Observé, non supposé
Un constat doit pouvoir être relié à des métadonnées obtenues ou à une preuve documentée de la revue d’expert. Sans preuve, le résultat est inconnu, et non sain.
Le bilan de santé associe une évaluation des métadonnées limitée aux espaces de travail choisis et une revue d’expert définie séparément. Chaque conclusion est bornée par les actifs, les autorisations et les preuves disponibles pendant la mission.
L’exemple automatisé repose sur des données synthétiques. La prestation ajoute des observations d’expert dont la source est indiquée et un backlog de remédiation rédigé par le consultant après validation humaine.
Un constat doit pouvoir être relié à des métadonnées obtenues ou à une preuve documentée de la revue d’expert. Sans preuve, le résultat est inconnu, et non sain.
Les contrôles apparentés sont regroupés par familles de risque, afin qu’une même cause ne déclenche pas plusieurs déductions complètes.
Les constats automatisés et les observations professionnelles manuelles sont identifiés séparément dans les documents de travail et dans le rapport.
Le parcours par défaut s’appuie sur des métadonnées, des éléments de revue anonymisés et un traitement local. Aucune IA n’intervient.
Les métadonnées des espaces de travail sont relevées soit par le scanner exécuté côté client, qui utilise les API Power BI ordinaires, soit lors d’un partage d’écran guidé suivant la même liste de contrôle. « Dans le périmètre » signifie que vous avez sélectionné cet espace de travail et que la preuve nécessaire à un contrôle a effectivement été vue.
| Niveau de preuve | Couverture actuelle | Méthode | Limite explicite |
|---|---|---|---|
| Espaces de travail | Espaces de travail autorisés et nommés, rapports et modèles sémantiques | Scanner ou relevé guidé | Ni « Mon espace de travail », ni découverte d’espaces non autorisés |
| Accès | Utilisateurs, groupes, applications et rôles des espaces de travail | Scanner ou relevé guidé | Ce n’est pas un audit de gouvernance des identités ni des liens de partage |
| Actualisation | Tentatives récentes d’actualisation des modèles et leur durée | Scanner ou relevé guidé | Un historique indisponible n’est pas considéré comme sain |
| Conception des modèles | Jusqu’à cinq modèles prioritaires convenus | Huit contrôles statiques TMDL et revue d’expert des éléments approuvés | Motifs statiques uniquement ; aucune exécution de requête ni vérification exhaustive du DAX |
| Expérience des rapports | Rapports prioritaires convenus, associés aux modèles examinés | Revue d’expert des preuves approuvées | Pas de revue exhaustive de chaque page, visuel ou résultat métier |
Les règles produisent des constats à partir de métadonnées normalisées et des fichiers de définition du modèle que vous sélectionnez. Aucune IA ne crée de constat, ne modifie une gravité ni n’altère le score.
Échecs consécutifs ; dernière actualisation en échec
Identifier un risque de disponibilité observé sans compter deux fois la même situation.
Dernière durée comparée à la référence récente des actualisations réussies
Faire ressortir une anomalie de durée significative lorsque l’historique comparable est suffisant.
Nombre d’administrateurs ; proportion d’administrateurs
Signaler des accès élevés à soumettre à une revue humaine du moindre privilège.
Noms de rapports similaires ; marqueurs de version ; modèle sans rapport dans le périmètre
Repérer des candidats au nettoyage, sous réserve de confirmation par leur propriétaire.
Espace de travail vide ; nombre élevé de rapports
Mettre en évidence les questions de cycle de vie et de maintenabilité des espaces de travail.
Relations bidirectionnelles et plusieurs-à-plusieurs ; tables de date/heure automatiques ; mesures sans format ; mesures implicites ; colonnes clés visibles ; division non sécurisée ; colonnes en virgule flottante
Fournir à la revue d’expert une liste de départ cohérente. Ce sont des points de revue statiques, pas un score du tenant.
Les constats observés entraînent des déductions définies. Le score aide à hiérarchiser l’attention ; il ne prouve ni la conformité ni la fiabilité future.
Les règles étroitement liées partagent une famille de risque, afin que les symptômes répétés d’une même situation ne multiplient pas la déduction.
Vous consultez le détail des sources dans le scan local. La synthèse partagée omet volontairement les noms, les identifiants et les preuves brutes.
Une collecte échouée ou non vue demeure une lacune de preuve, jamais un contrôle réussi. Les contrôles du modèle n’entrent jamais dans le score.
L’exemple de livrable présente le format complet de la prestation ; l’exemple automatisé ne montre que le niveau des métadonnées du parc. Aucun des deux n’est issu d’un scan client.