Contrôle des sources et transformations
Analyse du chemin de la donnée : fichiers, bases, requêtes, transformations Power Query ou flux amont. L’objectif est de repérer les ruptures, doublons, filtres implicites et traitements manuels.
Audit reporting Power BI
Audit et fiabilisation de reportings Power BI pour retrouver confiance dans vos chiffres.
Quand plusieurs reportings ne racontent pas la même histoire, l’enjeu n’est pas seulement visuel : il faut comprendre les sources, les règles de calcul, les transformations et les usages.
Objectif
Identifier ce qui fragilise le reporting, puis prioriser les corrections utiles.
L’audit permet de distinguer les problèmes de données, de modèle, de calcul, d’ergonomie ou de gouvernance. L’objectif est de sécuriser rapidement les indicateurs sensibles et de rendre la maintenance plus simple.
Analyse du modèle Power BI
Lecture du modèle sémantique, des relations, cardinalités, tables de faits, dimensions, hiérarchies et mesures structurantes.
Vérification des mesures et indicateurs
Contrôle des mesures DAX, comparaison avec les règles métier, tests sur des périodes ou segments sensibles et identification des écarts.
Plan d’amélioration concret
Restitution claire des risques, corrections prioritaires, quick wins et évolutions recommandées pour stabiliser le reporting dans la durée.
Signaux d’alerte
Quelques situations qui justifient un audit de reporting.
Les chiffres sont contestés
Les équipes passent du temps à expliquer pourquoi deux outils ou deux fichiers donnent des résultats différents.
Contrôles · Règles métier · CohérenceLe rapport est devenu difficile à maintenir
Les modifications prennent du temps, chaque changement crée un risque et personne n’a une vision claire du modèle.
Modèle · DAX · DocumentationLes traitements restent trop manuels
Des fichiers sont préparés à la main avant import, ce qui rend le reporting dépendant de manipulations fragiles.
Automatisation · Power Query · TalendLa diffusion manque de contrôle
Les indicateurs sont partagés sans processus de validation, sans documentation ou sans définition commune.
Gouvernance · Qualité · UsageDéroulé
Un audit peut rester léger, mais il doit être méthodique.
- CollecterIdentifier les rapports, sources, exports, règles de calcul et personnes concernées.
- LireAnalyser le modèle, les transformations, les mesures et les dépendances techniques.
- TesterComparer les résultats sur des cas métier représentatifs et des périodes sensibles.
- PrioriserClasser les corrections selon leur impact, leur risque et leur complexité.
- CorrigerIntervenir directement lorsque le périmètre s’y prête, ou préparer la feuille de route.
- SécuriserDocumenter les points clés pour éviter le retour des mêmes fragilités.
Questions fréquentes
Avant de reprendre un reporting existant.
Pourquoi auditer un reporting Power BI existant ?
Un audit permet de comprendre pourquoi les chiffres divergent, pourquoi le rapport est lent ou difficile à maintenir, et quelles corrections apporter sans tout reconstruire.
L’audit peut-il être court ?
Oui. Un premier diagnostic peut être mené sur un périmètre limité : un rapport, un indicateur sensible ou une chaîne de préparation de données.
Que produit-on à la fin de l’audit ?
Selon le besoin, l’audit peut aboutir à une synthèse des risques, une liste d’actions prioritaires, des corrections directes ou une refonte progressive.
Prestations ciblées
Autres portes d’entrée selon votre besoin.
Consultante Power BI freelance
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Interventions sur site, hybrides ou à distance depuis Dijon.
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Vous avez un reporting sensible, lent ou contesté ?
Un premier diagnostic permet souvent de repérer très vite les sources de fragilité et les corrections prioritaires.