Le premier challenge : faire converger le modèle vers un ensemble cohérent de données entre les différents métiers de l’entreprise. Cela nécessite un processus partagé d’élaboration, et un accès collaboratif en ligne aux données de chaque métier, tout en protégeant les données des autres utilisateurs, et en préservant la logique de calcul (sous Excel, il est fréquent d’abimer par erreur une formule dans une cellule). La gestion de budget doit donc devenir concertée et sécurisée.

Le modèle de calcul ainsi utilisé doit être codé pour être représentatif du business model (répartition entre couts directs et indirects, dimensionnement des ressources, etc..) ; il va ainsi valider la cohérence entre les prévisions des uns et des autres (par ex : l’usine est-elle suffisamment dimensionnée pour produire les prévisions de vente ?).

Véritable + sécurité, sous Quantrix, vos formules et votre codage sont inscrits dans un espace de cellules protégé accessible au seul programmeur. On peut donc mettre à jour les données, consulter les résultats ou ajouter un nouvel axe sans détruire la structure de calculs. Enfin une gestion de budget réactive et fluide !

Le deuxième challenge :  gérer les versions successives des pré-budgets, puis des budgets, puis des reprévissions en cours d’année, sans détruire de données (on doit être capable à tout moment de comparer avec une version antérieure).

L’outil central pour l’élaboration du budget doit donc :

• Être nativement multi-utilisateurs ;
• Gérer des droits d’accès sélectifs par utilisateur ;
• Implémenter de manière simple par le calcul la complexité multi-dimensionnelle de l’entreprise ;
• Rendre impossible l’altération du modèle par erreur (formules, logique de calcul)
• Gérer des versions successives sans perte de données.

Quantrix répond parfaitement à toutes ces exigences : multi-dimensionnel, multi-utilisateurs, haut niveau de protection,

Dans l’exemple ci-dessous, la dimension « axe budgétaire » d’une simulation réalisée sous Quantrix met en perspective les valeurs :

• Budget cible (le budget officiel de l’exercice) ;
• Budget bas (le “worst case scenario”, où l’on teste les limites basses du modèle) ;
• Réalisé calculé (dès que les volumes et les ventes sont connus en fin de mois, ces données sont utilisées pour calculer en quasi-temps réel une estimation de l’EBITDA en se basant sur un algorithme qui estime les couts variables)
• Comptabilité (avec le décalage habituel de 2 mois, les écritures comptables classe 6 et classe 7 peuvent être importées pour calculer les résultats de façon plus précise) .

Voici un exemple :

Quantrix va garder précieusement la mémoire de toutes les versions intermédiaires et gérer l’accès de chaque collaborateur aux seules données qui le concernent.

La juxtaposition de l’objectif budgétaire, du « réalisé calculé » et des données comptables a posteriori permet de bénéficier d’un instrument de pilotage réactif et actualisé. L’analyste responsable du modèle pourra ajuster son algorithme de façon à faire coller au plus près le « réalisé calculé » avec les données remontant de la comptabilité, après interprétation des éléments exceptionnels ou liés à la saisonnalité.