Excel vs Power BI, quelle solution pour vos finances ?

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Depuis toujours, Excel a été le meilleur ami des professionnels de la finance. Jusqu’aujourd’hui, les feuilles de calculs leur était d’une grande utilité dans le traitement et l’analyse de données.

Avec l’avènement du Big data qui implique la gestion de volume de données colossal, plusieurs professionnels ont commencé à se rendre compte que leur ami Excel peinait à suivre la cadence. C’est alors qu’est apparu Power BI, un outil qui semble réunir le meilleur des mondes.

Dans cet article, nous faisons le point auprès du formateur et expert en consulting finance Achille Segnou qui a décidé de nous en dire un peu plus sur Power BI et sa pertinence dans le quotidien d’un professionnel de la finance.

Power BI ou Excel, comment choisir son outil de visualisation de données.

Peux-tu expliquer brièvement ce qu’est Power BI ?

Power BI est un outil il permet de collecter les données, les croiser et de créer des visuels (type graphique) afin de faire de la visualisation de données. Cette solution existe depuis maintenant près de 10 ans et peut agir comme un ETL.  Grâce à Power BI l’utilisateur peut manipuler la donnée tout le long de son cycle de vie : de la collecte jusqu’à son utilisation business, le tout sur une seule et même interface.

Pour mieux visualiser l’interface Power BI, voici une vidéo d’un dashboard financiers réalisé via Power BI.

Et pourquoi cette solution est souvent comparée à Excel ?

Malheureusement Power BI est souvent comparée à tort à un autre outil très connu qui n’est autre qu’Excel. Cette comparaison est liée à deux facteurs :

  • Tout d’abord, Power BI à l’avantage de faire tout ce fait Excel comme de la collecte ou de la manipulation de données. Ainsi les professionnels ayant pour habitude d’utiliser Excel pour de l’analyse de données ont suggéré que Power BI était une solution alternative. A noter tout de même, que ces utilisateurs sont néanmoins contraints de passer sur un autre outil tel que Tableau Software, Qlick View ou Power BI pour effectuer de la visualisions de données car Excel ne le permet pas aussi bien.

 

  • Le second facteur de comparaison, provient du fait que ces deux solutions sont toutes deux des outils Microsoft. Et qu’avant son existence en tant que solution propre, une partie de Power BI était intégrée à Excel sous le nom de Power Query.

Utiliser Power BI en finance

Dans quelle mesure Power BI peut être utilisé dans le domaine de la finance ?

Comme indiqué précédemment, l’analyse de données a toujours été réalisé sous Excel et ce aussi bien dans un domaine comme la logistique que dans le domaine de la finance.

Pour ce faire, la donnée est récupérée depuis des ERP ou des outils commerciaux, de comptabilité ou de gestion de ressources humaines. C’est à la suite de cette collecte, que le professionnel peut restituer une analyse descriptive qui consiste à raconter une histoire derrière la donnée.

Cependant, utiliser Excel va très rapidement limiter l’utilisateur dans son analyse de la donnée. En effet, dès lorsqu’on atteint un certain volume de données, ou dès que l’on souhaite faire des reportings dynamiques par exemple, Power BI va devenir indispensable.

Cette solution aide dans la prise de décision en partant d’une problématique “macro” (exemple : J’ai des retards de livraison de matériel qui impactent ma chaîne de production) pour redescendre au niveau “micro” afin de voir où actionner un levier qui va résoudre le problème en question (ex : identifier le fournisseur qui me livre en retard).

Pour prendre des décisions liées à la finance, les professionnels du chiffre ont besoin de compiler des volumes de données très importants et de faire de la visualisation de données pour raconter des histoires du niveau “macro” au niveau “micro”. C’est donc sur ces aspects que Power BI peut être utile car la solution permet de se connecter à différentes sources de données qui peuvent être hétérogènes, de compiler des données et de les croiser pour faire de la visualisation.

Est-ce que tu as déjà été amené à utiliser une des solutions BI dans le cadre d’une expérience en finance ? Comment ?

 

Achille : « Un cas qui m’a marqué, est celui d’une filiale d’un groupe chargée de faire de la refacturation des coûts à d’autres sociétés. L’objectif ici était de faire de la visualisation de données via Power BI afin d’expliquer pourquoi le coût du cloud pouvait varier et dans ce cas précis, augmenter d’année en année.

Pour illustrer la variation des coûts, Power BI a permis de se connecter aux différentes sources de données provenant d’ERP financiers et d’ERP commerciaux pour ensuite compiler et croiser ces données afin de restituer une analyse business. C’est cette partie qui m’a particulièrement marqué car elle m’a permis de réaliser qu’il est important de savoir à l’avance l’histoire que l’on veut raconter avec nos données. Sans cela, l’utilisateur des données va avoir sa propre interprétation.

Ainsi, dans la visualisation de données, il y a certains graphiques que l’on va souhaiter montrer et d’autres non car on veut orienter la décision. Dans le cas de cette filiale, il fallait proposer des visualisations qui décomposaient les coûts. Cette visualisation devait permettre à chaque utilisateur de se dire « moi l’impact que j’ai en plus, c’est l’impact de projets supplémentaires qui vont me permettre de gagner de l’argent à terme, c’est-à-dire de réduite ma facture à terme ».

Power BI et l’analyse prédictive  

Aurais-tu d’autres exemples d’application de Power BI à la finance ?

Achille : « Un autre cas marquant et plus simple à comprendre serait l’analyse de données pour orienter des investisseurs en immobilier.

Grâce à Power BI et les différentes options que propose cette solution il serait possible de savoir où investir en immobilier pour être rentable. Comme nous le savons, aujourd’hui il y a le projet Paris 2024 pour les Jeux Olympiques. Eh bien, si on arrive à superposer la carte des sites qui vont être créés avec la carte de tous les biens en vente, cela pourrait donner de vrais indicateurs aux investisseurs immobilier pour dire « je vais acheter dans cette zone ».

Pour arriver à ce résultat il suffit de croiser de la data récupérée auprès des entités possédant les cartes des sites olympiques, avec les données de géolocalisation d’une agence immobilière qui possède quant à elle la localisation de biens mis en vente. En croisant ces deux jeux de données l’investisseur pourra se positionner sur un type de bien très précis.

Imaginons à présent que l’investisseur décide d’investir, il pourra utiliser Power BI afin d’analyser les loyers perçus, la rentabilité du bien par rapport à ce qui avait été prévu.

Plus tard (on arrive sur le prédictif), l’investisseur pourra comparer la donnée qui l’a amené à investir, avec le résultat obtenu. Ceci lui permettra de dire à d’autres investisseurs « s’il y a un autre grand projet comme celui-ci en 2028 (ex : les JO à nouveau) et que vous investissez vous pourrez espérer avoir une rentabilité de 7-8% » et tout cela grâce à un seul outil qu’est Power BI ».

Utiliser Excel pour de l’analyse de donnée, bon ou mauvais choix ?

Penses-tu que Excel aurait pu être aussi utile que Power BI dans ces cas d’utilisation ?

Achille : « Je pense qu’Excel n’aurait pas été le bon outil car il n’aurait pas pu gérer cette quantité de données à analyser. Nous sommes de plus en plus confrontés à ces problématiques avec l’avènement du big data et la collecte de données commerciales, marketing ou financière. A un moment, Excel ne sera plus le bon outil, il n’est déjà plus le bon outil.

Parallèlement, hier, les comptables, les contrôleurs de gestion ou autres directeurs financiers analysaient les données financières via Excel. Demain ces professionnels auront besoin d’avoir les compétences ou quelqu’un dans leur équipe qui aura des compétences en analyse de données sur des outils comme Power BI.

A noter tout de même, que dans la « business analyse » l’interprétation humaine aura toujours sa place. En visualisation financière, il faudra toujours une intervention humaine, d’un spécialiste ou d’un professionnel qui donnera ou orientera la bonne interprétation de la donnée. »

 

 

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