Votre template de données Record to Report - Clôture de période et Rapprochement

Le Nom d'activité décrit une étape du workflow Record to Report, telle que « Données source importées » ou « Rapprochement soumis pour révision ». Ces activités sont les éléments constitutifs de la cartographie des processus et sont horodatées pour montrer la séquence des événements.

L'analyse des activités est fondamentale pour le Process Mining. Elle aide à visualiser le flux de processus, à identifier la séquence des tâches, à découvrir les écarts par rapport à la procédure standard, et à mesurer la fréquence et la durée de chaque étape. Ceci est crucial pour identifier les goulots d'étranglement, les boucles de retravail et les opportunités d'automatisation.

Cet attribut constitue le cœur de la cartographie des processus, permettant la visualisation et l'analyse de la séquence des étapes du cycle de clôture.

Ceci est généralement capturé dans la piste d'audit, la gestion des tâches ou les journaux de workflow de Workiva, associé à des tâches spécifiques de clôture ou de rapprochement.

La Période Financière est l'identifiant de cas principal qui regroupe toutes les activités liées à la clôture des comptes pour une période donnée. Par exemple, « 2024-T1 » ou « 2024-03 » représenterait un seul cas.

En Process Mining, l'analyse par Période Financière permet une vue complète de l'ensemble du cycle Record to Report. Elle permet de comparer les processus de clôture sur différentes périodes pour identifier les tendances, mesurer les améliorations du temps de cycle et localiser les goulots d'étranglement récurrents. En traitant chaque période comme un cas, les organisations peuvent analyser les variantes de processus et la conformité aux procédures standard au fil du temps.

C'est l'identifiant de cas essentiel qui encadre l'analyse, permettant la mesure de bout en bout et la comparaison de chaque cycle de clôture de période.

Cela est généralement dérivé du contexte de la période de reporting au sein des modules de reporting financier ou de gestion de clôture de Workiva. Consultez la documentation Workiva pour les noms de champs spécifiques.

L'horodatage de l'événement marque le moment où une activité s'est produite. Il est essentiel pour séquencer correctement les événements et calculer la durée entre eux. Un journal d'événements complet aura un horodatage pour chaque activité, de « Clôture de période initiée » à « Clôture de période terminée ».

Cet horodatage est la base de toute analyse temporelle en Process Mining. Il est utilisé pour calculer les temps de cycle, les temps d'attente et les temps de traitement, qui sont essentiels pour des dashboards comme « Temps de cycle de clôture de période de bout en bout » et « Analyse des goulots d'étranglement de rapprochement ». Des horodatages précis sont non négociables pour une analyse de processus significative.

Il fournit l'ordre chronologique des événements, ce qui est essentiel pour calculer toutes les métriques basées sur le temps comme les temps de cycle et identifier les retards de processus.

Trouvé dans les journaux d'événements, les pistes d'audit ou les enregistrements de transactions au sein de Workiva, correspondant à l'heure de création ou d'achèvement d'une tâche.

Cet attribut enregistre la date de la dernière mise à jour du dataset à partir du système source. C'est un champ de métadonnées appliqué à l'ensemble du dataset lors de chaque rafraîchissement.

Afficher l'horodatage de la Dernière mise à jour des données dans un dashboard est une bonne pratique qui informe les utilisateurs sur la fraîcheur des données qu'ils analysent. Cela aide à gérer les attentes concernant l'actualité des insights et est crucial pour le suivi opérationnel.

Informe les utilisateurs sur l'actualité des données, garantissant qu'ils comprennent le contexte de l'analyse et la date de la dernière actualisation des informations.

Ceci est généré et stocké par le pipeline de données ou l'outil ETL au moment de l'extraction des données.

Cet attribut identifie l'application ou la plateforme qui a généré les données. Pour cette analyse, il s'agira principalement de « Workiva », mais il peut également être utilisé pour distinguer les données qui ont pu être importées d'autres systèmes comme un ERP.

Dans un paysage multisystème, connaître le système source est essentiel pour comprendre la lignée des données et évaluer la qualité des données. Cela aide à l'analyse des causes profondes lorsque des incohérences de données sont trouvées et fournit un contexte sur la manière dont une activité a été exécutée.

Il fournit un contexte crucial sur l'origine des données, ce qui est important pour la validation des données et la compréhension du paysage technologique du processus.

Cette valeur est généralement définie pendant le processus d'extraction et de transformation des données pour étiqueter l'origine des enregistrements.

Cet attribut regroupe les comptes GL en catégories logiques pour une analyse de niveau supérieur. Des exemples incluent « Trésorerie », « Immobilisations », « Provisions » et « Intercompagnie ». Cette classification aide à comprendre la performance des processus pour différents types de rapprochements.

Pour l'« Analyse des goulots d'étranglement de rapprochement », le filtrage par Catégorie de rapprochement est crucial. Il aide à déterminer si les retards sont concentrés dans des domaines spécifiques, par exemple, si les rapprochements intercompagnies prennent systématiquement plus de temps que les rapprochements bancaires. Cet insight guide les améliorations de processus ciblées et adaptées aux défis spécifiques de chaque catégorie.

Il permet l'agrégation et la comparaison des performances de rapprochement sur différents types de comptes, révélant les goulots d'étranglement spécifiques à chaque catégorie.

Ceci peut faire partie des données de base du Plan comptable, qui pourraient être gérées dans Workiva ou héritées d'un ERP.

Le Code société représente une entité juridique spécifique au sein de l'organisation. Les processus de clôture financière sont souvent effectués séparément pour chaque code société avant la consolidation.

Cet attribut est crucial pour filtrer et comparer les processus entre différentes entités juridiques. Il prend en charge le dashboard « Statut et ancienneté des rapprochements » en permettant d'affiner l'analyse à une entreprise spécifique. Il aide à identifier si certaines entités subissent constamment des retards ou ont des taux d'ajustements plus élevés, ce qui indique des problèmes de processus ou de données spécifiques à l'entité.

Il permet de comparer l'efficacité et la conformité du processus de clôture entre les différentes entités juridiques au sein de l'organisation.

Associé aux données financières, aux comptes et aux transactions au sein de Workiva, probablement hérité du système ERP source.

Cet attribut spécifie le compte GL impliqué dans un rapprochement ou une écriture de journal. Il fournit un niveau de détail granulaire pour l'analyse du processus de clôture.

L'analyse par Compte GL est essentielle pour l'« Analyse des goulots d'étranglement de rapprochement » et les dashboards « Statut et ancienneté des rapprochements ». Elle aide à identifier quels comptes spécifiques sont les plus problématiques, prenant le plus de temps à rapprocher ou nécessitant le plus d'ajustements. Cet insight permet aux équipes de concentrer leurs efforts d'amélioration sur les domaines à plus fort impact, tels que les comptes complexes ou ceux dont la qualité des données est médiocre.

Il offre une vue granulaire des performances de rapprochement, aidant à identifier les comptes problématiques qui causent des retards ou nécessitent des ajustements fréquents.

Ce sera un champ clé dans toutes les données de rapprochement ou d'écritures de journal au sein de Workiva.

Cet attribut indique l'unité commerciale ou le département, tel que « Comptabilité d'entreprise » ou « Audit interne », associé à l'utilisateur ou à l'activité elle-même. Il permet une agrégation de niveau supérieur des données de processus.

L'analyse du processus par Département est essentielle pour le dashboard « Distribution de la charge de travail de clôture de période » et pour comparer la performance des processus entre différentes parties de l'organisation. Elle aide à identifier les problèmes systémiques au sein d'un département, à comparer l'efficacité entre les équipes et à comprendre comment les transferts interdépartementaux impactent les temps de cycle globaux.

Il permet de segmenter l'analyse des processus par domaine d'activité, aidant à comparer les performances et à identifier les problèmes spécifiques aux départements.

Cette information peut être stockée dans le profil de l'utilisateur Workiva ou associée aux métadonnées de la tâche.

Cet attribut suit l'état d'un rapprochement au fur et à mesure de son progression dans le workflow, par exemple, « Ouvert », « En cours », « En attente d'approbation » ou « Approuvé ». Il fournit un aperçu de l'avancement actuel des activités de rapprochement.

C'est l'attribut clé pour le dashboard « Statut et ancienneté des rapprochements ». Il permet aux managers de surveiller les éléments ouverts et en cours, d'identifier les rapprochements bloqués et de prioriser le travail pour assurer le respect des délais. Le suivi des changements de statut au fil du temps aide également à mettre en évidence les goulots d'étranglement où les éléments attendent longtemps avant de passer à l'état suivant.

Il permet un suivi en temps réel de l'avancement des rapprochements, aidant à identifier et à résoudre les éléments bloqués pour maintenir la clôture sur la bonne voie.

C'est un attribut essentiel dans les modules de rapprochement ou de gestion de clôture de Workiva.

Cet attribut identifie l'individu responsable d'une tâche spécifique dans le processus de clôture de période, comme la personne qui a préparé un rapprochement ou le responsable qui l'a approuvé. Il est fondamental pour l'analyse de la charge de travail et de la performance.

L'Utilisateur responsable est critique pour le dashboard « Distribution de la charge de travail de clôture de période ». Il aide les managers à comprendre comment les tâches sont réparties entre les membres de l'équipe, à identifier les risques potentiels de surcharge de travail et à assurer une allocation équilibrée des ressources. Il peut également être utilisé pour identifier les besoins en formation si certains utilisateurs sont constamment impliqués dans des boucles de retravail ou des écarts de processus.

Cela permet l'analyse de la répartition de la charge de travail, de la performance des utilisateurs et de l'allocation des ressources, ce qui est essentiel pour gérer l'efficacité de l'équipe.

Généralement trouvé dans les journaux de gestion des tâches ou de workflow de Workiva, souvent étiqueté comme « Attribué à », « Propriétaire » ou « Réalisé par ».

Cet indicateur booléen est dérivé en analysant la séquence des événements. Pour un compte et une période financière donnés, si une activité « Écriture de journal d'ajustement enregistrée » se produit après une activité « Rapprochement révisé et approuvé », cet indicateur est défini sur vrai. Sinon, il est faux.

Cet attribut est crucial pour le dashboard « Tendances des ajustements après rapprochement » et le KPI du « Taux d'ajustement après rapprochement ». Un nombre élevé de ces événements indique un manque de contrôle, une mauvaise qualité des données provenant des systèmes en amont, ou une défaillance dans le processus, car cela génère un retravail important et augmente le risque de conformité.

Il identifie spécifiquement les ajustements à haut risque effectués après les approbations, aidant à mesurer le contrôle des processus et les problèmes de qualité des données.

Ce n'est pas un champ source. Il est dérivé en utilisant la logique de l'outil de Process Mining en comparant les horodatages des activités connexes.

La Date cible de clôture est la date limite interne ou externe à laquelle le processus de clôture de période doit être finalisé. Elle sert de référence pour mesurer la performance réelle.

Cette date est essentielle pour calculer le KPI « Taux de clôture de période à temps ». En comparant l'horodatage réel d'achèvement de l'activité « Clôture de période terminée » avec cette date cible, l'analyse peut déterminer si la clôture a été effectuée à temps, en avance ou en retard. C'est une mesure critique de la fiabilité des processus et du respect des délais de reporting financier.

Il sert de référence pour mesurer la performance dans les délais, un indicateur clé de la fiabilité et de la prévisibilité du processus de clôture.

Cette date est probablement définie dans le module de gestion ou de planification de la clôture de Workiva pour chaque période financière.

Ceci est une métrique calculée qui mesure le temps de traitement d'une seule activité. Elle est généralement dérivée en soustrayant l'horodatage de début d'une activité de l'horodatage de début de l'activité suivante.

La Durée de l'activité est une métrique fondamentale en Process Mining, utilisée directement dans l'« Analyse des goulots d'étranglement de rapprochement » et les dashboards « Temps de cycle de révision et d'approbation ». Elle aide à identifier les étapes spécifiques du processus qui consomment le plus de temps, permettant des efforts d'optimisation ciblés. Elle est la base du calcul de nombreux KPIs, y compris les temps de cycle moyens.

Il quantifie le temps de traitement des étapes individuelles, permettant d'identifier et d'analyser les activités les plus chronophages et les goulots d'étranglement.

Ce n'est pas un champ de système source. Il est calculé lors de la transformation des données de Process Mining à l'aide des horodatages d'événements.

Cet attribut booléen distingue les tâches exécutées automatiquement par le système, telles que les importations de données ou les rapports générés par le système, et celles effectuées manuellement par un utilisateur.

Cet attribut est crucial pour identifier les opportunités d'accroître l'automatisation. En analysant le ratio des tâches manuelles par rapport aux tâches automatisées et leurs temps de traitement associés, les organisations peuvent élaborer une analyse de rentabilité pour automatiser les étapes répétitives et chronophages. Il aide également à mesurer avec précision l'efficacité des activités dirigées par l'homme par rapport à celles pilotées par le système.

Distingue les activités humaines et système, ce qui est essentiel pour identifier les opportunités d'automatisation et mesurer l'impact de l'automatisation existante.

Cela peut être dérivé de l'ID utilisateur associé à une activité (par exemple, un utilisateur de « système » ou de « bot ») ou d'un indicateur spécifique sur le type d'activité lui-même.

Cet attribut fournit un ID unique pour chaque écriture de journal enregistrée pendant le processus de clôture, en particulier pour les ajustements effectués après les rapprochements. Il permet de retracer des ajustements spécifiques jusqu'à leurs activités sources.

Le suivi de l'ID d'écriture de journal est important pour le dashboard « Tendances des ajustements après rapprochement ». Il aide à quantifier le volume des ajustements manuels et offre un moyen d'examiner les écritures spécifiques qui ont été effectuées tardivement dans le processus. Cette traçabilité est essentielle pour comprendre les causes profondes des ajustements et améliorer la qualité initiale des données.

Il fournit une référence unique pour chaque ajustement financier, permettant une analyse détaillée du volume, du calendrier et des raisons des écritures manuelles.

Ce serait un champ clé dans toutes les données d'écritures de journal au sein de Workiva ou de l'ERP source.

Cet attribut enregistre le montant financier d'un ajustement. Il peut être utilisé pour comprendre la matérialité des changements apportés pendant le processus de clôture.

L'analyse du Montant d'ajustement aide à prioriser l'investigation des ajustements après rapprochement. Les ajustements de grande valeur peuvent indiquer des problèmes significatifs dans les données ou les processus sous-jacents, nécessitant une attention immédiate. Cet attribut prend en charge le KPI du « Ratio d'ajustements manuels » en permettant une analyse des ajustements basée sur la valeur plutôt que purement sur le volume.

Il aide à quantifier l'impact financier des ajustements, permettant aux équipes de prioriser les enquêtes en fonction de leur matérialité.

Ce serait un champ standard dans toute table de données d'écritures de journal au sein de Workiva ou d'un ERP connecté.

Lorsqu'un élément est rejeté, le réviseur fournit généralement une raison. Cet attribut capture ce texte ou ce code, expliquant pourquoi l'élément n'a pas satisfait aux critères d'approbation, tels que « Documentation justificative incorrecte » ou « Erreur de calcul ».

L'analyse des raisons de rejet aide à identifier les sources courantes d'erreurs et de retravail. En catégorisant et en comptant ces raisons, la direction peut identifier les domaines nécessitant une amélioration des processus, une meilleure formation pour les préparateurs ou des instructions plus claires. Ces données sont précieuses pour réduire les boucles de retravail et améliorer le taux d'approbation du premier coup.

Il offre un aperçu direct des causes profondes des problèmes de retravail et de qualité, orientant les formations ciblées et les efforts d'amélioration des processus.

Cette information est probablement capturée dans un champ de commentaire ou une liste prédéfinie lorsqu'un utilisateur exécute une action de « Rejet » dans un workflow Workiva.

Cette métrique calculée représente la durée de bout en bout de l'ensemble du cas de clôture de période. Elle est calculée comme la différence de temps entre la première activité (« Clôture de période initiée ») et la dernière activité (« Clôture de période terminée ») pour une Période Financière donnée.

Cet attribut est la mesure principale pour le dashboard « Temps de cycle de clôture de période de bout en bout » et le KPI correspondant. Le suivi de cet indicateur au fil du temps permet à la direction de visualiser l'impact des améliorations de processus et de comparer l'efficacité de la clôture entre différentes unités commerciales ou périodes. C'est l'un des indicateurs de performance de processus de haut niveau les plus importants.

C'est un indicateur clé de performance qui mesure l'efficacité et la rapidité globales de l'ensemble du processus de clôture de période du début à la fin.

Ceci est calculé au niveau du cas dans l'outil de Process Mining en soustrayant l'heure de début la plus ancienne de l'heure de fin la plus récente pour chaque cas.