Intégrer les données de trésorerie à l'analytique d'entreprise

Au cours de mes vingt années dans le domaine de la data et de l'analytique, j'ai eu de nombreuses conversations avec des équipes IT, data et finance autour d'une question à la fois simple et complexe : comment mettre des données fiables à la disposition des personnes qui en ont besoin, dans les outils qu'elles utilisent déjà ?

De nombreuses organisations ont investi massivement dans des plateformes de business intelligence, des entrepôts de données, des data lakes et des solutions analytiques. Pourtant, certains domaines de données à forte valeur ajoutée restent difficiles à intégrer. Les données de trésorerie en font souvent partie.

Les équipes de trésorerie gèrent des informations essentielles pour comprendre la liquidité, les paiements, les prévisions, les coûts financiers et les risques financiers. Pourtant, ces données ont souvent été analysées dans des systèmes spécialisés, exportées manuellement ou intégrées via des processus sur mesure, maintenus par les équipes IT et data.

C'est l'une des raisons pour lesquelles nous avons conçu Kyriba Data as a Service (DaaS). Notre objectif est d'aider les organisations à rendre les données Kyriba plus accessibles, mieux structurées et plus faciles à exploiter au sein des plateformes analytiques qu'elles ont déjà adoptées. Le DaaS n'a pas vocation à remplacer les outils de BI d'entreprise ; il est conçu pour les soutenir.

Pourquoi nous avons créé le DaaS

Lorsque nous échangeons avec nos clients, une demande revient régulièrement : faciliter l'accès aux données de trésorerie depuis leur propre environnement analytique. C'est une attente légitime. Les organisations souhaitent travailler leurs données de manière cohérente, gouvernée et évolutive.

Ce besoin ne se limite pas à la technique. Les équipes de trésorerie souhaitent de plus en plus croiser les données Kyriba avec les données ERP, FP&A, bancaires, de paiements, de besoin en fonds de roulement et d'autres sources financières ou opérationnelles. Les équipes IT veulent éviter les intégrations point à point fragiles et les exports manuels. Les équipes BI, quant à elles, veulent des sources de confiance pouvant être intégrées, actualisées et gouvernées comme le reste du patrimoine de données de l'entreprise.

Dans une enquête, nous avons constaté qu'un client Kyriba sur trois a demandé un accès direct à ses données. C'est pour nous un signal fort : les clients veulent une meilleure façon d'inclure les données de trésorerie dans leur stratégie analytique globale.

Le marché dans son ensemble évolue dans la même direction. L'étude PwC Global Treasury Survey 2025 révèle que 76 % des répondants citent la mauvaise qualité des données comme principal obstacle aux prévisions. La même étude indique que 65 % des organisations prévoient d'élargir l'utilisation des API pour un accès plus direct et structuré aux données financières. De meilleures décisions exigent un meilleur accès à des données fiables.

Ce constat rejoint des défis plus larges à l'échelle de l'entreprise. Une étude a rapporté que les grandes entreprises utilisent en moyenne près de 900 applications, dont seulement 28 % sont intégrées. D'autres recherches montrent que les dirigeants reconnaissent largement les silos de données comme un enjeu métier majeur.

Ce que le DaaS apporte concrètement

Le DaaS offre un accès sécurisé aux données Kyriba via une connectivité JDBC standard et une authentification OAuth 2.0. Pour les équipes IT et data, le modèle de connexion est familier : si votre plateforme BI ou data prend en charge JDBC et OAuth 2.0, elle peut se connecter au DaaS.

Tout aussi important, le DaaS met à disposition des données structurées et prêtes à l'analyse. Plutôt que d'obliger les équipes à interpréter des tables opérationnelles brutes, les données sont organisées selon des concepts connus — tables de faits, tables de dimensions, tables de relations.

En pratique, le DaaS sépare la couche de données de la couche de visualisation. Kyriba fournit un accès gouverné à des données de trésorerie structurées, tandis que votre organisation décide comment les exploiter — en BI, en data science ou au sein d'applications internes.

Le DaaS prend également en charge des mises à jour incrémentales. Des champs horodatés permettent de ne récupérer que les modifications depuis une date donnée, au lieu d'extraire à chaque fois l'intégralité d'un jeu de données — ce qui améliore les performances, l'évolutivité et l'efficacité opérationnelle.

Cas d'usage pour l'IT et la trésorerie

Un cas d'usage courant est l'intégration aux environnements BI / entrepôts de données / data lakes d'entreprise. Le DaaS permet aux données Kyriba de devenir une source gouvernée à part entière au sein des environnements de reporting et d'analytique d'entreprise tels que Power BI, Tableau, Qlik, Snowflake ou Databricks.

Un autre cas d'usage est le croisement des données de trésorerie. Lorsque les données Kyriba peuvent être combinées avec des données ERP, FP&A, RH, bancaires, de marché ou opérationnelles, les organisations obtiennent des vues plus riches de la performance financière. Les positions de trésorerie, paiements, besoin en fonds de roulement (BFR) et exposition au risque de change peuvent ainsi être reliés à la planification globale.

L'analyse historique est également essentielle. Les systèmes opérationnels sont souvent optimisés pour les processus métier en cours, tandis que les équipes analytiques ont besoin d'une vision de plus long terme. Parce que le DaaS s'appuie sur l'Analytics Data Lake de Kyriba, les clients peuvent accéder à un historique de données accumulé au fil du temps — pour l'analyse de tendances, les prévisions à long terme et les besoins de conformité.

Le DaaS peut aussi soutenir les initiatives de data science et d'intelligence artificielle. J'aborde l'IA avec prudence, car sa valeur dépend d'abord de la qualité et de la structure des données sous-jacentes. Avec des données de trésorerie gouvernées et prêtes à l'analyse, les équipes peuvent explorer de manière responsable la prévision, la détection d'anomalies, l'analyse en langage naturel et les analyses prédictives

Pour la trésorerie, la valeur est concrète. Lorsque les données Kyriba sont disponibles dans les plateformes BI d'entreprise, les équipes de trésorerie peuvent analyser la liquidité, les paiements, les positions de trésorerie, les prévisions et les risques aux côtés des données ERP, FP&A et opérationnelles. Cela permet à la trésorerie de contribuer aux tableaux de bord Finance et Direction générale, tout en réduisant la dépendance aux exports manuels et aux demandes de reporting ad hoc.

Un point de vue personnel

En tant que professionnel ayant passé de nombreuses années aux côtés d'équipes data et analytiques, je sais que le bon travail sur les données est souvent invisible quand il est bien fait. Derrière un tableau de bord se cachent de nombreuses décisions : modélisation, sécurité, logique de mise à jour, qualité, gouvernance, performance.

J'ai un profond respect pour ce travail.

Avec le DaaS, notre intention est de rendre une partie de ce travail plus simple et plus rapide. Nous souhaitons offrir aux équipes IT un moyen fiable de connecter les données Kyriba aux plateformes analytiques qu'elles gèrent déjà, et faire des données de trésorerie une composante à part entière du patrimoine de données de l'entreprise.

En définitive, le DaaS vise à aider les organisations à mieux exploiter les données qu'elles possèdent déjà, à réduire les frictions inutiles, à favoriser la collaboration entre l'IT et la trésorerie et à mettre des données fiables au service de meilleures décisions.