Subscribe to our newsletter
Article

Valoriser les contrôleurs grâce aux compétences en data engineering : vers une nouvelle ère financière

12 septembre 2025
Préparons ensemble l’avenir de votre équipe finance

Près de la moitié des équipes financières ne disposent toujours pas d’automatisation, alors même que la donnée devient la nouvelle monnaie de l’entreprise. Dans ce contexte, le rôle du contrôleur se réinvente. Autrefois perçu comme le gardien des données historiques, un « scorekeeper » chargé de rendre compte des performances passées, le contrôleur d’aujourd’hui émerge comme un véritable « data navigator », capable de guider l’entreprise grâce à des analyses en temps réel et une vision stratégique tournée vers l’avenir. Comme le soulignent Maarten Lauwaert (Expert Practice Leader Data & Analytics) et Paul Van Brabant (Project Manager) dans cet article, cette évolution n’est pas une option : elle est indispensable pour développer l’analyse prédictive et orienter la prise de décision à la vitesse des affaires.

Du reporting historique à la stratégie en temps réel

Le temps où le contrôleur se limitait à un rôle de back-office, gardien des chiffres du passé, appartient au passé. Aujourd’hui, il collabore étroitement avec les opérations et la stratégie pour anticiper l’impact financier des initiatives avant leur lancement. Ainsi, le contrôleur devient un copilote de la stratégie d’entreprise, plutôt qu’un chroniqueur de son histoire financière

Pour générer de la valeur et anticiper les impacts, les contrôleurs doivent travailler en étroite collaboration avec tous les services de l’entreprise.

Maarten Lauwaert, Expert Practice Leader Data & Analytics

La technologie : l’épine dorsale du contrôleur moderne

La boîte à outils du contrôleur ne se limite plus à Excel. Parmi les leviers clés de cette transformation, on trouve :

  • L’intégration des données en temps réel

  • L’automatisation des tâches répétitives

  • Les plateformes BI et l’analytique avancée

  • Les compétences en programmation (SQL, Python)

  • Les outils de prévision basés sur l’IA

Comme le souligne Paul Van Brabant, l’approche data mesh, où la propriété des données est décentralisée, exige que les contrôleurs comprennent les flux de données et leur gouvernance. C’est pour cette raison que des plateformes comme Power BI, les architectures lakehouse ou Microsoft Fabric deviennent des incontournables.

Le prix de l’inaction

Ignorer les compétences en data engineering est un risque que les équipes financières ne peuvent pas se permettre. Sans automatisation ni analytique avancée, les contrôleurs perdent leur rôle stratégique. Une étude récente révèle que 47 % des entreprises manquent encore d’automatisation (Rossum, 2025 Automation Statistics ReportRossum, 2025 Automation Statistics Report), ce qui retarde les clôtures financières et l’accès aux informations clés. Et si la finance ne prend pas le leadership sur les données, d’autres départements le feront, générant des narratifs contradictoires et érodant la confiance.

Les conséquences d’un manque d’adaptation sont lourdes :

  • Clôtures et analyses retardées

  • Perte d’influence dans les discussions stratégiques

  • Narratifs de données contradictoires pilotés par d’autres départements

Si la finance ne prend pas la main sur les données, quelqu’un d’autre le fera. Les contrôleurs qui négligent les compétences en data risquent l’oubli stratégique. - Maarten Lauwaert, Expert Practice Leader Data & Analytics

Façonner le contrôleur de demain

« Intégrer de manière conviviale des sources de données diverses, tout en permettant l’analyse opérationnelle et la tarification dynamique, représente un véritable défi », explique Paul Van Brabant. Les data engineers jouent un rôle clé, mais les contrôleurs doivent comprendre cet environnement pour orienter efficacement les décisions.

Pour réussir, les contrôleurs ont besoin d’un mélange de compétences techniques, analytiques et humaines :

  • Compétences techniques : notions de data engineering, SQL, Python, outils BI, agents IA

  • Compétences analytiques : interprétation de sources de données variées pour produire des insights prédictifs

  • Compétences humaines : gestion du changement, collaboration interfonctionnelle, data storytelling

Des ressources de montée en compétences comme DataCamp peuvent aider à combler ces lacunes. Découvrez notre offre de formation pour les contrôleurs.

Réunir facilement des données issues de sources variées pour activer l’analyse opérationnelle et la tarification dynamique reste un vrai défi

Paul Van Brabant, Project Manager

Gouvernance des données : la base d’une confiance durable

La prise de décision basée sur les données n’est efficace que si celles-ci sont exactes, cohérentes, sécurisées et gérées de manière éthique. Alors que la finance prend un rôle central dans l’analytique, les contrôleurs deviennent bien plus que des gardiens financiers : ils sont désormais les garants de l’intégrité des données et de l’accès responsable.

Cette responsabilité s’articule autour de quatre axes critiques :

  • Qualité et cohérence des données
    Des données erronées produisent des insights erronés. Les contrôleurs doivent s’assurer que les jeux de données financiers et opérationnels sont propres, standardisés, sans doublons ni lacunes. Cela inclut la collaboration avec les équipes de data engineering pour mettre en place des règles de contrôle qualité et des processus de validation.
  • Gouvernance et contrôle d’accès
    Tout le monde ne doit pas avoir accès à toutes les données. Les contrôleurs jouent un rôle clé dans la conception et la mise en œuvre de cadres d’accès basés sur les rôles, garantissant que chaque utilisateur accède uniquement aux données pertinentes pour sa fonction. Cela réduit les risques de fuite, d’abus internes et de non-conformité, notamment avec le RGPD, la loi SOX et les réglementations locales sur la protection des données.
  • Catalogage et traçabilité
    Chaque donnée doit pouvoir être retracée jusqu’à sa source. La mise en place de systèmes de catalogage appropriés permet de maintenir la transparence, l’auditabilité et la confiance, même dans des environnements de données décentralisés.
  • Usage éthique des données
    Les contrôleurs doivent mener la réflexion sur l’analytique responsable :

    • Éviter les biais dans les modèles prédictifs susceptibles d’influencer injustement les décisions. S’assurer que l’IA et l’automatisation ne compromettent ni l’équité ni la conformité.

    • Être transparents sur la manière dont les insights sont générés et utilisés, afin de maintenir la confiance des parties prenantes internes et externe

      En résumé, la gouvernance éthique des données est désormais une compétence clé pour les contrôleurs modernes. Ils doivent concilier innovation et responsabilité, garantissant sécurité, équité et conformité tout en favorisant l’analytique avancée et la prise de décision en temps réel.

    • La gouvernance éthique des données fait désormais partie du mandat du contrôleur. - Maarten Lauwaert, Expert Practice Leader Data & Analytics

L’essor d’un nouveau profil hybride chez les contrôleurs

Le rôle des contrôleurs ne se limite plus à regarder dans le rétroviseur : il s’agit désormais de piloter l’avenir. Ils évoluent de simples historiens financiers à des stratèges axés sur les données, soutenus par l’automatisation, l’analytique avancée et une gouvernance solide. Les compétences en data engineering sont désormais indispensables pour rester pertinents dans un environnement financier numérique. Cette évolution a donné naissance à un nouveau profil hybride : le « Financial Controlling Analytical Engineer », un professionnel qui combine une expertise financière approfondie avec des compétences pointues en données pour faciliter une prise de décision plus intelligente et plus rapide.

Related content