挑战： 自数据部门成立以来，Fabulous 就知道他们需要鼓励各部门之间进行高效协作。在使用 Metabase 之前，Fabulous 团队依赖截图、原始查询或繁重的分析笔记在团队之间共享。
解决方案： Fabulous 的一位联合创始人了解 Metabase 并将其推荐给了数据团队负责人。经过评估，Fabulous 意识到 Metabase 将为他们提供所需的所有工具，使决策和内部洞察共享变得简单便捷。
成果： 在 Metabase 的帮助下，Fabulous 团队成功构建了一个高效的团队间报告和洞察共享系统。目前，他们的数据团队是该工具的主要用户，而其他团队则消费报告。
"我个人的“啊哈时刻”是：“哇，Metabase 是一个非常酷且用户友好的可视化工具，它能无缝集成到我们的数据堆栈中。我不再需要分享 R 和 jupyter 笔记本的截图了。这太棒了！”"
Ahmed Omrane
Fabulous 分析与数据负责人
2021 年初，第一批数据团队成员加入后，他们意识到需要一种更好的跨部门协作方式。Fabulous 团队正在寻找一个用户体验友好的自助服务工具，以便轻松共享和记录分析。
Fabulous 的联合创始人注意到 Metabase 可以成为他们数据堆栈的有效补充。他们的分析与数据负责人对其进行了评估，并确信它会带来价值。他意识到 Metabase 可以迅速帮助他们获得有用的仪表盘（监控、警报、业务），而且无需额外的工程投入即可推出。
Fabulous 的数据主要存储在 BigQuery 中。在 Metabase 中，他们使用通过 Fivetran 同步到 BigQuery 的原始数据、经过暂存测试和处理的数据、用于业务报告的下游分析数据/表格、用于机器学习的特征以及用户统计信息。
从一开始，Fabulous 团队就不想管理 Metabase 的开源版本，因此选择了云版本。他们最主要的是使用 Metabase 来快速轻松地在团队之间共享洞察。其中一些临时分析最终对长期目的变得有用，例如警报、监控或长期仪表盘。
Fabulous 数据团队的成员是 Metabase 最常用的用户，他们通常使用 SQL 来查询数据。通过 Metabase，他们揭示模式、发现洞察、构建可视化报告、编写查询并与团队共享答案。
对于 Fabulous 团队而言，Metabase 提高了协作效率，实现了快速易用的仪表盘，并为他们的所有分析提供了知识库。
在某个时候，Fabulous 增长团队的一些成员开始自己探索原始数据源，现在他们向数据团队提出的临时问题减少了。这为解决更深入、更具影响力的问题和项目打开了大门。
