Productivité : extraire des données comptables multi-sociétés grâce à Python et au SQL

La révision des comptes d’un groupe se confronte généralement à la disponibilité des données comptables disséminées sur de nombreux systèmes.

Cette difficulté peut être résolue de diverses manières. Un simple module d’extraction de données peut parfaitement faire l’affaire. Grâce à quelques lignes de Python, il est aisé de centraliser les données à auditer dans un fichier texte ou un classeur Excel.

PROJET REQUETE PY PADOCC

A titre d’illustration, voici l’esquisse d’un module d’extraction d’écritures comptables, pour le moment expérimental. Ce script Python d’à peine cent lignes extrait les lignes d’écritures comptables de l’ensemble des entités d’un groupe selon les critères définis dans une requête SQL puis exporte le résultat obtenu dans un fichier texte et un classeur Excel. Rudimentaire mais parfaitement opérationnel… et surtout gains de temps assurés. Ce module s’inscrit dans la continuité du projet PADoCC_Ecritures (supervision des opérations comptables d’un groupe).

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Analyse des données comptables : analyser les flux d’espèces

L’analyse des flux d’espèces répond à plusieurs objectifs : protection des actifs et des personnels, contrôle de cohérence (caisse négative, inventaire physique en cas de solde manifestement supérieur au fond de caisse attendu), respect des règles en matière d’encaissement d’espèces (règlementation LCB-FT).

FLUX ESPECES

Pour réaliser cet audit, il suffit d’obtenir l’ensemble des écritures comptables mouvementant les comptes d’espèces (racine 53x). Un Fichier des Ecritures Comptables (FEC) fera parfaitement l’affaire. Continue reading ‘Analyse des données comptables : analyser les flux d’espèces’ »

EXCEL (VBA) : Automatiser le téléchargement en masse des avis de situation SIRENE (avec l’API de l’INSEE)

Le répertoire SIRENE (Système Informatique pour le Répertoire des ENtreprises et des Etablissements) dont la gestion est confiée à l’INSEE, identifie les entreprises au sens large et plus précisément les entrepreneurs individuels, les personnes morales soumises au droit commercial, les institutions et services de l’État et les collectivités territoriales, certaines associations. Toutes les mises à jour d’entreprises et d’établissements (créations, modifications, cessations) enregistrés dans SIRENE proviennent des informations déclaratives des entreprises auprès du Guichet Unique et de certains Centres de Formalités des Entreprises (CFE).

Une des fonctions du répertoire SIRENE est de fournir des avis de situation qui mentionnent, pour un numéro SIREN ou SIRET donné, les coordonnées de l’entreprise ou de l’établissement correspondant et sa situation légale : en activité ou radiée. Cette information est importante avant d’envisager de commercer avec un tiers.

Avis de situation SIRENE pour le SIRET n° 312 212 301 02001 (RENAULT RETAIL GROUP à Clamart)

Avis de situation SIRENE pour le SIRET n° 312 212 301 02001 (RENAULT RETAIL GROUP à Clamart)

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Exemple de programme en Python : calcul d’un échéancier d’emprunt

Python est un langage de programmation moderne très utile pour traiter de la donnée et automatiser des calculs.

PYTHON Calcul emprunt output viewer

Automatiser le calcul de remboursement d’emprunt est un classique du genre. C’est précisément cette tâche que je vous propose d’aborder comme premier exemple de programme Python. Cet exemple ne présente pas de difficultés particulières et passe par les trois étapes suivantes :

  • Collecte des caractéristiques de l’emprunt (montant, durée, taux)
  • Calcul de la mensualité
  • Calcul de l’échéancier de remboursement d’emprunt.

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Analyse de données et automatisation avec Excel et Access (11ème volet)

Les quatre premiers volets de cette formation ont été consacrés à Excel, les trois suivants au langage VBA et l’automatisation, le huitième volet à la découverte du logiciel de gestion de bases de données Access. Les neuvième et dixième volets couvrent les requêtes SQL. Ce onzième et dernier volet clôture ce thème et ouvre certains sujets dont l’analyse de données comptables (projet PADoCC_Ecritures).

Volet 11 SQL IIF

Les principaux abordés sont :

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