Les écarts de reporting dans D365 Finance : pourquoi ça fait encore mal (et comment y remédier)

Après un go-live, la plupart des organisations s’attendent à ce que le reporting dans Dynamics 365 Finance fonctionne « naturellement ».

Ce n’est jamais le cas.

Le reporting n’est pas un module que l’on active — c’est une discipline. Et les frustrations proviennent presque toujours d’un ensemble de limites structurelles que l’on retrouve dans la majorité des implantations.

Voici une analyse honnête, orientée finance et gouvernance, sur les raisons pour lesquelles le reporting fait encore mal — et ce qu’il faut faire pour l’améliorer.

1. Le reporting multi-entités reste plus difficile que prévu

L’un des chocs pour les équipes Finance est la difficulté à extraire des données multi-entités proprement et en un seul export.

En pratique :

• Il est souvent impossible d’extraire les transactions de plusieurs entités juridiques en un seul clic
• Beaucoup d’exports atteignent la limite Excel d’environ 10 000 lignes, surtout avec plusieurs colonnes
• Les équipes Finance finissent par exporter entité par entité puis tout assembler dans Excel
• Le reporting consolidé nécessite une conception, pas un espoir

Beaucoup croient que D365 « devrait » gérer ça de façon native.
Mais la visibilité multi-entités dépend des choix de conception faits dès le début du projet.

Comment y remédier :

• Standardiser le plan comptable, les dimensions et les conventions de nommage
• Construire dès le départ des structures de reporting multi-entités
• Définir les regroupements d’entités utilisés pour le reporting de gestion
• Traiter le reporting multi-entités comme un mini-projet à part entière

Pour une vision plus globale de la conception d’un projet :
👉 Environnements ERP nécessaires à une implantation

2. Les performances chutent avec les gros volumes de données

Les équipes Finance observent rapidement des ralentissements :

• Requêtes qui expirent ou dépassent le temps limite
• Tables volumineuses (auxiliaires, inventaire, GL) très lentes à charger
• Exports difficiles pendant la clôture mensuelle
• Historique quasi impossible à extraire rapidement

Ce n’est pas un bug — c’est le comportement normal d’un ERP cloud avec beaucoup de données.

Finance est habitué à l’instantanéité d’Excel.
Un ERP, non.

Comment y remédier :

• Former les utilisateurs à filtrer avant d’interroger
• Séparer le reporting opérationnel et analytique
• Définir une stratégie de rétention et d’archivage
• Éviter les requêtes lourdes en période de pointe
• Concevoir les rapports en tenant compte des performances

Pour d’autres réalités terrain :
👉 Leçons réelles des projets ERP

3. Faire le lien Auxiliare → Grand livre n’est pas toujours simple

En théorie, chaque écriture du GL renvoie à une transaction auxiliare.
En réalité :

• La logique de validation diffère selon les modules
• Certains flux passent par plusieurs couches fonctionnelles
• Les chemins de navigation ne sont pas uniformes
• Certains liens ne sont pas exposés directement
• Les exports Excel limités compliquent la piste d’audit

Les équipes Finance espèrent une traçabilité « en un clic ».
Ce n’est presque jamais le cas.

Comment y remédier :

• Imposer la conciliation au niveau des pièces comptables (vouchers)
• Documenter la logique de validation de chaque module
• Construire un « kit de clôture mensuelle »
• Former les équipes aux couches de validation
• Gérer les attentes : certains liens ne sont pas accessibles instantanément

Pour comprendre la relation GL / sous-livre :
👉 Grand livre vs auxiliaire dans D365 Finance

4. La mauvaise qualité de données fait tout dérailler

D365 ne peut pas produire un reporting fiable si les données de base sont mauvaises.

Exemples fréquents :

• Dimensions utilisées de manière incohérente
• Valeurs par défaut choisies « juste pour valider »
• Données migrées provenant de plusieurs systèmes hétérogènes
• Transactions historiques incompatibles avec la nouvelle structure
• Erreurs de saisie dues à un manque de formation

Les mauvaises données se multiplient et ruinent la fiabilité du reporting.

Comment y remédier :

• Introduire les règles de dimension progressivement
• Planifier des cycles réguliers de nettoyage des données
• Nommer des responsables clairs pour la qualité de données
• Former les utilisateurs sur l’impact de chaque champ
• Valider la qualité de données à chaque déploiement

À lire également :
👉 Pièges courants dans la migration de données ERP

5. La gestion de la visibilité et de la sécurité des données est complexe

Le reporting n’est pas qu’une question de chiffres — c’est aussi une question d’accès.

Défis fréquents :

• Certains utilisateurs doivent voir certaines entités mais pas d’autres
• Finance veut de la transparence, RH et légal veulent des restrictions
• La sécurité applicative ne se reflète pas automatiquement dans les outils de reporting
• Plusieurs outils impliquent plusieurs logiques de visibilité

Une gouvernance faible crée des risques et des incohérences.

Comment y remédier :

• Créer une matrice de visibilité par entité / unité d’affaires
• Définir clairement qui gère les accès
• Séparer données sensibles et données financières standard
• Réviser les accès chaque trimestre
• Traiter la sécurité du reporting comme un contrôle interne

Pour le cadre de gouvernance global :
👉 Approche gouvernance et rôles de sécurité D365 Finance

6. Les utilisateurs ne comprennent pas la structure des données D365

C’est l’un des plus grands obstacles au reporting fiable.

Les utilisateurs pensent souvent que :

• Si une information apparaît à l’écran, elle est facilement extractible
• Tous les rapports sont en temps réel
• Le GL contient tous les détails
• Les dimensions sont de simples « étiquettes »
• D365 se comporte comme leur ancien ERP

La vérité :
Beaucoup de champs affichés dans l’interface sont calculés dynamiquement et ne sont pas stockés en base de données.
C’est l’une des raisons pour lesquelles certaines données ne peuvent pas être exportées simplement.

Cela conduit à :

• Tickets inutiles
• Mauvaises interprétations
• Variances mal expliquées
• Retours incessants entre IT et Finance
• Mauvaises décisions basées sur des hypothèses incorrectes

Comment y remédier :

• Construire un guide « Introduction au reporting D365 »
• Former à la différence GL / auxiliare / Source Document
• Expliquer les couches de validation et le comportement des dimensions
• Clarifier le temps réel vs quasi temps réel
• Documenter les champs stockés vs calculés
• Illustrer les flux de données avec des diagrammes simples

Le reporting se stabilise quand les gens comprennent comment le système réfléchit.

7. Le reporting nécessite une feuille de route — pas un outil

La question la plus fréquente :
« Quel outil de reporting devrions-nous utiliser ? »

Ce n’est pas le bon point de départ.

Le reporting mûrit par stades, indépendamment de l’outil :

Phase 1 – Reporting opérationnel de base

Requêtes, exports, Excel, états financiers de base.

Phase 2 – Cohérence et définitions

Plan comptable aligné, règles de données, gouvernance.

Phase 3 – Consolidation structurée

Modèles multi-entités, règles d’accès, données réconciliées.

Phase 4 – Optimisation

Variances automatisées, tendances, contrôles intelligents.

Le choix technologique vient après la structure.

Conclusion : le reporting n’est pas cassé — les attentes le sont

La plupart des problèmes de reporting D365 proviennent :

• de la structure des données
• de la conception du projet
• du manque de gouvernance
• de la qualité des données
• d’une méconnaissance du fonctionnement réel du système

Pas de l’outil lui-même.

Quand les organisations traitent le reporting comme une discipline continue, D365 Finance devient enfin une source fiable — et non une source de frustration.