Résumé
La « Fiche IA data #11 » explore la manière dont les sociétés de gestion peuvent optimiser leurs performances en créant des tableaux de bord décisionnels à partir de leurs fichiers Excel existants, souvent désorganisés. Il propose une approche structurée en trois étapes : premièrement, nettoyer et organiser les données Excel pour les rendre exploitables par des outils de visualisation ; deuxièmement, créer un premier tableau de bord interactif sans nécessiter de refonte complète du système d’information, en utilisant des outils de dataviz accessibles ; et troisièmement, définir des vues essentielles pour un suivi efficace du dealflow, des flux de trésorerie et des participations. Enfin, le texte souligne l’importance d’une gouvernance légère des données comme étape suivante, préparant le terrain pour des projets plus ambitieux et l’intégration de l’intelligence artificielle, tout en transformant les fichiers Excel en actifs stratégiques fiables (Podcast généré à l’aide de NotebookLM à partir de la fiche pratique écrite par Bodic SAS).
Pourquoi ce sujet ?
Dans de nombreuses sociétés de gestion, l’essentiel de l’activité repose encore sur des fichiers Excel : suivi dealflow, appels de fonds, calculs de performance, données ESG, suivi des participations, valorisation, …
Trop souvent, ces fichiers circulent par mail ou existent en plusieurs versions sur le serveur de fichiers partagés. Ils sont copiés localement, modifiés sans traçabilité puis compilés manuellement pour alimenter les reporting.
Résultat : temps perdu / risques d’erreur / vision parcellaire
Bonne nouvelle :il est possible de structurer un tableau de bord clair, fiable et utile à partir de ces fichiers, sans attendre un entrepôt de données ou un projet SI complexe
Étape 1 – Structurer vos fichiers pour qu’ils deviennent lisibles
Avant d’automatiser, il faut rendre vos fichiers exploitables par un outil de dataviz.
Voici les bases :
- Chaque onglet correspond à une table unique
- Chaque ligne = une observation, sans total ni cellule fusionnée
- Chaque colonne = un seul type de donnée (pas de mélanges texte/nombre)
- Les formats doivent être propres (dates réelles, montants numériques, formats homogènes)
Exemples :
- pipeline.xlsx : ID deal, date entrée, source, statut, équipe, domaine, tags…
- cash_flows.xlsx : ID participation, date, type (appel / distribution), montant
- esg_scores.xlsx : ID participation, période, score, niveau d’alerte
Étape 2 – Créer un premier dashboard sans refonte complète du SI
Avec ces différents fichiers, vous pouvez construire un tableau de bord interactif, exportable, filtrable. Tout ceci en quelques heures grâce à des outils simples, compatibles avec vos données, même Excel. Voici quelques exemples (liste non exhaustive car de nombreux outils existent) :
Étape 3 – Trois vues utiles pour bien démarrer
- Pipeline interactif : visualisation du dealflow par statut, équipe, typologie, avec conversion entre étapes
- Cash-flows cumulés : suivi par fonds, par date, par participation, avec filtres dynamiques
- Suivi des participations : CA, EBITDA, effectifs, ESG… en série temporelle (cf. fiche #10)
Conseil : Commencez avec un identifiant commun (ID participation, ID fonds, ID LP, ID target…) pour pouvoir ensuite croiser vos sources de données.
Étape suivante – Vers la gouvernance des données
Une fois ces dashboards en place, vous aurez probablement des demandes de fiabilisation, des besoins de croisement plus fin et des questions sur « qui a la bonne donnée ».
C’est à ce moment qu’il devient utile de passer à la vitesse supérieure :
Ce n’est pas encore un “datawarehouse”, mais c’est une gouvernance légère, accessible, utile, qui prépare des projets plus ambitieux sans tout bousculer
À retenir
- Vos Excel sont des actifs stratégiques s’ils sont structurés proprement
- Il est possible de construire un tableau de bord clair et partagé sans attendre un gros projet IT
- Ce premier pas ouvre la voie vers une gouvernance des données raisonnée, adaptée à votre structure
- Structurer vos usages BI, c’est aussi préparer le terrain pour l’IA : fiabilité, traçabilité, explicabilité
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