机构记忆

虽然有点夸张，但任何参与过分析工作的人都会有一些故事，与上面的故事非常相似。虽然很少有人谈论它，但“机构记忆”，或者更常见的“机构阿尔茨海默病”，是规模化分析中一个持续存在的大问题。

什么是机构记忆？

机构记忆是指公司对事物含义、变化方式以及是谁更改的集体知识。

机构记忆，或者更常见的机构阿尔茨海默病，是规模化分析中一个持续存在的大问题

例如，“我们如何定义一个活跃用户？”、“我们是在合同签订当天、首次提供服务当天还是收到支票当天确认收入？”。

附注：在下文中，我们将计算出的常见数字或数字集（如“活跃用户数”）称为“指标”。我们将常见事物子集的规范定义称为“细分”。

为什么它很重要？

它能让每个人保持步调一致。当不同的人比较按渠道划分的收入时，重要的是“收入”和“渠道”指的是同一件事。这包括两种情况：一种是两个团队对指标产生了略微不同的含义，另一种是他们使用了相同的基本报告，但改进或更改从未触及仍然使用旧定义的团队。

更重要的是，如果有两种收入定义，那么通常其中一种是错误的。如果您使用的定义过时或不正确，那么您可能从这些收入数字中得出的任何结论都可能不准确。

当人们比较按渠道划分的收入时，重要的是“收入”和“渠道”指的是同一件事

这使得不了解情况的用户能够轻松地提取常用数字并应用常用模式。大多数新手用户无法自己反向工程“活跃用户”的定义。为了让他们能够提出自己的问题，这些概念必须是原子的。

它还可以防止混乱。分析小组（或从事分析工作的人员）最大的时间浪费之一是重复检查数字、协调不匹配的数字以及调试“看起来不对”的报告。据估计，这至少占用了分析师相当大一部分的时间，在大型组织中，这最终成为比实际创建仪表板或报告更耗时的工作。

它还可以降低组织的“公车因子”。通常，组织中只有一两个人知道某个数字是如何计算的，或者某个指标的真正含义，或者那些被忽略的、未被维护的、但为了按时交付报告而不得不被妥协的糟糕的角落。最好在他们决定提前退休并乘船环游世界而不连接互联网之前，将这类信息捕获下来。

通常如何维护？

取决于公司的文化有多么注重文档，通常会有各种各样的文档、电子邮件和内部 wiki 页面来描述数据模型。虽然这很繁琐、耗时、容易出错，而且通常会让人在高度合规的 корпоративная环境中感到心力交瘁，但在足够小的、移动缓慢的组织中，有时可以以令人满意的速度进行维护，以便文档编写者能够跟上。

分析小组最大的时间浪费之一是重复检查数字

现在，硬币的另一面是关于常用图表、报告和仪表板含义的机构记忆。在这里，一切都是混乱的。即使在拥有近乎无限资源的极其成熟的组织中，也有大量的由已离职的员工编写的数据转换过程，有几个月未更新的旧报告，这些报告可能被任何人使用，也可能不被任何人使用，有被复制粘贴到新报告中的旧查询，以及来源不明或时效不明的电子邮件电子表格。在这里，机构记忆是真实存在的：信息被锁定在分析师和工程师的脑海中。

在这两种情况下，随着数据模型和期望的分析结果的变化，使这些信息保持最新都非常困难且成本高昂。此外，这些记录通常存储在一个与最终用户访问数据所使用的系统不同的系统中。这使得报告及其记录的含义之间更容易产生偏差。

如何改善机构记忆

改善组织的机构记忆有两个方面。

首先是传统的流程和纪律。确保您记录指标的定义、它们的预期用途、计算方法以及历史变更。随着它们的变更，为更新任何中央文档分配时间。为常见的细分创建模板或代码片段（使用支持它们的工具会有加分）。许多关键指标很难从现有数据中衡量或计算。在这种情况下，会使用代理指标，即行为与基础指标相似的数字。Needless to say，您绝对应该记录重要 KPI 的代理指标是如何计算的以及它们的局限性。

对我们大多数人来说，纪律和时间都非常有限。专注于核心的查询和报告。为它们分配一个负责人，并确保可以轻松查找负责定义任何常见细分或指标的人员。抵制试图记录一切的诱惑。创建一个常用报告的优先级列表，并专注于覆盖前 20%。请记住，在这些情况下，主要成本在于随着时间的推移保持文档的更新，而不是第一次写出来。

机构记忆是真实存在的：信息被锁定在分析师和工程师的脑海中

第二个主要方面是工具。一些数据基础设施比其他基础设施更脆弱。对相同的指标使用大量不同的系统会导致混乱和维护负担。如果可能，最好有一套通用的工具和一个通用报告的存储库。标准化一个中心位置，人们可以在其中查找有关该数据模型的信息，并尽可能使其成为人们首先查找的地方。花时间编辑和完善这些信息集合，因为它将节省以后的时间和减少沮丧。

如何使用 Metabase 让生活更轻松

Metabase 从早期开始的主要设计目标之一就是帮助非技术用户使用他们公司的数据。人们普遍认为 SQL 难以学习，而典型的 BI 程序界面也令人困惑。然而，大部分困难在于大多数非分析师不理解数据模型的工作原理，或者不知道如何提出有意义的问题。

虽然 Metabase 的设计目标是在 5 分钟内提供简单的分析，但 Metabase 的大部分强大功能只有在最初的新鲜感消退后才会显现。一旦您的组织开始通过中心化的仪表板、通过 Pulses 的定期报告和共享报告看到价值，就该精心策划您的数据模型，以便公司其他成员也能提出自己的问题。

大部分困难在于大多数非分析师不理解数据模型的工作原理

在解决机构记忆问题时，我们专注于确保组织的机构记忆存在于消费分析的地方。如果某样东西每天都在您眼前，您就更有可能使其保持最新。我们还致力于提供一些简单的工具，而不是试图涵盖所有情况。我们希望保持描述更新的简单行为能够解决足够多的问题，从而激发用户对更多功能的兴趣。我们使从机构记忆迁移到实际数据或报告本身变得容易，这样它就可以作为培训资源。

在 Metabase 中捕获机构记忆

• 在可能令人困惑的字段上大量使用描述。
• 在表上使用描述来描述字段应如何使用，以及与它们相关的常见陷阱。
• 将有趣的实体的常见定义封装为细分
• 对于常用的 KPI 或其他有趣的、需要重用的指标，请将它们保存为指标。
• 在入门时，请务必告知人们他们应该使用哪些指标和细分，并保持这些信息最新！如果人们知道某个细分或指标是规范定义，他们就会使用它。一旦它开始滑坡，他们就会回到他们制造混乱的老路上去。

如果您还没有使用 Metabase，请试试看。