Metabase 如何帮助 Bdeo 的每个团队从数据中获取洞察。

挑战： 在使用 Metabase 之前，Bdeo.io 使用 Redash，但许多非技术团队成员对 Redash 的用户界面及其局限性感到困扰。

解决方案： Bdeo 需要一个能够运行 SQL 的平台，同时也能为非专业人员创建交互式查询。他们希望构建能够讲述精彩故事的仪表板，并需要广泛的可视化和格式选择来帮助讲述这些故事。

成果： Metabase 让 Bdeo 团队更容易访问其数据并做出更好的决策。

“借助 Metabase，我们大大减少了可视化客户活动所需的时间，并为数据和产品团队生成了数据驱动的洞察。”

Javier Cubelos
Bdeo 可视化智能主管

Bdeo 开发的可视化智能技术帮助保险公司自动化其承保和理赔管理流程中的某些任务。这使得保险公司能够缩短流程，节省时间和成本，并加快决策制定，从而为保单持有人提供更好的体验。目前，来自 20 多个国家/地区的 48 家公司在其流程中使用 Bdeo 的技术。Bdeo 拥有一支由 70 人组成的团队，其中约 50% 为技术团队（数据和技术）。

为什么选择 Metabase？

Bdeo 生成了大量的客户、产品、人工智能模型等数据，所有这些信息都存储在关系型数据库中，以便对结构化数据执行查询。他们正在寻找一个用于查询和可视化其数据的平台，以便能够回答问题、发现趋势并监控其数据（运营、财务、营销和数据科学）的行为。

数据

• 跟踪用户如何与其产品交互的应用程序数据。
• 其产品、功能和服务的全球使用情况。
• 损坏检测结果，用于监控其 AI 系统的性能。
• 第三方数据，用于分析其效用并进行深入探究。

所有这些数据都遵循事件驱动的方法（由任何修改触发并使用 AWS Lambda 进行数据传播），直接从其事务数据库 (DynamoDB) 匿名化、格式化并传播到其关系型分析数据库 (PostgreSQL)。

Bdeo 团队如何使用 Metabase

借助 Metabase，Bdeo 为以下团队构建了仪表板：

• 数据团队，以监控其 AI 系统的性能。
• 产品团队，以了解用户如何与产品互动。
• 营销团队，以提取通用知识和信息。
• 增长、客户和财务团队，以监控客户使用情况。

最常使用 Metabase 的主要团队是数据、产品和客户成功团队，但营销、销售和财务团队也使用 Metabase。

问题包括

数据团队

• 我们不同模型的性能如何随时间演变？
• 用户修改了我们哪些预测？我们是否应该考虑重新训练？

产品团队

• 客户如何使用我们不同的产品功能？
• 我们当前产品的主要痛点是什么？

客户成功

• 客户使用情况在预生产和生产环境中如何演变？我们能否根据这些趋势预测任何问题？

数据团队更多地使用 SQL 查询，因为原始 SQL 为更复杂的结果提供了更深度的定制；然而，查询构建器对于简化查询以供其他团队探索非常有帮助。

成果

使用 Metabase 的主要优势在于，它通过公司生成的所有信息连接了不同的团队。

“Metabase 的许多功能都很出色，但我们可以特别强调其查询的可视化类型和自定义选项。”，哈维尔说道。

Metabase 提供了一个动态的 SQL 查询创建界面，支持使用变量、片段以及交互式审查表信息的选项。这个 SQL 编辑器使得数据团队以外的人员对如何查询数据更感兴趣，并提高了他们的 SQL 技能以满足其主要需求。

哈维尔给其他人的建议

1. 在疯狂生成查询之前，请注意 Metabase 产品的所有功能。例如，片段可以帮助您避免不断重复查询的部分内容，而变量过滤器可以帮助您泛化查询并使其具备跨功能性。

2. Metabase 允许您使用集合来组织问题和仪表板，因此按领域和项目组织的集合结构将使人们更容易找到他们正在寻找的内容。您还可以将集合标记为官方，这对于区分经过验证的结果很重要。您应该投入与提取数据洞察相同的精力来组织、分享和以可理解的方式将它们传达给公司中涉及的不同部门。