mais sont révélateurs de la difficulté de réaliser une analyse statistique de qualité avec un processus de saisie de données par Excel.
Comment remédier à ces faiblesses et enclencher le principe de numérisation de votre activité ?
Excel est un bon outil pour poser les bases de votre processus de travail. Une fois celui-ci validé, nous vous recommandons de gérer vos données via un processus de travail en back-office (connexion à une URL en mode SAAS) avec une interface de gestion pour les utilisateurs et pourquoi pas une interface de visualisation pour la direction ou le client.
Par ce phénomène, vous traitez les différents problèmes :
Localisation de l'information
L'ensemble de l'information est stocké sur une base de données centrale, standardisée et accessible à tous via une URL web (avec identifiant - mot de passe et niveau d'accès par métier). Fini les problèmes de poste de travail ou de versioning, l'outil est mis à jour en temps réel et pour tous.
Partage de l'information
Vous ne partagez plus vos sources, vos données et vos règles de calcul, vous partagez uniquement une interface de gestion (dashboard, carte, fiche de synthèse) permettant à vos clients ou votre direction de visualiser l'information concernée. De plus, vous pouvez mesurer l'appétence pour cette information selon le nombre de fois où l'utilisateur revient sur cette interface.
Analyse de l'information
La base de données est centralisée, standardisée et sans erreur de saisie puisque l'interface de gestion de saisie est conçue pour éviter toute faute de frappe en invalidant la saisie si nécessaire. Ainsi, vous pouvez croiser, analyser et mener des prévisions ou projections sur vos données stockées dans le temps. Plus vous utilisez ce nouveau processus, plus votre base de données gagne en historique et donc en connaissance. Vos données prennent de la valeur et votre activité aussi.
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