Optimisation de la modélisation financière
I-Introduction
Explorez les stratégies avancées d’optimisation de modélisation financière pour maximiser les profits dans la gestion d’entreprise. Découvrez comment cette approche révolutionnaire favorise une optimisation de la gestion, offrant des insights cruciaux pour accroître l’efficacité opérationnelle et la rentabilité
Le compte de résultat, ou Profit & Loss (P&L), est un outil clé pour évaluer la performance économique d’une entreprise. Il est utilisé dans tous les secteurs pour surveiller les revenus et les dépenses.
Elaboré par les financiers, le P&L est essentiel pour les investisseurs et les régulateurs pour juger de la santé financière d’une société.
Cliquez sur l’image pour accéder à KNIME Business Hub afin de télécharger le flux de préparation de données.
La construction d’un compte de résultat est un défi récurrent en analyse financière. Comment structurer efficacement les données pour un résultat cohérent et exploitable ? Lors de la mise en place d’un reporting automatisé, soulignons deux enjeux principaux :
–Création d’un format P&L souple, laissant aux métiers la définition de la structure pour garantir évolutivité et facilité de maintenance.
-L’assurance d’une transformation simple, liant la structure aux données opérationnelles des transactions financières.
Défi : Aligner sur les données brutes, intégrer sous-totaux et totaux non natifs.
Dans l’optimisation de modélisation financière, différentes méthodes existent pour créer un P&L. Toutes ne sont pas faciles à entretenir ou à faire évoluer. On partage une méthodologie efficace développée lors de missions en expertise comptable.
C’est pour cela qu’on a utilisé KNIME pour le prétraitement et la modélisation des données. Ce type de cas d’usage étant fréquent, on souhaite aujourd’hui partager notre retour d’expérience. On espère qu’il sera bénéfique si vous cherchez vous-même à modéliser un P&L ou à travailler avec des tables complexes.
II-Le Workflow KNIME
L’optimisation de modélisation financière permet maximiser les profits dans la gestion d’entreprise. L’essence d’une conception Analytics réside dans l’organisation des données pour les rendre prêtes à être analysées
Il faut notamment arriver à cadrer quels sont les opérations élémentaires et lesquelles sont des sous-totaux ou des totaux.
Enfin, cinq étapes décrivent le cheminement, constituant le cœur du fonctionnement.
Le workflow est entièrement documenté noeud par noeud, et un résumé des étapes sur le fonctionnement global est donnée également ci-dessous.
1) Inputs
Lecture des données en entrée de la préparation de données. Les données sont intégrées via le Table Creator de KNIME dans le workflow. Généralement, la connexion aux bases de données assure l’automatisation.
Les fichiers qui sont utilisés par le flux sont au nombre de trois.
a) Structure Hiérarchique des Comptes
Cette table décrit la structure hiérarchique des différents comptes de l’entreprise. Elle illustre les liens entre les comptes principaux et leurs sous-comptes, permettant ainsi une classification détaillée des différentes opérations financières. Cette hiérarchisation est couramment utilisée dans de nombreuses entreprises, et nous l’avons adoptée ici à des fins illustratives.
b) Détails des Opérations Financières
Cette table présente les montants financiers associés à chaque sous-compte pour deux périodes consécutives. Elle offre un aperçu direct des performances opérationnelles de l’entreprise, permettant ainsi des comparaisons d’une année à l’autre.
Une telle structure est généralement adoptée par la plupart des entreprises pour gérer la modélisation financière ainsi que suivre et évaluer leurs opérations financières, et nous l’utilisons ici comme exemple.
c) Structure du Profit & Loss
La table permet de créer la structure du Profit&Loss.
Des éléments unitaires, déjà présents dans la base de données, la composent. Puis, de sous-totaux, qui combinent les éléments unitaires, par des additions ou des soustractions.
Puis des totaux, qui combinent les totaux ensemble, par des additions ou des soustractions.
Possibilité de totaux à plusieurs niveaux. Flexibilité de la modélisation : traitement des niveaux d’imbrication, adaptation à la structure du client. L’ordre pour un affichage cohérent et le type pour ajuster les couleurs sont essentiels dans la visualisation. Selon l’objectif souhaité, on peut ajouter d’autres colonnes selon l’objectif souhaité, comme une description, par exemple.
2) Prétraitement
Le prétraitement consiste à préparer les données en les transformant dans le format approprié.
La structure de P&L que nous proposons est flexible et facile à ajuster pour l’utilisateur. Il est donc essentiel de la transformer pour une exploitation optimale. L’objectif est d’effectuer une série de pivotements pour regrouper les informations à traiter dans une seule colonne. Cela implique de rassembler les opérations d’addition et de soustraction, initialement réparties dans deux colonnes distinctes, en une unique colonne.
Décomposition des ensembles d’éléments par virgules pour une ligne par élément, simplifiant le traitement par KNIME. Identification des éléments négatifs pour un traitement inversé en les multipliant par -1 ultérieurement. Il s’agit donc d’une étape cruciale de structuration des données à partir du fichier de structure du Profit & Loss.
3) Consolidation pour éviter la perte d'informations
Cette phase n’est pas systématiquement nécessaire, et dépend de la complexité des éléments présents dans le Profit & Loss.
Éviter la perte de données lors de la décomposition. La détection d’identifiants manquants est cruciale pour préserver l’intégrité des données dans les sous-totaux. Pour cela, nous effectuons une création artificielle de l’élément manquant en tant qu’élément unitaire. Facultative, elle assure la cohérence du flux en cas de modification structurelle du P&L.
4) Décomposition
Phase clé : boucle récursive décompose sous-totaux, totaux, niveaux supérieurs. Jointure des données à elles-mêmes pour décomposition. Boucle par défaut : 5 fois, ajustable selon la complexité du Profit & Loss. Le volume de données augmente significativement à cette étape, essentielle au calcul des sous-totaux et totaux.
5) Calcul des signes
Après la décomposition, un nettoyage est réalisé pour conserver uniquement les colonnes nécessaires et effectuer un renommage. Nous effectuons également un premier calcul pour déterminer le signe des opérations non unitaires. Ajustement du signe des éléments unitaires basé sur les calculs initiaux en fin de traitement. Ainsi, les signes des opérations unitaires et non unitaires sont correctement combinés pour aboutir à un résultat juste.
6) Enrichissement final
Cette dernière phase a pour but de réaliser les opérations restantes afin d’obtenir un jeu de données finalisé et propre. On commence par intégrer les informations référentielles telles que l’ordre, le type et les détails du calcul.
Traitement des données pour inclure la formule globale, offrant visibilité sur le calcul et la composition des éléments. Cette étape d’enrichissement assure un calcul précis du Profit & Loss.
Enfin, nous associons cette structure décomposée et enrichie aux éléments de hiérarchie des comptes et aux opérations, ce qui permet de réaliser les calculs à partir des tables de faits.
7) Écriture des sorties
Au besoin, on peut ajouter des nœuds d’écriture pour enregistrer les données dans une base de données ou dans un fichier. Dans notre cas, pour permettre le fonctionnement du workflow, nous avons opté pour le nœud Table View, qui affiche le résultat.
III-Modélisez votre P&L personnalisé
Pour modéliser aisément un P&L en suivant cette méthode, vous pouvez télécharger le workflow KNIME dédié à la préparation des données depuis le lien suivant https://hub.knime.com/-/spaces/-/~YK8pirl0Nvqgbvel/current-state/
Le workflow est ensuite facilement adaptable à vos données car entièrement documenté.
Effectivement, on a opté pour KNIME, un logiciel ETL gratuit et open-source, particulièrement accessible aux débutants souhaitant se lancer dans la préparation de données complexes et la Data Science.
KNIME : Gain de temps, convertissant les données brutes en informations exploitables, visualisables avec des outils comme Tableau.
On vous encourage vivement à l’expérimenter. Si vous avez l’habitude de coder, vous découvrirez que KNIME offre une approche plus intuitive et simplifiée. Il convient tant aux novices qu’aux spécialistes en Data Science ou en ingénierie de données.
Parmi les avantages de l’utilisation de KNIME pour la préparation des données, notons :
a/ La facilité d’utilisation
b/ La flexibilité
c/ La puissance
d/ Une communauté active et supportive
IV-Conclusion
Pour conclure, l’optimisation de modélisation financière permet maximiser les profits dans la gestion d’entreprise.
La modélisation d’un P&L peut sembler intimidante, surtout avec la variabilité des données. Cependant, avec les bons outils et une méthodologie solide, ce processus devient gérable et précis.
Finalement, on espère que vous trouverez le contenu de cet article utile, que vous ayez à modéliser un P&L ou des tables complexes sur Tableau.
4-Annexes
Découvrez d’autres tutoriels détaillés du même auteur :
👉 8 façons de représenter la satisfaction client sur Tableau
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