# Boreon™ · Preuve et fidélité des migrations Tableau

URL: https://boreon.com/fr/mcp/proof
Language: fr

> Chaque chiffre vérifié face à Tableau avant publication. Sur un vrai classeur migré vers Databricks : 3 feuilles sur 3 identiques, 96 % de fidélité, 0 erreur SQL.

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Boreon MCP Layer

# Rien n'est publié sans preuve.

Le moteur vérifie son propre travail. Chaque chiffre d'un tableau de bord migré est comparé à la réponse de Tableau, via le VizQL Data Service. Si un seul chiffre ne correspond pas, rien n'est publié, et l'agent vous explique pourquoi, en langage naturel.

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Mesuré en direct sur un vrai classeur Tableau : DBX Platform Latency Calls & Uptime, migré vers Databricks.

3 / 3

feuilles identiques à Tableau

96 %

score de fidélité

20M

de lignes dans la vue, construite en 72 s

0

erreur SQL à la publication

[Tableau vers Databricks](https://boreon.com/fr/mcp/tableau-to-databricks)

## Regardez une vraie migration se dérouler.

Votre portail LLM central

Migrez DBX Platform Latency Calls & Uptime vers Databricks

1. Classeur analysé Tableau de bord « Databricks Latency Dashboard » · 3 feuilles · étagères, filtres, calculs 3 feuilles
2. Flux Prep sous-jacent identifié La source de données bi_usage_events_databricks est une sortie de flux sur Databricks 1 flux
3. Du flux à la vue matérialisée Une seule instruction SQL, une CTE par étape du flux `**CREATE** **MATERIALIZED VIEW** bi.usage_events_mv **AS** **WITH** clean **AS** (…), joined **AS** (…) **SELECT** … **FROM** joined` 20M de lignes · 72 s
4. Chaque feuille prouvée sur Databricks La requête de chaque feuille s'exécute avant toute publication 0 erreur SQL
5. Chiffres vérifiés face à Tableau Parité via le VizQL Data Service, ligne par ligne 41 / 41 lignes
6. Publié en tableau de bord Databricks AI/BI Fidélité affichée par feuille 96 %

Publié. Le client n'a tapé que la première ligne.

## Comment se déroule une migration.

Vous tapez une ligne. La couche fait le reste et vous montre son travail au fur et à mesure.

1. 01
  Lire le classeur
  Étagères, filtres et calculs. 3 feuilles.
2. 02
  Trouver le flux Prep
  Le flux derrière sa source de données. 1 flux.
3. 03
  Transformer le flux en vue
  Une seule instruction SQL, une CTE par étape. 20M de lignes en 72 s.
4. 04
  Prouver chaque feuille
  Chaque requête s'exécute avant la publication. 0 erreur SQL.
5. 05
  Vérifier les chiffres
  Face à la réponse de Tableau lui-même. 41 lignes sur 41.
6. 06
  Publier
  Un tableau de bord Databricks AI/BI, fidèle à 96 %.

## Chaque migration est livrée avec sa preuve.

Mesurée sur vos propres classeurs, et présentée avant toute publication.

- ### Un rapport de fidélité par feuille
  Ce qui a été transposé, approximé ou écarté, avec un score.
- ### Parité avec Tableau
  Les lignes de chaque feuille comparées à la réponse de Tableau lui-même.
- ### Les requêtes prouvées d'abord
  Chaque feuille s'exécute sur l'entrepôt avant toute publication.
- ### Une explication pour chaque élément écarté
  Tout élément non migré est nommé, avec la raison.

*Lignes concordantes avec Tableau, par feuille*

| Feuille | Lignes concordantes |
| --- | --- |
| Feuille 1 | **12** / 12 |
| Feuille 2 | **5** / 5 |
| Feuille 3 | **24** / 24 |
| 3 / 3 | **41** / 41 |

41 lignes sur 41 concordantes · publié

[Migration vers Tableau Next](https://boreon.com/fr/mcp/tableau-next-migration)

## D'abord, le contrôle d'ancrage.

Une source de données Tableau n'est convertie que si ses données sont réelles de bout en bout. S'il manque un seul champ, toute la source de données attend, et le plan vous indique les champs à ajouter.

Tableau Server ou Tableau Cloud

**Aperçu des ventes**

- Chiffre d'affaires par région
- Tendance du pipeline
- Meilleurs comptes

Le contrôle d'ancrage

1. Correspond au modèle sémantique Sales
2. 12 champs sur 12 dans le modèle
3. 48 210 lignes réelles à l'appui

Tableau Next · Espace de travail Ventes

- Chiffre d'affaires par région Visualisation
- Tendance du pipeline Visualisation
- Meilleurs comptes Visualisation
- Aperçu des ventes Tableau de bord

Partage conservé Gestionnaire Éditeur Lecteur

En production, après l'approbation d'une personne

Illustration · données d'exemple

1. ### Elle correspond à un modèle sémantique
  Chaque source de données est associée à un modèle sémantique Data 360 : celui qui est construit sur ces mêmes données, ou celui que vous désignez.
2. ### Chaque champ figure dans le modèle
  Chaque champ utilisé par le classeur doit figurer dans ce modèle. Un seul champ manquant bloque toute la source de données.
3. ### Les données sont réelles
  Le modèle doit répondre à une requête, avec de vraies lignes à l'appui, comptées en direct.

## Un plan, un essai à blanc, puis le feu vert d'une personne.

Une migration vers Tableau Next se déroule une conversation à la fois, sans jamais sauter d'étape.

1. 01
  Demandez en langage naturel
  Indiquez les classeurs ou le projet à migrer, et l'espace de travail où ils doivent arriver.
2. 02
  Lisez le plan
  Chaque élément dans l'ordre, les sources de données avant les classeurs qui les utilisent, et ce qu'a trouvé le contrôle d'ancrage, expliqué noir sur blanc.
3. 03
  Faites un essai à blanc
  L'essai à blanc lit et convertit tout exactement comme le fera l'exécution réelle, sans rien écrire.
4. 04
  Une personne approuve
  Une personne connectée tape la phrase d'approbation. Aucun modèle ni aucun agent ne peut lancer une exécution réelle.
5. 05
  Regardez tout arriver
  Chaque élément se termine ainsi : fait, déjà présent, ignoré avec sa raison, ou en échec, avec les mots mêmes de Salesforce.

[Agent Agentforce](https://boreon.com/fr/mcp/agentforce-agent)

## Vérifié avant sa mise en production.

Salesforce vérifie l'agent avant tout enregistrement, une personne le déploie, et il ne change jamais sans prévenir.

1. 01
  Valider
  Un déploiement en simple vérification : Salesforce contrôle l'agent, son planificateur, ses rubriques et son ensemble d'autorisations, sans rien enregistrer. Toute erreur revient avec les mots mêmes de Salesforce.
2. 02
  Déployer
  Une personne tape la phrase de déploiement. Le déploiement ne fonctionne qu'après une validation réussie, et il active la dernière version.
3. 03
  Mettre à jour
  Salesforce ne modifie jamais un agent actif : chaque mise à jour est donc livrée comme la version suivante. La version en service continue de répondre jusqu'à ce que vous activiez la nouvelle.

[Einstein Trust Layer](https://boreon.com/fr/mcp/einstein-trust-layer)

## Le dernier mot revient toujours à une personne.

### Une personne approuve chaque exécution réelle

Ni modèle, ni agent, ni jeton, ni intégration ne peut en lancer une. Une personne connectée tape la phrase d'approbation, après un plan et un essai à blanc qui n'écrit rien.

### Une connexion refusée, et tout s'arrête

Après un refus, la couche ne demande plus aucune connexion tant qu'une personne n'a pas levé la pause : aucune boucle de nouvelles tentatives ne peut donc jamais bloquer un utilisateur Salesforce.

### Les secrets restent scellés

Les identifiants sont scellés, ne s'affichent que par leurs quatre derniers caractères et ne sont jamais écrits dans un journal.

### Des résultats honnêtes

Chaque élément se termine ainsi : fait, déjà présent, ignoré avec sa raison, ou en échec, avec les mots mêmes de Salesforce. Rien n'est annoncé comme fait s'il ne l'est pas vraiment.

[Support agentique](https://boreon.com/fr/mcp/agentic-support)

## Des réponses, preuves à l'appui.

Chaque réponse provient d'une documentation indexée, et chaque réponse montre d'où elle vient. Quand la base de connaissances ne couvre pas une question, l'agent ne devine pas. Il vous dit qu'il va vérifier auprès de l'équipe, et « je ne sais pas » devient un dossier.

Boreon Support

Pourquoi l'actualisation de mon extrait a-t-elle échoué cette nuit ?

Consultation de votre site et de la base de connaissances

1. 1 Historique des actualisations sur votre site En direct, lecture seule
2. 2 Échecs d'actualisation des extraits Base de connaissances
3. 3 Planifier l'actualisation des extraits Aide Tableau

L'extrait **Ventes hebdomadaires** s'est arrêté à 2 h 10, car le mot de passe enregistré pour sa base de données a changé1. Mettez à jour les identifiants intégrés à la source de données, puis relancez l'actualisation2 3.

Le problème persiste ? Ouvrez un dossier avec cette conversation.

Illustration · données d'exemple

- ### Indexé, jamais inventé
  De la vraie documentation, découpée en passages et indexée dans Postgres avec pgvector. Seul un texte réel et vérifiable peut y entrer.
- ### Chaque réponse cite ses sources
  La liste des documents utilisés accompagne la réponse, pour que vous puissiez les lire vous-même.
- ### Vos documents aussi
  Les administrateurs peuvent ajouter leurs propres documents Markdown ou texte, puis réindexer la base de connaissances en un clic.
- ### L'aide Tableau, intégrée
  Les réponses pratiques s'appuient sur environ 3 000 pages d'aide officielle de Tableau, pour Tableau Server et Tableau Cloud.

## Les règles qu'il s'impose.

1. 01 Tout ou rien
  Un tableau de bord n'est reconstruit que sur l'entrepôt où vivent déjà ses données. Si une seule feuille ne correspond pas, rien n'est publié, et vous savez pourquoi.
2. 02 Les chiffres d'abord
  Moyennes, comptages distincts et médianes restent exacts sous les filtres du tableau de bord, et chaque résultat est vérifié face à la réponse de Tableau.
3. 03 Prouvé avant d'être livré
  Chaque requête s'exécute sur Databricks ou Snowflake avant la publication : rien ne s'ouvre sur une erreur SQL.
4. 04 Votre identité, vos rôles
  Les rôles SSO sont propagés jusqu'aux deux entrepôts : chacun ne voit que ce qu'il a le droit de voir.
5. 05 Lecture seule par défaut
  La couche n'écrit que si vous le demandez, et garde une trace de chaque écriture.

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## Par quel tableau de bord Tableau commenceriez-vous ?

Commencez par celui-là. Nous posons la couche dessus et répondons à ses questions en langage naturel, et si un jour vous le voulez aussi sur une autre plateforme, chaque chiffre est d'abord vérifié par rapport à Tableau.

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