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Semantic link dans les notebooks Fabric : du Python qui respecte le modèle golden

Par Adrien Yvin ·

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La data science va recalculer revenue en pandas. Presque juste. Finance verra. Semantic link (sempy) lit le modèle sémantique depuis un notebook Fabric — mesures, DAX, souvent le même contexte de sécu.

Quand

Le notebook doit afficher le même KPI que le rapport exec. What-if en Python puis écriture Gold. QA vs EVALUATE.

Quand pas

Feature engineering sur grain Bronze → Spark. to_pandas() sur 200M de faits → non.

Garde-fous

Modèle certifié, workspace visé. DAX dans le notebook = logique prod, revue en PR. RLS : identité de service documentée. Writeback = tables, puis refresh du modèle.

Pattern : sempy.fabric, DAX ou lecture de table, assert sur Total Revenue avant d’écrire.

Pour que Python cesse d’être un second stack BI.

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