Utilisant les données des prévisions existantes pour 2020, nous devons cependant compléter un nombre d’éléments afin de créer les nouveaux scenarios prévisionnels qui prennent en compte les impacts du COVID.

La prévision pour 2020 a été créée, grâce à des interactions détaillés avec le domaine en question, construisant ainsi une prévision ascendante. Mais, à cause du temps limité, le directeur a choisi une approche plus globale.

La provision est voulue aux niveaux des comptes et des mois. Après que les données ont été chargées dans AFC, la prévision est maintenant disponible pour XLCubed et nous pouvons construire un modèle Excel pour créer les nouveaux scenarios.

Premièrement, nous construisons un tableau XLCubed affichant les membres en bas de la hiérarchie des comptes sur les lignes et les mois sur les colonnes pour chaque entreprise. Nous ajoutons également la MEMBER_KEY comme propriété du membre (pour faciliter le chargement dans AFC plus tard).

 

XLcubed grid of account data

 

Nous voulons inclure des données spécifiques afin d’identifier les coûts du chômage partiel donc nous allons ajouter des lignes supplémentaires afin de décomposer les coûts individuels de la masse salariale. Celles-ci sont indiquées surlignées ci-dessous avec des nouvelles MEMBER_KEY.

Data table

 

Nous pouvons maintenant créer un modèle simple pour le niveau supérieur. Afin de rendre le processus plus rapide, nous créons une matrice afin d’appliquer soit à tous les mois, soit aux mois individuels.

 

 

Nous pouvons ensuite utiliser une matrice des résultats qui vérifie, grâce à des formules Excel, si l’impact du mois est vide. Si oui, elle crée une nouvelle prévision à l’aide de la prévision originale.

 

 

Sur une feuille de chargement AFC, nous pouvons facilement mettre ces données dans un format accepté par AFC à l’aide de simples formules. En enregistrant ce fichier dans un dossier de chargement, les données seront automatiquement ajoutées au cube dans AFC et apparaîtront comme un nouveau scenario dans le cube.

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