挑战：在使用 Metabase 之前，Buena 团队面临着分析数据分散的挑战，没有一个统一的数据来源。他们有多个由不同人员在不同时间创建的随机分析的 Google 表格，这使得他们难以根据数据做出自信的决策。
解决方案：Buena 需要一个平台，其中最重要的 KPI 始终可见、保持最新且值得信赖。那时他们决定实施 Metabase。他们聘请了 CaseWhen 的 Austin Levine 帮助他们建立数据基础设施。
成果：Buena 估计每月至少节省了二十个数据分析师小时。他们能够更快、更可靠地构建即席分析以及内部和投资者报告。Buena 的数据文化也得到了改善；人们开始使用 Metabase 自行查找答案，而不是向数据团队求助。
"有了 Metabase，我们终于为公司所有最重要的指标找到了单一真实数据源。我们节省了报告时间，分析更加准确，团队中的每个人都对业务绩效有了清晰的了解。"
马丁·赫格特 (Martin Hergert)
Buena 战略业务发展负责人
在使用 Metabase 之前，Buena 团队有很多 Google 表格，其中包含公司内部不同人员在不同时间创建的随机分析。没有一个单一的真实数据源，也没有人知道去哪里寻找正确的数据。有一天他们意识到，如果有人问他们关于业务的基本问题，比如：“我们目前管理着多少套公寓？”或者“当前的房东保留率是多少？”——他们首先必须进行即席分析，因为他们没有一个仪表板可以参考。团队决定，对他们业务最重要的 KPI 需要可见、最新且值得信赖。他们希望成为一家数据驱动型公司。后来，一位创业公司创始人向他们推荐了 Metabase。
Looker 是他们考虑的另一个选项，但最终其价格标签成为了障碍。Metabase 的用户界面友好且简洁，使其可以超快上手。投资者也喜欢它简洁的设计。
Austin Levine，现在是 CaseWhen（一家独立的数据和商业智能咨询公司，同时也是 Metabase 专家）的联合创始人，之前是 Buena 的员工，也是一个人的数据团队。Austin 帮助 Buena 搭建了 Metabase，并为整个组织创建了单一的真实数据源。
当 Buena 团队刚开始使用 Metabase 时，他们希望创建一个主仪表板，包含从获客到合同签订的最重要 KPI。Buena 团队通过 Metabase 访问的数据越多，就越能提出更多问题和想法，以进行更广泛和更深入的分析。最终，Buena 设定了一个目标，让每个团队都有自己的仪表板来衡量其绩效。
现在，Buena 团队将 Metabase 用于投资者报告和跟踪公寓管理的运营工作。投资者拥有自己的专用仪表板，财务团队跟踪现金流和烧钱率，运营团队跟踪公寓的状态。
目前，Buena 团队中约有 50% 的人能够在 Metabase 中提问关于他们数据的问题。Buena 团队的大多数成员使用 Metabase 的查询构建器，而更具技术背景的成员则在 SQL 中创建自己的问题。
“这总是始于一个有趣分析的想法，他们想要创建它。一个例子是同类群组分析，用于衡量房东的每月收入留存率，以了解与旧同类群组相比，新同类群组是否更健康（即带来更多收入）。首先我们考虑最终的可视化应该是什么样子，然后我们从那里逆向工作，思考我们需要创建的 KPI（如果它们尚不存在），该 KPI 应该存在于哪个表中 / 如何使其优雅地适应现有数据模型，并一直回溯到我们的源数据，以确保我们拥有创建最终指标所需的每一部分。一旦完成，接下来就是有趣而简单的部分：在 Metabase 中构建可视化。表格可视化中的条件格式非常适合同类群组分析。设置自定义最小值和最大值范围以及自定义颜色刻度，可以非常轻松地快速查看哪些同类群组表现良好，哪些表现不佳。我们最终为不同的指标构建了六种不同的同类群组分析，因为第一次分析取得了成功。”——Austin Levine，CaseWhen 联合创始人，该公司是一家数据和商业智能咨询公司，受聘协助 Buena 实现其数据目标。
通过 Metabase，所有报告（即席分析、每周内部报告和每月投资者报告）都变得更快，质量也得到提升。Buena 团队估计每月至少节省了 20 个数据分析师小时。
发现趋势可视化类型可能是他们最喜欢的发现。他们构建了图表来显示所有可想象的比较：日环比、周环比、月环比、年环比。
使用 Metabase 还大大改善了 Buena 团队内部的数据文化。现在，员工不再只是向数据团队提出问题，而是首先尝试使用 Metabase 自行找出答案，并将该问题连同他们的数据问题一同分享给数据团队。
Buena 团队设定了一个公司目标，即 Metabase 成为每个人每周工作流程的一部分。如果 Metabase 对他们部门尚无意义，那么下一个任务就是与数据团队合作，构建有意义的指标和仪表板，以帮助改善他们的部门。
如果你熟悉 SQL，很容易会想用 SQL 编辑器创建所有可视化。但使用图形编辑器是更安全的方式，可以防止未来业务逻辑发生变化时，需要手动更新无数图表的情况。
