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Formations Data analytics pour la gestion
Nos parcours "Data analytics pour la gestion" partent des questions concrètes des financiers : comprendre ce qui drive la marge, expliquer une dérive de coûts, fiabiliser un forecast, suivre un plan d'actions Vous apprenez à articuler données métiers et financières, à exploiter
Data analytics pour la gestion
Pourquoi suivre l'une des formations GERESO × FinHarmony en data analytics pour la gestion ?
Dans le quotidien du contrôle de gestion, de la finance ou du pilotage de la performance, la donnée est déjà partout : volumes, marges, délais, retours, productivité, BFR, cash. Chaque revue d'activité s'appuie sur des chiffres, chaque arbitrage s'habille d'indicateurs. Le sujet n'est donc plus "faut-il aller vers la data ?", mais plutôt : est-ce qu’on exploite cette data au bon niveau ? Est-ce qu'elle éclaire vraiment les décisions, ou est-ce qu'elle se contente de décrire ce qui s'est passé ? Est-ce qu'on sait construire des modèles robustes, lire les signaux, challenger ce qu'on nous présente ?
C'est précisément à ce besoin que répond un parcours GERESO × FinHarmony en Data analytics pour la gestion. L'ambition est d'outiller les professionnels pour qu'ils restent aux commandes : définir les questions à poser, comprendre les méthodes utilisées, orienter les modèles, interpréter les résultats, dire ce qui est actionnable et ce qui ne l'est pas. Autrement dit : faire de la data un prolongement naturel du métier, pas un jargon réservé à une autre équipe.
La première étape consiste à rendre la culture data & IA pleinement intelligible pour des financiers et gestionnaires. Les équipes savent déjà travailler avec des chiffres ; il s'agit de passer du tableau de bord classique à une logique plus analytique : données structurées vs non structurées, niveau de qualité attendu, bases historiques, granularité, fréquence, usages descriptifs, prédictifs, voire prescriptifs. Les modules d'introduction à la data et à l'IA replacent les concepts au bon niveau : ce qu'il y a derrière les mots "algorithme", "modèle prédictif", "machine learning", sans se perdre dans le détail mathématique, mais en montrant les conséquences très concrètes sur un forecast, un plan de charge, une prévision de ventes ou une détection d'anomalies.
Vient ensuite la structuration du modèle de données. C'est là que tout se joue pour un contrôleur de gestion ou un responsable performance. Un bon modèle permet de suivre aujourd'hui les indicateurs clés, mais aussi de poser demain de nouvelles questions sans tout reconstruire. Les formations montrent comment passer du besoin métier ("je veux comprendre ma marge par produit et canal", "je veux suivre l'impact du délai de livraison sur la satisfaction client", "je veux voir le lien entre activité, coûts et cash") à un modèle de données propre : tables de faits, dimensions, relations, référentiels, règles de gestion. Le but : éviter les doubles comptages, les KPI contradictoires, les débats sans fin sur le "bon chiffre".
La data n'est utile que si elle se transforme en information pertinente pour la décision. Les parcours aident à franchir ce cap : définir des KPI qui font sens pour le pilotage (marge contributive, churn, durée de cycle, coût par unité d'œuvre, intensité capitalistique, cash conversion), construire des vues avant / après, suivre l'effet d'un plan d'action, segmenter intelligemment (clients, produits, zones, canaux) pour détecter où se créent ou se détruisent vraiment les résultats. Les apports sur l'IA prolongent cette logique : prévisions de volumes, d'achats, de cash, détection d'anomalies dans les flux, repérage de patterns invisibles à l'œil nu… mais toujours avec une exigence de lisibilité pour la gestion. On ne remplace pas le jugement ; on l'éclaire.
Un volet central du parcours est la capacité à challenger la donnée. Les professionnels de la gestion sont souvent les premiers consommateurs des chiffres ; ils doivent pouvoir en discuter la qualité. D'où viennent les données ? Comment est calculé cet indicateur ? Quels filtres, quels périmètres, quelles exclusions ? Comment vérifier qu'un saut brutal n'est pas le produit d'un changement de paramétrage ? Les formations montrent comment mettre en place des tests simples de cohérence, lire un dictionnaire de données, repérer les biais possibles d'un modèle, questionner une proposition d'IA sans se laisser intimider. Là se situe une part importante de la valeur ajoutée du contrôle de gestion : distinguer le signal du bruit.
Les outils que les équipes connaissent (Excel, Power Pivot, Power BI) sont replacés dans cette architecture. Excel reste l'atelier de proximité : structurer, nettoyer, tester des hypothèses, prototyper des indicateurs. Power Pivot permet d'installer des modèles relationnels robustes et de sortir des fichiers "monolithiques". Power BI offre un environnement de visualisation et de partage, pour construire des tableaux de bord qui racontent la bonne histoire aux bonnes personnes. Les formations les abordent non pas comme des gadgets, mais comme les trois étages d'un même dispositif, au service du pilotage.
Pour un responsable formation, Data analytics pour la gestion est une brique clé d'un parcours de montée en compétences des financiers et contrôleurs de gestion. Elle permet d'emmener progressivement des profils très à l'aise avec Excel, mais moins avec la modélisation de données ou les concepts d'IA, vers un rôle de partenaire naturel des équipes data. En quelques modules bien séquencés (culture data, calculs fondamentaux, modélisation, visualisation, challenge de la donnée) on construit une trajectoire lisible pour les équipes, en phase avec les projets de transformation de l'entreprise.
Enfin, la pédagogie reste ancrée dans les enjeux de gestion : cas de performance commerciale, pilotage de productivité industrielle, suivi de projets, pilotage de trésorerie, analyse des retards ou des dérives de coûts. Les exercices ne sont pas des jeux abstraits ; ils collent au quotidien des participants. On ne sort pas avec l'impression d'avoir "vu un peu de data", mais avec des idées très concrètes pour faire évoluer ses propres reportings et rituels de pilotage.
En résumé, suivre une formation GERESO × FinHarmony en Data analytics pour la gestion, c'est accepter une évolution naturelle du métier de financier et de contrôleur de gestion : continuer à travailler avec les chiffres, mais en intégrant pleinement la data et l'IA comme alliées, et en gardant la main sur ce qui compte vraiment : la qualité des décisions.
Quelles compétences allez-vous acquérir au cours des formations GERESO × FinHarmony en Normes comptables internationales ?
Les parcours Data analytics pour la gestion sont conçus pour doter les professionnels de la finance et du pilotage d'un ensemble cohérent de compétences : comprendre la data et l'IA, structurer un modèle, utiliser les outils, challenger les chiffres, restituer des analyses orientées décision.
La première brique est la culture data & IA appliquée à la gestion. Vous apprenez à distinguer les différents types de données avec lesquels vous travaillez déjà (transactionnelles, référentielles, opérationnelles, issues d'outils tiers), à apprécier leur qualité (complétude, cohérence, fraîcheur), à comprendre les grands usages possibles : descriptif (ce qui s'est passé), diagnostic (pourquoi), prédictif (ce qui peut arriver), prescriptif (quelles options envisager). Vous découvrez les grandes familles d'algorithmes (régression, classification, segmentation, détection d'anomalies) avec des exemples concrets de pilotage : prévision de ventes, scoring de risque, ciblage de relances, détection de factures atypiques.
Vous consolidez aussi vos réflexes statistiques et analytiques, souvent acquis "sur le tas". Les formations revisitent, dans un cadre opérationnel, les notions de moyenne, médiane, dispersion, corrélation, saisonnalité, tendance, effets de base. Vous apprenez à lire des distributions, à interpréter une rupture de série, à choisir la visualisation utile plutôt que celle qui "impressionne". Ce socle vous permet ensuite de comprendre ce que fait un modèle plus avancé, et surtout de savoir jusqu'où vous pouvez lui faire confiance.
Une autre compétence clé est la modélisation de données pour la gestion. Vous apprenez à passer de vos besoins de contrôle de gestion à une structure de données cohérente : identifier les tables de faits (ventes, coûts, heures, stocks, encaissements), les dimensions (clients, produits, temps, zones, projets), les relations entre elles, les règles de gestion (périmètres, exclusions, agrégations). Vous découvrez les principes de base d'un schéma en étoile, d'un modèle relationnel simple, et comment cela se traduit concrètement dans des outils comme Power Pivot ou Power BI. Le résultat : des modèles stables, qui évitent les KPIs qui "ne tombent jamais pareil" d'un fichier à l'autre.
Les formations vous aident aussi à renforcer votre maîtrise avancée des outils de proximité. Sur Excel, vous approfondissez les fonctions d'analyse (RECHERCHE, INDEX / EQUIV / XLOOKUP, SOMME.SI.ENS, fonctions logiques et statistiques), les tableaux structurés, les tableaux croisés, l'utilisation de formules dynamiques, l'automatisation là où elle est pertinente. Avec Power Pivot, vous apprenez à importer différentes sources, à les relier, à écrire des mesures DAX pour des indicateurs cohérents (marges, ratios, variations, YTD, rolling), à construire des perspectives adaptées à vos besoins métiers. Avec Power BI, vous apprenez à connecter, transformer (Power Query), modéliser, puis concevoir des rapports interactifs qui permettent à vos interlocuteurs de "se promener" dans les chiffres sans se perdre.
La compétence "transformer la donnée en information utile" est au cœur du parcours. Vous apprenez à définir des KPIs en partant des enjeux métiers : ce que la direction veut suivre, ce dont les opérationnels ont besoin pour agir, ce qui aide à piloter la performance et le cash. Vous travaillez la construction d'indicateurs dérivés (taux d'attrition, panier moyen, coût par transaction, productivité par ressource, cash conversion cycle), l'organisation d'un tableau de bord qui raconte une histoire (objectif → réalisé → écart → explication → action). L'idée est de sortir des rapports "fourre-tout" pour proposer des vues resserrées, lisibles, qui appellent naturellement des décisions.
Savoir challenger la donnée est un autre pilier. Vous apprenez à vérifier les définitions, à remonter aux sources, à confronter plusieurs vues, à repérer une incohérence ou une rupture de série, à poser des questions simples mais structurantes : "quelle est l'unité ? le périmètre ? la règle d'inclusion / exclusion ?" Vous découvrez quelques techniques de contrôle de qualité : rapprochements, ratios de cohérence, tests sur des échantillons, comparaison à des ordres de grandeur connus. Lorsque des modèles d'IA entrent en jeu, vous apprenez à interroger l'échantillon d'apprentissage, la fraîcheur des données, les variables utilisées, afin de détecter les biais éventuels et de ne pas sur-interpréter des scores ou des prévisions.
Les formations travaillent aussi la restitution des analyses. Vous apprenez à préparer une présentation centrée sur la décision : reformuler la question initiale, présenter en quelques vues les principaux résultats, indiquer ce que la data permet de dire et ce qu'elle ne permet pas de trancher, proposer des pistes d'action ou des tests complémentaires. Vous apprenez à adapter le niveau de détail à votre public : direction générale, managers opérationnels, équipes projets, partenaires externes. Ce travail sur la restitution est ce qui transforme une analyse réussie en levier réel dans l'organisation.
Enfin, un ensemble de cas d'usage permet d'ancrer ces compétences : optimisation du mix produits, diagnostic d'une dégradation de marge, analyse d'un allongement de délais, compréhension d'un pic de retours, suivi d'un plan de réduction du BFR, simulations d'impact d'un changement de politique tarifaire. Pour chaque cas, le chemin est le même : question métier → données disponibles → modèle → analyses → décisions / test.
À l'issue du parcours, se dessine un profil de financier ou de contrôleur de gestion qui travaille avec la data en confiance : capable de concevoir ou de challenger un modèle, d'exploiter Excel / Power Pivot / Power BI avec discernement, de questionner la qualité des chiffres, de comprendre ce que fait (et ne fait pas) l'IA, et de transformer ces éléments en recommandations concrètes. En bref, quelqu'un pour qui la data analytics n'est plus un sujet annexe, mais une extension naturelle de son métier de gestion.
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