SQL pour le reporting financier

SQL devrait faire partie de tout processus moderne de reporting financier. Il permet de traiter des gigaoctets de données et d'effectuer des calculs financiers en une fraction de seconde. Il est temps d'abandonner Abacus (également connu sous le nom d'Excel !) et de commencer à utiliser SQL dans les rapports financiers.

Les données jouent un rôle central dans la prise de décision des entreprises. Cela s'applique encore plus aux données financières. L'objectif principal des entreprises étant de réaliser des bénéfices, il n'est pas étonnant que les données financières jouent un rôle crucial dans le processus de prise de décision stratégique de toute entreprise moderne. Ces entreprises se qualifient volontiers de " pilotées par les données".

Dans une entreprise axée sur les données, les décisions sont étayées par des données financières historiques et actuelles. Les données sont essentielles pour comprendre si les performances de l'entreprise s'améliorent et comment elles se comparent à celles de vos concurrents et à la moyenne de votre secteur d'activité. Vous pouvez même utiliser des techniques statistiques avancées sur les données historiques pour prédire les tendances futures.

SQL est un outil indispensable pour les entreprises. Dans le domaine de l'information financière, il s'agit d'énormes quantités de données qu'il est impossible de traiter manuellement. SQL est un langage de programmation conçu pour interroger les bases de données et manipuler les données, ce qui le rend idéal pour la gestion des données financières.

Vous pouvez voir comment fonctionne le langage SQL pour les rapports financiers dans notre SQL pour les débutants cours. Vous apprendrez à extraire des données d'une ou de plusieurs tables, à filtrer et à agréger des données, à écrire des instructions complexes, à utiliser des opérateurs d'ensemble et à effectuer des calculs. En outre, notre cours SQL Reporting vous enseigne le langage SQL dans des scénarios de rapports financiers. Deux parties importantes de ce cours explorent les tendances des revenus et les analyses du comportement des clients à l'aide de SQL. Dans nos cours, l'apprentissage est interactif ; nous présentons des centaines d'exemples réels où vous pouvez apprendre et pratiquer les techniques de reporting SQL.

SQL peut-il traiter des données financières ?

J'ai posé cette question à SQL et il m'a répondu : "Bien sûr, pas de problème !" Et voilà, pour SQL, le type de données n'a pas d'importance. Pour SQL, les données financières ne sont que des données. La seule exigence est que les données soient sauvegardées dans des bases de données.

Souhaitez-vous analyser les prix quotidiens de milliers d'actions ? Ou les variations quotidiennes des taux de change ? Peut-être les produits vendus, les coûts encourus, le suivi des stocks ? SQL gère tout cela très facilement. Permettez-moi de vous présenter plusieurs exemples d'utilisation de SQL pour l'établissement de rapports financiers.

Exemple simple : Recherche de toutes les ventes à partir de mars 2024

Supposons que vous disposiez du tableau sales. Elle contient des données sur les ventes entre le 1er janvier 2024 et le 30 avril 2024. En voici un aperçu :

Dans Excel, vous procédez probablement de la manière suivante : sélectionnez la plage de dates dans le filtre, copiez les résultats sur une autre feuille et vous obtenez toutes les ventes de mars 2024. Mais SQL peut également filtrer les données, et ce, beaucoup plus rapidement et facilement. Voici comment nous utilisons WHERE pour trouver toutes les ventes de mars 2024 :

SELECT id, 
	 date,
	 value
FROM sales
WHERE date BETWEEN '2024-03-01' AND '2024-03-31';

Dans SELECT, vous sélectionnez toutes les colonnes dont vous avez besoin dans le résultat. Dans FROM, vous indiquez le nom de la table que vous interrogez. Il s'agit du squelette de base de la requête que vous utiliserez dans la plupart des cas ; le reste est adapté à vos besoins.

Dans WHERE, vous indiquez le nom de la colonne que vous souhaitez filtrer. Ensuite, vous définissez les dates de début et de fin à l'aide des opérateurs BETWEEN et AND.

Au final, vous obtenez les ventes pour chaque jour du mois de mars 2024. Pour gagner de la place, je ne montrerai que les dix premières lignes.

Autre exemple simple : Somme de toutes les ventes de mars 2024

Maintenant que vous avez séparé les chiffres de mars 2024 des autres, vous pouvez les additionner pour obtenir le total des ventes de mars. Pour ce faire, SQL dispose de la fonction SUM(). Dans une requête SQL, vous pouvez filtrer et additionner les données en une seule fois :

SELECT SUM(value) AS total_march_2024_sales
FROM sales
WHERE date BETWEEN '2024-03-01' AND '2024-03-31';

Hormis la fonction SUM(), la requête reste fondamentalement la même. Elle filtre les mêmes dates et additionne ensuite toutes les valeurs filtrées.

Une courte requête et vous obtenez ce résultat :

Exemple moins simple : Comparaison des ventes d'un mois sur l'autre

C'est quelque chose que l'on fait très souvent en analyse financière : calculer l'augmentation ou la diminution par rapport à la période précédente. C'est l'une des requêtes SQL les plus courantes en finance.

Cette requête est un peu plus longue que les autres, mais il n'est pas nécessaire de comprendre chaque partie du code. Je veux simplement vous montrer à quel point le langage SQL est adapté à l'établissement de rapports financiers. Jetez-y un coup d'œil :

WITH monthly_sales AS (
  SELECT TO_CHAR (date, 'YYYY-MM') AS month,
         SUM(value) AS total_sales
  FROM sales
  GROUP BY month
  ORDER BY month
)
  
SELECT month,
       total_sales,
	 total_sales - LAG(total_sales) OVER (ORDER BY month) AS difference_previous_month
FROM monthly_sales;

Il s'agit essentiellement d'une requête en deux parties. La première partie (commençant par WITH et se terminant par ORDER BY month) transforme les dates en mois de l'année et agrège la valeur des ventes, ce qui nous permet d'obtenir ce résultat.

Vous voyez, toutes les valeurs sont déjà calculées et étiquetées proprement. Si nous nous contentions d'exécuter cette partie de la requête, c'est ce que nous obtiendrions. Mais nous voulons aussi comparer ces valeurs.

La deuxième partie de la requête prend les ventes de chaque mois et les compare à celles du mois précédent. Pour ce faire, nous utilisons la fonction LAG(). C'est ce que l'on appelle une fonction SQL window, c'est-à-dire une fonction qui travaille sur une fenêtre (c'est-à-dire un sous-ensemble de données). Les fonctions de fenêtre sont très utiles dans l'analyse financière SQL.

Lorsque vous exécutez la requête complète, vous obtenez ce résultat. Charmant, n'est-ce pas ?

Les données sont soigneusement étiquetées, les ventes sont additionnées pour chaque mois et il y a une comparaison d'un mois sur l'autre. Imaginez le temps et le travail que cela nécessiterait dans Excel !

Analysons rapidement les résultats. Le mois de janvier a une adresse NULL parce que c'est le premier mois et qu'il n'est donc pas possible de comparer ses ventes avec quoi que ce soit d'autre. Les mois de février et mars montrent une augmentation des ventes, tandis que le mois d'avril affiche une baisse significative par rapport au mois précédent. Cette information peut être révélatrice ; vous devriez probablement trouver la raison de cette baisse. S'agit-il de la saisonnalité ? L'arrivée d'un nouveau concurrent sur le marché ? C'est à vous de répondre.

Pour des exemples plus complexes de SQL pour les rapports financiers, consultez ces trois exemples réels. Voici également un article consacré au calcul de la croissance du chiffre d'affaires en SQL.

Le problème des outils traditionnels de reporting financier

Aujourd'hui, le reporting financier repose encore largement sur l'utilisation d'Excel ou d'outils similaires. Vous savez de quoi je parle : les classeurs avec un nombre croissant de feuilles de travail. Des données sont insérées ou supprimées dans chaque feuille de calcul. Le nombre de filtres, de VLOOKUP, de liens vers les feuilles précédentes, de formules telles que SUM(), AVG(), IF(), IIF(), de formatages conditionnels et de pivots utilisés est infini.

Il s'agit d'un travail manuel considérable. Et devinez quoi ! Le travail manuel prend beaucoup de temps et est source d'erreurs.

Lorsque je travaillais dans le domaine de l'information financière, il y a de nombreuses années, j'utilisais principalement Excel. Lorsqu'on me demandait si mes rapports étaient corrects, je répondais : "Je suis seulement sûr qu'ils sont raisonnablement corrects" (étonnamment, je n'ai pas été licencié pour avoir dit cela).

Le fait est que tous ceux qui créent des rapports avec autant de travail manuel savent que des erreurs sont à craindre.

Tout est parfait lorsque les rapports sont raisonnablement corrects. Que se passe-t-il s'ils sont déraisonnablement incorrects et que personne ne le remarque ? Vous ne vous rendez compte de l'erreur que le trimestre suivant : vous comparez les chiffres avec ceux du trimestre précédent et vous constatez qu'ils ne correspondent tout simplement pas. Sueurs froides instantanées ! Vous ouvrez votre Excel et vous vous rendez compte que ce fichu VLOOKUP() a pris des valeurs erronées parce que quelqu'un (était-ce vous ?) a modifié les colonnes. Est-ce exagéré de penser que je ne suis pas le seul à avoir vécu cela ? Ou est-ce que j'étais tout simplement nul dans mon travail ?

Il existe un remède à toutes ces expériences qui ont failli provoquer une crise cardiaque.

SQL pour les rapports financiers modernes

Oui, le remède est l'utilisation du langage SQL pour les rapports financiers. L'écriture de requêtes SQL remplace toutes ces feuilles Excel encombrantes.

L'utilisation du langage SQL dans les rapports financiers permet d'ajouter et de supprimer facilement des données, de les fusionner, de les filtrer et de les agréger. Vous pouvez effectuer des opérations sophistiquées, telles que l'analyse de séries temporelles, le calcul de totaux courants, de moyennes mobiles ou le regroupement de données à plusieurs niveaux. Et vous pouvez le faire plus rapidement et avec plus de précision qu'avec Excel. Voici quelques exemples d'utilisation de SQL pour analyser des données financières.

En d'autres termes, SQL remplace la majeure partie de votre travail manuel. Cela réduira considérablement le nombre de points où des erreurs peuvent se produire. Vos données et vos rapports seront plus précis. Cette fois, vous pouvez même affirmer que le rapport est correct à 100 % et vous en porter garant.

Vous produirez des analyses et des rapports plusieurs fois plus rapidement et vous pourrez rendre vos rapports financiers dynamiques. Une fois que vous avez configuré vos requêtes SQL, vous pouvez les sauvegarder et les réutiliser chaque fois que vous avez besoin de créer un rapport. Pas de problème, il vous suffit de modifier les dates de la requête, de l'exécuter à nouveau et vous obtiendrez votre rapport, sans avoir à répéter toutes les étapes.

L'utilisation du langage SQL pour la gestion des données financières vous donne plus d'indépendance et de contrôle. Il n'est plus nécessaire de demander à vos collègues les plus doués en technologie d'extraire les données de la base de données pour vous. Plus besoin d'attendre qu'ils le fassent. Plus besoin d'attendre (encore !) qu'ils fassent la même chose (encore !) simplement parce qu'ils vous ont fourni des données erronées. Vous ont-ils mal compris ? Ou ont-ils simplement fait une erreur ? Vous n'avez plus à vous en soucier !

Avec SQL, vous obtenez toutes les données que vous voulez et quand vous le voulez.

En outre, vos relations avec vos collègues s'amélioreront, car ils n'auront plus à s'occuper de cette personne ennuyeuse du service financier.

Une porte vers des rapports financiers plus avancés

L'utilisation de SQL dans les rapports financiers vous permet d'améliorer votre jeu. Il ouvre la porte à des techniques d'analyse financière et de reporting plus avancées.

Par exemple, SQL peut s'intégrer à d'autres technologies et logiciels, comme votre Excel bien-aimé. On le retrouve dans les outils de veille stratégique SQL - Tableau, Power BI et Qlik Sense en tête - qui augmentent les possibilités de créer des rapports financiers, des visualisations et des tableaux de bord complets.

Avec SQL, vous pouvez interroger les bases de données sur site et passer à l'utilisation des technologies en nuage. Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure ou Google Cloud.

Et le meilleur, c'est que SQL peut être utilisé pour la modélisation et les prévisions financières. Toutes les prévisions sont basées sur des données historiques. Vous pouvez utiliser les requêtes SQL en finance pour analyser les données financières historiques, puis appliquer des techniques avancées et prédire les tendances financières :

• les recettes
• les dépenses
• Flux de trésorerie
• les ventes
• Besoins en stocks
• Taux d'attrition de la clientèle
• Marge brute
• Fonds de roulement
• Bénéfices
• Prix des actions
• Taux de change
• Taux d'intérêt
• Dividendes
• Remboursement de la dette
• Investissements futurs
• Les seuils de rentabilité

Que dois-je faire maintenant ?

La seule réponse est que vous devez commencer à apprendre SQL pour le reporting financier. Notre cours SQL pour les débutants et notre parcours d'apprentissage SQL Reporting sont conçus pour les professionnels de la finance. Dans ces cours, vous trouverez des scénarios financiers réels et des exercices interactifs. Non seulement vous apprendrez la syntaxe SQL, mais vous découvrirez également comment appliquer ces compétences au reporting financier.

Apprendre SQL pour la finance

Je sais qu'il est parfois difficile de rompre avec les habitudes - la vieille maxime "Nous avons toujours fait comme ça".

Cependant, il n'est pas sage d'ignorer les nouvelles technologies qui peuvent améliorer votre travail, le rendre plus rapide, moins sujet aux erreurs et plus avancé. Le langage SQL n'est pas nouveau du tout ; il existe depuis 1974 (50 ans !) et est largement utilisé depuis les années 1980. Il est donc temps d'abandonner Excel comme outil principal et de commencer à utiliser SQL.

Croyez-moi, je le sais ; Excel était aussi tout pour moi. SQL ressemblait à de la sorcellerie : écrire quelque chose sur un écran vierge, appuyer sur "play" et les données sortent. Des forces obscures doivent être derrière tout cela ! Une fois que j'ai surmonté ma peur initiale des requêtes SQL, j'ai réalisé à quel point le langage SQL est pratique pour les rapports financiers. C'est presque comme s'il avait été conçu pour travailler avec des données. Probablement parce que c'est le cas.

Et je ne suis pas le seul à avoir fait cette transition. Je vous encourage donc à commencer par notre cours SQL pour les débutants et à passer ensuite à notre piste d'apprentissage SQL Reporting. Si vous avez besoin d'une idée de ce qu'il faut faire ensuite, voici quelques suggestions sur la façon d'aborder l'apprentissage du langage SQL et quelques-uns des meilleurs cours en ligne sur le langage SQL pour les experts financiers.

Essayez et vous verrez le changement ! Vous améliorerez vos processus de reporting. Plus important encore, vous serez en mesure de contribuer de manière plus significative à la prise de décisions stratégiques dans votre entreprise et même d'augmenter sa rentabilité.