« Nous reprenons les éléments de base de la comptabilité et de la finance, les nettoyons, les modernisons, les plaçons dans ce que nous appelons le "data hub financier", puis développons la consommation sur cette base, explique-t-elle. L'outil est extrêmement agile, plus facile à utiliser pour nos collaborateurs et réduit considérablement les processus manuels. »
Jennifer LaClair fait également mention d'une logique plus globale. « J'anticipe une transformation radicale de mes effectifs dans les 24 prochains mois, déclare-t-elle. À mesure que nous introduisons de nouveaux outils, nos collaborateurs deviennent beaucoup plus analytiques, rapides et attentifs aux conséquences de leurs actions sur l'activité et, à terme, généreront une plus grande valeur stratégique pour l'entreprise. »
Comparés à leurs homologues de l'équipe dirigeante, notre étude montre que les DAF sont les plus conscients du manque actuel des compétences nécessaires au sein de leurs équipes. Interrogés sur les compétences qui permettraient de répondre en permanence aux besoins de l'entreprise, 71 % des directeurs financiers ont déclaré que leurs équipes manquaient actuellement de tout ou partie des compétences identifiées. Ce chiffre est supérieur à celui des DSI (46 %) et des DRH (59 %).
Concevoir une infrastructure digitale pour répondre aux besoins
Pour de nombreux DAF, la pandémie a mis en évidence le rôle crucial de données précises et accessibles dans les principales applications d'entreprise, et à quel point elles faisaient défaut à leur fonction.
Notre étude révèle qu'environ un tiers des directeurs financiers (34 %) n'ont que peu ou pas du tout confiance dans la capacité de leurs équipes à répondre aux besoins de l'entreprise, et que seuls 49 % ont confiance dans la rapidité de leurs cycles de planification, d'exécution et d'analyse. La technologie devenant un levier de création de valeur plus important pour les entreprises, une grande partie de ce manque de confiance peut être attribuée aux données. Pour de nombreuses entreprises, la trop faible qualité des données ne permet pas d'en faire une analyse ni une utilisation stratégique.