Brouillon automatisé · Revue du consultant requise
Contoso Ltd.
Revue du parc Power BI — brouillon
Constats automatisés sur les métadonnées du parc, à valider par un consultant. Ce document n’est pas le rapport finalisé de la prestation.
Date de l’évaluation
19 septembre 2026
Préparé par
HYDRADATA
01 · Synthèse de direction
Un plan ciblé pour les constats observés.
Statut de livraison : brouillon automatisé (métadonnées du parc)
Un consultant doit valider ces constats, ajouter des observations d’expert dont la source est indiquée et compléter le backlog de remédiation avant toute remise au client.
L’évaluation a relevé 26 constats sur 12 espaces de travail Power BI. Les risques les plus significatifs se concentrent dans Sales et Finance. 3 contrôles n’ont pas pu être entièrement évalués. 5 constats critiques appellent une action immédiate. 14 avertissements sont à traiter dans un plan de remédiation par étapes, en commençant par les risques de disponibilité et d’accès.
Périmètre : exemple fictif
Données d’exemple fictives ; aucune connexion à un tenant.
5
Constats critiques
14
Avertissements
10
Contrôles en échec
97%
Couverture des preuves
Priorité immédiate
4 échecs d’actualisation consécutifs
Sales Semantic Model a échoué à l’actualisation 4 fois de suite.
Priorité de gouvernance
8 administrateurs d’espace de travail détectés
Finance compte plus de cinq administrateurs.
02 · Environnement et santé
Vue d’ensemble de l’environnement
12
Espaces de travail
217
Rapports
43
Modèles sémantiques
28
Utilisateurs
Périmètre et couverture
7 contrôles sur 10 entièrement étayés
Jeu de contrôles 1.0.0 237/244 cibles de preuve
0
Réussis
10
En échec
3
Non étayés
Une preuve manquante n’est jamais considérée comme un résultat sain. Ce score ne vaut que pour le périmètre et les métadonnées décrits ci-dessus.
74/100
Score provisoire
Santé globale · Provisoire
À surveiller
Les preuves étant incomplètes, le score et les résultats par catégorie ne décrivent que les métadonnées observées et ne doivent pas être interprétés comme une absence de risque.
Continuité d’actualisation−10
Performance d’actualisation−4
Exposition des accès−5
Hygiène des artefacts−4
Structure du parc−3
Gouvernance62Provisoire
9 constats
Fiabilité71Provisoire
12 constats
Sécurité68Provisoire
3 constats
Maintenabilité83Provisoire
2 constats
03 · Constats prioritaires et preuves
Constats automatisés les plus prioritaires
Affichage de 3 constats sur 26, les constats critiques en premier. Le fichier CSV associé constitue le registre complet des constats et des preuves.
01
CritiqueRULE-001Sales · Sales Semantic Model
4 échecs d’actualisation consécutifs
Sales Semantic Model a échoué à l’actualisation 4 fois de suite.
Échecs consécutifs
4
Dernière tentative
2026-09-19T08:00:00.000Z
Dernière actualisation réussie
2026-09-16T06:00:00.000Z
Dernière erreur
The data source credentials are invalid or the gateway is unavailable.
Prochaine étape suggérée : Vérifier la connectivité de la passerelle, les identifiants des sources de données et les modifications récentes de la source sous-jacente.
02
CritiqueRULE-001Sales · Regional Sales Model
3 échecs d’actualisation consécutifs
Regional Sales Model a échoué à l’actualisation 3 fois de suite.
Échecs consécutifs
3
Dernière tentative
2026-09-19T08:00:00.000Z
Dernière actualisation réussie
2026-09-16T06:00:00.000Z
Dernière erreur
The data source credentials are invalid or the gateway is unavailable.
Prochaine étape suggérée : Vérifier la connectivité de la passerelle, les identifiants des sources de données et les modifications récentes de la source sous-jacente.
03
CritiqueRULE-001Sales · Forecast Model
3 échecs d’actualisation consécutifs
Forecast Model a échoué à l’actualisation 3 fois de suite.
Échecs consécutifs
3
Dernière tentative
2026-09-19T08:00:00.000Z
Dernière actualisation réussie
2026-09-16T06:00:00.000Z
Dernière erreur
The data source credentials are invalid or the gateway is unavailable.
Prochaine étape suggérée : Vérifier la connectivité de la passerelle, les identifiants des sources de données et les modifications récentes de la source sous-jacente.
Il s’agit de constats automatisés sur des métadonnées. Un consultant doit les valider et y ajouter des observations d’expert sourcées avant la livraison de la prestation.
04 · Santé des espaces de travail
Les constats les plus prioritaires concernent Sales et Finance
Espace de travail
Rapports
Modèles
Constats
Score
Sales
42
8
11
62Provisoire
Finance
31
7
8
74Provisoire
Marketing
26
5
3
91Provisoire
HR
14
3
1
96
Operations
54
6
2
96
Executive
18
3
0
100
Supply Chain
12
3
0
100
Customer Success
8
2
0
100
Product
7
2
0
100
Data Platform
3
2
0
100
Sandbox
2
2
0
100
Archive
0
0
1
96Provisoire
05 · Constats par catégorie
Les constats selon les quatre catégories de risque
Gouvernance
9 constats · 4 priorités affichées
62/100Provisoire
Rapports potentiellement dupliqués · Sales
Rapports potentiellement dupliqués · Finance
Espace de travail vide · Archive
Espace de travail volumineux · Operations
Fiabilité
12 constats · 4 priorités affichées
71/100Provisoire
4 échecs d’actualisation consécutifs · Sales
3 échecs d’actualisation consécutifs · Sales
3 échecs d’actualisation consécutifs · Sales
3 échecs d’actualisation consécutifs · Finance
Sécurité
3 constats
68/100Provisoire
8 administrateurs d’espace de travail détectés · Finance
Proportion élevée d’administrateurs · Sales
Proportion élevée d’administrateurs · Finance
Maintenabilité
2 constats
83/100Provisoire
Modèle sans rapport dans le périmètre analysé · Sales
Modèle sans rapport dans le périmètre analysé · Finance
06 · Plan de départ automatisé
Une séquence sur 30 jours, à valider par le consultant
Ce plan est généré à partir des constats automatisés. Confirmez les responsables, les échéances, les tests d’acceptation et les statuts dans le backlog de remédiation complété par le consultant avant toute remise au client.
Jours 1–5
1
Stabiliser 5 constats critiques
Confirmer les responsables et les étapes de remédiation pour les constats principaux dans Sales, Finance, Marketing. Contrôles : RULE-001.
5 constats · RULE-001
Jours 6–15
2
Réduire les risques de fiabilité et d’accès
Résoudre 10 constats restants de fiabilité ou d’accès, en commençant par les avertissements qui touchent les opérations récurrentes. Contrôles : RULE-002, RULE-003, RULE-009, RULE-010.
Examiner 11 constats de gouvernance ou de maintenabilité ; confirmer les dépendances avant d’archiver, de renommer ou de regrouper des contenus. Contrôles : RULE-004, RULE-005, RULE-006, RULE-007, RULE-008.
Relancer le jeu de contrôles 1.0.0 sur le même périmètre, comparer chaque constat à cette référence et consigner les risques acceptés ou les responsables non désignés.
Relancer les mêmes contrôles déterministes et comparer le score de santé, les constats critiques et la fiabilité des actualisations à cette référence.
07 · Méthodologie
La preuve avant l’explication
Les métadonnées ont été normalisées puis évaluées au regard de dix contrôles déterministes. Les contrôles étroitement liés sont regroupés par familles de risque afin de ne pas pénaliser deux fois une même cause. Aucune IA n’intervient dans les constats, les gravités ou les scores.
RULE-001
Échecs d’actualisation consécutifs
43/43 cibles de preuve · 5 constats
Échec
RULE-002
Dernière actualisation en échec
43/43 cibles de preuve · 5 constats
Échec
RULE-003
Trop d’administrateurs d’espace de travail
11/12 cibles de preuve · 1 constat
Échec
RULE-004
Rapports potentiellement dupliqués
12/12 cibles de preuve · 2 constats
Échec
RULE-005
Convention de nommage
12/12 cibles de preuve · 5 constats
Échec
RULE-006
Espace de travail vide
12/12 cibles de preuve · 1 constat
Échec
RULE-007
Espace de travail volumineux
12/12 cibles de preuve · 1 constat
Échec
RULE-008
Modèle sans rapport dans le périmètre
43/43 cibles de preuve · 2 constats
Échec
RULE-009
Proportion élevée d’administrateurs
11/12 cibles de preuve · 2 constats
Échec
RULE-010
Anomalie de durée d’actualisation
38/43 cibles de preuve · 2 constats
Échec
01
Métadonnées Power BI
02
Instantané normalisé
03
Moteur de règles
04
Score de santé
05
Validation du consultant
Aucune IA dans l’évaluation
Les constats, les gravités et les scores proviennent uniquement de règles déterministes appliquées aux métadonnées collectées. Rien dans ce rapport n’a été rédigé ni noté par un modèle d’IA, et aucune donnée client n’est transmise à un service d’IA externe.