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La digitalisation des échanges économiques, la place toujours plus importante occupée par les nouvelles technologies, la multiplication des points d'accès à l'information (web, smartphones et objets connectés... ) soutiennent un développement croissant des données dans les entreprises. Le mouvement mondial Big Data tend à amplifier le potentiel d'exploitation des données internes ou externes aux organisations dans une même perspective: identifier de nouveaux gisements de valeur. L'offre Data & Analytics de Deloitte soutient la valorisation du patrimoine informationnel des données au sein des organisations.
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Optimisant, performant et prédictif: trois mots qui peuvent qualifier l'apport du big data dans les métiers de la finance. Pour les métiers très opérationnels de la Finance, à l'instar d'autres métiers tels que la production ou le marketing, les techniques de big data peuvent être directement exploitées pour améliorer l'efficacité de certaines activités et processus propres à une « Business Unit ». Ce sera le cas par exemple pour la trésorerie, en ayant recours aux transactions détaillées « Order to Cash » et « Purchase to Pay » pour améliorer la gestion du cash, ou pour la qualification comptable des immobilisations dans de grandes organisations multi-sites. Budgets et prévisions gagneront également en finesse et justesse par la combinaison d'analyses de données internes et externes rendues possibles par cette nouvelle approche. Dans son rôle de partenaire et de contrôleur des opérations, Le big data permet également à la Finance, de balayer et identifier les gisements d'amélioration et les zones de risques potentielles.
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A ce titre, on peut donc s'interroger, le big data ne serait-il pas le nouveau Business Partner? Quels enjeux pour les directions comptables et financières?
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Trois ans après la sortie du modèle précédent et une décennie après la vente de sa branche PC à Lenovo, la firme américaine confirme ainsi qu'elle ne compte pas arrêter la lucrative activité que demeure le System-Z. Cette fois encore, nous ne sommes pas déçus en terme de sizing et le Z13 se pose en digne héritier des modèles précédents, affichant des mensurations dantesques: les ingénieurs de Big Blue ont ainsi présenté plusieurs innovations technologiques pour une capacité de traitement finale avoisinant les 2, 5 milliards de transactions quotidiennes. Par ailleurs, IBM annonce que le Z13 est compatible avec Hadoop, l'un des framework les plus répandus dans le monde Big Data.
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Le sujet dérive un peu de la finance mais vu que la fiscalité est très lié, je propose d'ouvrir un débat sur la taxe carbone. Comme vous le savez, les écologistes marxistes poussent de plus en plus pour une adoptions de leurs modes de vie a coup de fiscalité, on a plusieurs exemple très concret comme en allemagne avec une taxe sur l'achat de viande en plus de la TVA ou encore la taxe carbone qui est répercuté sur le clients final pour l'utilisation d'avions, le transport de marchandise etc. Ce qui parait très probable c'est que dans quelque années les khmer verts chercherons à croiser les données bancaires avec un algorithme pour calculer un bonus / malus par citoyen. Exemple j'ai pris 5 fois l'avions, j'ai acheté 1500 litre d'essence, X kilos de viande, X kilos de plastiques etc pour déterminer le montant du malus écologique par citoyen et au contraire, redistribuer un crédit d'impot aux hommes quinoa. Est-ce que ça vous parait délirant? Moi pas tellement car au final c'est le client final qu'il faut dissuader de consommer.
La Troisième Révolution Industrielle du début du XXIème siècle a vu la data gagner en volume, en complexité et en diversité, et passer massivement du papier à des formats numériques. Conséquence pour les métiers de la finance: l'opportunité, enfin, de développer une meilleure compréhension de ses données encore aujourd'hui trop souvent localisées dans des systèmes d'information peu communicants et englués dans leurs logiques propres. Anciens systèmes propriétaires, ERPs, progiciels dédiés métiers ou fonctions, outils décisionnels, outils collaboratifs, …, tous ces outils créent des données détaillées, souvent sous-utilisées, et pas toujours cohérentes entre elles. Avec l'arrivée des data scientists, l'émergence d'un modèle « inversé » Les années 2000 ont vu l'explosion conjointe des capacités de stockage des données et des puissances de calcul. En 2010, les téléphones portables et les consoles de jeux avaient la capacité de réaliser un milliard de calculs par seconde. Aujourd'hui, les derniers microprocesseurs sont capables de réaliser dix mille milliards de calculs par seconde.