Extraction de donnees ERP pour la due diligence : obtenir des donnees propres de n'importe quel systeme

Extraction de donnees ERP pour la due diligence : obtenir des donnees propres de n'importe quel systeme

Chaque mission de due diligence commence par l'extraction de donnees financieres du systeme ERP de la societe cible. La qualite, la completude et le format de ces donnees determinent la rapidite avec laquelle l'equipe TS peut commencer l'analyse. Pourtant, l'extraction de donnees ERP est l'une des etapes les plus incoherentes du processus de transaction.

Les societes cibles utilisent des ERP differents, des plans comptables differents, des formats d'export differents et des niveaux de granularite differents. L'equipe TS qui peut traiter efficacement n'importe quel extrait ERP a un avantage structurel sur les equipes qui perdent des jours en manipulation de donnees.

Le paysage ERP en due diligence

Les systemes ERP rencontres dans les missions TS mid-market varient selon la geographie et la taille de l'entreprise :

Systemes enterprise (SAP, Oracle, Microsoft Dynamics) : utilises par les cibles plus grandes et les filiales de groupes multinationaux. Les exports de donnees sont structures mais specifiques au format. Les exports SAP FBL3N different des telechargements SAP S/4HANA. Les exports Oracle dependent du module et de la version specifiques.

Systemes mid-market (Sage, Cegid, Exact, DATEV) : courants dans les cibles mid-market europeennes. Les capacites d'export varient significativement. Les exports Sage 100 different de Sage X3. Les donnees Cegid peuvent arriver comme des exports structures ou des rapports PDF.

Systemes pour petites entreprises (QuickBooks, Xero, FreshBooks) : frequents sur les plus petites transactions ou les acquisitions complementaires. Les donnees sont generalement accessibles mais peuvent manquer de la granularite necessaire pour une analyse detaillee.

Systemes legacy et sur mesure : certaines cibles fonctionnent sur des systemes proprietaires ou fortement personnalises avec des capacites d'export limitees. Les donnees peuvent n'etre disponibles que sous forme de rapports imprimes ou de PDF statiques.

Defis courants d'extraction

Incoherence de format

Meme au sein du meme ERP, les exports varient :

• Formats de date : JJ/MM/AAAA vs. MM/JJ/AAAA vs. AAAA-MM-JJ, parfois melanges dans le meme fichier.
• Formats de nombre : virgule vs. point comme separateur decimal. Espace vs. virgule comme separateur de milliers.
• Encodage : UTF-8, Latin-1, Windows-1252 ou d'autres encodages affectent les caracteres accentues dans les descriptions de comptes.
• Delimiteurs : les fichiers CSV peuvent utiliser des virgules, des points-virgules, des tabulations ou des barres verticales.

Un seul export Sage francais avec des delimiteurs point-virgule, des separateurs decimaux virgule, des dates JJ/MM/AAAA et un encodage Latin-1 echouera a etre analyse correctement dans la plupart des outils d'import standard.

Champs manquants

Tous les exports ERP n'incluent pas les champs necessaires a l'analyse :

• Le detail du grand livre peut manquer de dates de comptabilisation, ne montrant que des numeros de periodes.
• Les hierarchies de comptes peuvent ne pas etre incluses dans l'export, necessitant une extraction separee.
• Les donnees de centre de couts ou de segment peuvent etre dans des champs separes ou integrees dans des codes de comptes composites.
• Les informations de devise peuvent etre absentes sur les exports mono-devise, creant une ambiguite sur les transactions multi-devises.

Volume de donnees

Les grandes cibles generent des volumes de donnees de grand livre substantiels. Une entreprise avec 3 ans de donnees mensuelles sur 800 comptes et 500 000 ecritures comptables produit des jeux de donnees qui mettent a rude epreuve les workflows bases sur Excel. Les outils d'ingestion automatisee des donnees gerent ces volumes sans les contraintes de limites de lignes des tableurs.

Construire un workflow d'extraction

Etape 1 : specifier clairement les besoins

La demande d'information doit specifier exactement ce qui est necessaire :

• Detail du grand livre avec code de compte, description de compte, date de comptabilisation, montant (debit/credit ou signe), reference d'ecriture et libelle de comptabilisation
• Balance generale par mois pour toute la periode d'analyse
• Plan comptable avec hierarchie de comptes
• Format prefere : CSV ou Excel sans cellules fusionnees ni lignes masquees

Des specifications claires reduisent le nombre de re-demandes de donnees et accelerent le processus de data room.

Etape 2 : valider a la reception

Avant de commencer tout travail analytique, valider les donnees extraites :

• Les nombres de lignes correspondent aux attentes pour la periode et l'entite
• Les totaux se rapprochent de la balance generale et des etats financiers
• Toutes les periodes sont representees sans lacunes
• Les codes de comptes correspondent au plan comptable fourni

Detecter immediatement les problemes d'extraction empeche les erreurs en aval qui sont couteuses a tracer et a corriger.

Etape 3 : normaliser

Convertir les donnees extraites dans un format analytique standard :

• Analyser les dates dans un format coherent
• Convertir les formats de nombres en valeurs numeriques standard
• Resoudre les problemes d'encodage dans les champs texte
• Mapper les codes de comptes dans le cadre analytique standard

Etape 4 : charger dans la base analytique

Les donnees normalisees alimentent la base de donnees analytique qui supporte tous les chantiers : QoE, BFR, dette nette et cash-flow. Cette base de donnees est la source unique de verite pour la mission.

Opportunite d'automatisation

L'extraction et la normalisation de donnees ERP est la cible d'automatisation au meilleur retour sur investissement dans la plupart des pratiques TS. Le travail est repetitif, base sur des regles et effectue sur chaque transaction. Il se trouve egalement sur le chemin critique : rien d'autre ne peut commencer tant que les donnees ne sont pas propres.

Les equipes utilisant des outils de due diligence dedies qui gerent automatiquement les donnees ERP multi-format rapportent des gains de temps de 60 a 80 pour cent sur la phase de preparation des donnees. Cela se traduit par 1 a 3 jours economises par transaction, ce qui sur un portefeuille de transactions ameliore significativement le debit de la pratique.

L'aspect le plus precieux n'est pas le temps economise sur une transaction individuelle. C'est l'elimination du risque de qualite des donnees. L'analyse automatisee ne lit pas incorrectement un CSV delimite par des points-virgules et ne transpose pas un format de date. Le temps de l'analyste passe du nettoyage de donnees a l'analyse de donnees, la ou son expertise cree reellement de la valeur.