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Fenêtre périodique : Aperçu

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Sommaire

Les analyses MindBridge utilisant la fenêtre périodique peuvent fournir des aperçus sur les données financières et opérationnelles qui sont importées en continu, par exemple mensuellement ou trimestriellement, afin que vous puissiez assurer le suivi des risques dans le temps via le tableau de bord de contrôle des risques.

En surveillant proactivement vos contrôles de détection automatisés, vous pouvez contribuer à réduire le temps de réponse une fois qu’un risque a été identifié, à prévenir la production de rapports financiers inexacts et à identifier les changements inhabituels ou inattendus au sein d’une activité qui peut nécessiter une enquête plus approfondie ou de nouvelles mesures de contrôle. Les équipes des finances peuvent en outre profiter de la fenêtre périodique pour démontrer qu’elles respectent leurs obligations légales en améliorant leur réponse aux exigences SOX.

En savoir plus sur la fenêtre périodique, notamment :

Remarque : La fenêtre périodique et le tableau de bord de contrôle des risques associé sont désactivés par défaut dans la configuration de l’analyse de la bibliothèque et doivent être activés par un administrateur de l’application ou une administratrice de l’application avant que votre équipe puisse y accéder.

La fenêtre périodique

Contrairement aux fenêtres d’analyse complète ou intermédiaire, qui nécessitent un grand livre complet (ou un grand livre complet à une date intermédiaire donnée), la fenêtre périodique vous permet d’importer et d’analyser des données à intervalles réguliers, par exemple chaque mois ou chaque trimestre, au cours d’une période d’analyse donnée.

Par exemple, supposons que vous souhaitiez analyser les données du grand livre général sur une base mensuelle au cours d’une année civile (disons « 2022 »). Lors de la création de l’analyse, vous devez fixer la date de début de la période d’analyse au 1er janvier 2022 et la date de fin au 31 décembre 2022.

What is a periodic analysis

Une fois l’analyse créée, vous pouvez importer les données de janvier dans la période en cours et exécuter l’analyse*. Ensuite, vous pouvez ajouter les données de février en les important le mois suivant, puis relancer l’analyse (vous obtiendrez des résultats comprenant les données de janvier et de février).

Remarque : Les fichiers importés doivent contenir les mêmes colonnes et apparaître dans le même ordre.

Vous pouvez continuer ainsi pour mars, avril, mai, etc., jusqu’à ce que les données de toute la période d’analyse aient été importées, ce qui vous permet de reconduire l’ensemble de l’analyse à l’année suivante.

*Conseil : Sans données historiques pour contextualiser l’activité de la période en cours, les résultats de l’analyse risquent d’être moins précis. Pour obtenir les meilleurs résultats, importez au moins six mois de données historiques dans les périodes antérieures avant la première analyse exécutée. Comment les données historiques sont-elles utilisées dans MindBridge?

Écritures post-clôture et dossiers de redressements

Il est assez fréquent que des écritures soient redressées afin de corriger des erreurs ou de modifier des écritures datant d’une période antérieure. Les problèmes liés à des transactions ou à des détails d’écriture incorrects, comme des montants ou des fournisseurs erronés, doivent être corrigés.

Dans MindBridge, les écritures post-clôture sont considérées comme des écritures qui s’appliquent à des données importées précédemment. Par exemple, supposons que vos données de janvier aient été importées le 2 février, après la clôture du mois. Le 5 février, un problème a été détecté dans une écriture du 10 janvier. Dans ce cas, les données de janvier seront redressées. Il existe cependant plusieurs façons de traiter les écritures post-clôture.

  • Ajout d’une nouvelle écriture à l’ensemble de données avec une date de la transaction qui correspond au calendrier approprié.
    • C’est l’approche préférée pour traiter les redressements, car ils peuvent généralement être suivis séparément des données importées précédemment.
  • Modification d’une ancienne écriture directement dans le progiciel de gestion intégré ou le système de gestion financière.
    • Cette approche doit être évitée lors de l’analyse des données avec MindBridge : si une écriture précédemment importée est modifiée directement, elle ne sera pas mise à jour lors de l’analyse, et la synchronisation de MindBridge avec votre progiciel de gestion intégré ou votre système de gestion financière sera compromise.
Remarque : Actuellement, MindBridge n’est pas en mesure de procéder au rapprochement des doublons de données, il est donc essentiel de s’assurer que les données périodiques sont traitées de manière appropriée.

Intervention spéciale requise dans MindBridge

Si des redressements sont nécessaires après l’importation d’un ensemble de données dans MindBridge, une intervention manuelle peut être nécessaire afin d’obtenir des résultats d’analyse plus précis.

Remarque : MindBridge part du principe selon lequel toutes les données importées dans la plateforme sont le résultat d’activités post-clôture.

Suivez cette procédure pour vous assurer qu’aucun doublon d’écriture n’apparaît dans l’analyse :

  1. Déterminez une date limite appropriée pour la finalisation des écritures de redressement.
  2. Utilisez votre progiciel de gestion intégré ou votre système de gestion financière pour exécuter un rapport qui compile les données de la période effective, et notez la date d’exécution du rapport.
  3. Procédez à un contrôle d’exhaustivité des données analysées. Cette opération peut être effectuée dans MindBridge ou en déterminant le nombre total de lignes pour la période.
  4. Lorsque vous êtes prêt à importer le prochain ensemble de données périodiques, utilisez votre progiciel de gestion intégré ou votre système de gestion financière pour exécuter un rapport qui compile les redressements et les modifications pour la période déjà importée dans MindBridge. Le rapport peut être établi en fonction de critères, tels que la date saisie, la date de modification, la date de dernière modification, la date d’enregistrement, etc., mais ne doit pas être en fonction de la date de la transaction ou la période elle-même.
    • Remarque : Si vous n’êtes pas en mesure de réaliser une telle opération, contactez votre gestionnaire chargé du succès client et renseignez-vous sur les solutions de remplacement possibles.
  5. Comparez le contrôle d’exhaustivité aux données du rapport pour vous assurer que la période précédente correspond à vos attentes. Si ce n’est pas le cas, déterminez la différence entre les soldes calculés pour la période analysée et les écritures redressées pour la même période, puis utilisez-la pour vous assurer que le solde au début de la nouvelle période est correct.
  6. Importez et analysez le nouvel ensemble de données périodique.
  7. Procédez à un contrôle d’exhaustivité des données analysées.


Les résultats périodiques des analyses exécutées

Comme vous pouvez importer des données en continu, chaque fois que les données sont analysées, le motif de l’exécution de l’analyse est consigné dans la section Historique d’exécution pour l’analyse en question, sur la page des données, à laquelle vous pouvez vous référer à tout moment. Par exemple, si vous avez importé un nouveau fichier, ce motif sera enregistré dans l’historique des exécutions.

Vous pourrez toujours accéder aux résultats de l’analyse exécutée la plus récente lorsque vous utilisez la fenêtre périodique.

En savoir plus sur la section « Historique d’exécution »

Seuil de signification et délimitation des comptes

Si vous avez déterminé le seuil de signification et pondéré les comptes en fonction de leur signification, ce travail persistera entre les analyses exécutées ultérieures.

Comment ajouter un seuil de signification à votre analyse?

Comment délimiter automatiquement les comptes en fonction de leur signification?

Annotations

Les annotations sont liées aux résultats d’une analyse exécutée spécifique et sont archivées automatiquement lors des analyses suivantes.

En savoir plus sur l’utilisation des annotations

Tâches

Les tâches vous aident à suivre les écritures pouvant nécessiter un examen plus approfondi et sont consignées dans le plan d’audit dans la barre latérale.

Si vous ajoutez des tâches à votre analyse périodique, elles seront copiées pour chaque analyse exécutée suivante et contiendront des détails sur les modifications apportées aux cotes de risque.

En savoir plus sur les tâches

Rapports

Les rapports générés dans MindBridge peuvent être exportés pour vous aider à documenter et à présenter vos résultats. 

Les rapports sont liés aux résultats d’une analyse exécutée spécifique et sont archivés automatiquement lors des analyses suivantes.

Si vous générez des rapports à partir des résultats d’une seule analyse exécutée, assurez-vous qu’ils sont exportés et sauvegardés avant l’exécution de l’analyse suivante, sinon ils seront perdus.


Comment les données historiques sont-elles utilisées?

Les données historiques sont utilisées par MindBridge pour comprendre les modèles de données de la période en cours et les anticiper, ce qui lui permet ensuite d’établir des prévisions et de repérer les valeurs aberrantes et les anomalies. Nous recommandons d’importer au moins six mois de données historiques dans la ou les périodes antérieures avant d’effectuer une analyse périodique pour la première fois. 

MindBridge vous permet d’ajouter jusqu’à quatre périodes antérieures* de données à votre analyse périodique, mais ces données historiques ne seront pas pondérées et seront utilisées de différentes manières en fonction du tableau de bord des résultats. 

Les données historiques peuvent être importées directement dans une période antérieure sur la page des données ou elles peuvent être engrangées progressivement au fil des importations de données ou encore elles peuvent provenir de la reconduction d’une analyse périodique. Bien que les données historiques alimentent les analytiques de MindBridge, elles ne sont pas reproduites dans les résultats de l’analyse.

*Remarque : Les données historiques doivent représenter la ou les périodes immédiatement antérieures à la période en cours, sans discontinuité ni chevauchement de dates.

Tableau de bord de contrôle des risques

Le tableau de bord de contrôle des risques vous permet de comparer les cotes de risque et les statistiques sommaires des différentes catégories, sur deux périodes. Ce tableau de bord utilise les données de la période en cours et jusqu’à 12 mois d’historique pour contextualiser l’activité de la période en cours. 

Si votre analyse contient plus de 12 mois de données, ce tableau de bord ignorera les données au-delà des 12 mois précédant immédiatement la période la plus récente.

Par exemple, supposons une analyse périodique configurée pour la période d’analyse allant du 1er janvier au 31 décembre 2022. Si vous avez importé 6 mois de données historiques (du 1er juillet au 31 décembre 2021), puis commencé le processus d’importation et d’analyse des données chaque mois, une fois que vous aurez importé les données de juillet 2022, les 12 mois de données précédents pourront être exploités pour fournir un contexte supplémentaire lors de l’analyse. Cependant, une fois que vous aurez importé les données d’août 2022, les données de juillet 2021 seront supprimées, et ainsi de suite jusqu’à la fin de la période d’analyse. 

En savoir plus sur le tableau de bord du contrôle des risques

Si les données historiques ne sont pas disponibles

Si les données historiques ne sont pas disponibles, les cotes de risque et les résultats des points de contrôle de l’analyse peuvent être moins précis, mais seulement pendant une courte période. En continuant d’importer et d’analyser les données ultérieures du grand livre général, MindBridge utilise chaque fichier pour contextualiser les données de la période en cours, ce qui signifie que vos résultats d’analyse deviendront plus précis au fil du temps. 


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