Metabase 帮助 Yellow Card 将自助式分析扩展到 200 多人的金融科技团队。

挑战： Yellow Card 需要一种简单的方式让团队能够自行访问和探索数据。他们之前的 BI 工具减缓了采用速度，造成了大量临时性请求的积压，并使得四人数据团队成为日常问题回答的瓶颈。

解决方案： Metabase 提供了简单的 Snowflake 设置和清晰直观的界面，帮助非技术用户立即开始探索数据。其透明度和治理工具使得安全地扩大组织内的数据访问成为可能。

结果： 各团队现在可以直接在 Metabase 中查看指标、验证想法和发现问题，减少了对数据团队的依赖。通过更快的决策和对可信指标的共享可见性，Metabase 已成为 Yellow Card 了解公司运营情况的主要平台。

“Metabase 帮助我们的数据团队摆脱了‘守门人’的角色。现在任何人都可以探索数据，质疑假设，甚至在我们收到问题之前就发现它们。”

Moses Mung'ayi
Yellow Card 数据分析师

Yellow Card 是一家全球金融科技公司，为消费者和 B2B 客户构建基于稳定币的支付通道和跨境结算。公司约有 200 名员工，一个精干的四人数据团队，他们需要一个易于设置、能与 Snowflake 无缝协作，并能帮助公司其他部门提出和回答自己问题而无需等待分析师的分析工具。

Metabase 现在是他们探索数据、查看产品使用情况、支持财务报告和跨团队协作的中心场所。

为什么选择 Metabase？

Yellow Card 的数据团队需要一种快速简单的方法来帮助团队访问数据，而无需依赖持续的临时请求。他们之前的 BI 工具不够直观，不利于数据组以外的人群采用，并且使得人们难以探索或信任数据。

该团队选择 Metabase 是因为它易于在 Snowflake 上设置，对非技术用户来说足够简单，并且在构建每个指标和图表方面透明。对自助服务和开放性的强调直接符合 Yellow Card 旨在创建数据素养文化的宗旨，即洞察力不会被锁定在单一团队后面。

如今，产品、财务、B2B 客户体验和运营团队每天或每周都会登录 Metabase，将其作为了解公司业绩的主要界面。

数据

Yellow Card 在现代化的、以 Snowflake 为中心的数据栈之上使用 Metabase。

• 来源：AWS DynamoDB 及其他内部系统
• 数据仓库：Snowflake
• 管道：Fivetran 和内部管道混合使用
• BI 层：Metabase

这种设置使 Yellow Card 的数据团队能够在 Snowflake 中维护一致的定义，同时为业务团队提供一种简单、自助的方式来在 Metabase 中探索和理解数据。

Yellow Card 的团队如何使用 Metabase

Yellow Card 的大多数团队依靠 Metabase 来监控产品行为、跟踪财务和运营指标，以及回答日常问题，而无需等待分析师。

数据团队使用几种方法来引导用户

• 当团队需要帮助回答更深入的问题时，提供一对一和特定团队的培训课程
• 录制了演示视频，解释核心仪表板及其数据结构
• 一个共享的主页仪表板，链接到公司关键指标和与团队相关的数据

常见模式包括

• 产品和 UX 团队实时查看使用指标并验证假设
• 财务团队审查运营和报告相关指标
• B2B 客户体验团队监控活动和支持相关工作流程

Yellow Card 还利用 Metabase 的治理功能——集合、[代理](docs/latest/permissions/impersonation 和 列级别权限，在保护敏感财务数据的同时安全地扩大访问范围。使用分析可帮助团队了解哪些仪表板实际被使用以及需要进行哪些清理。

“如果有人有一个假设，我们就打开 Metabase 并当场测试。过滤、透视、验证。这改变了我们的决策速度。”——Moses 说。

结果

Yellow Card 从 Metabase 获得的最大好处之一是数据透明度和共同所有权的显著提高。数据部门以外的团队现在可以定期发现异常、数据质量问题或意外趋势，因为他们直接探索仪表板本身，而不是等待计划报告。

其他改进包括

• 减少对数据团队的依赖：非技术用户可以构建自己的图表、透视和仪表板。
• 更快的决策：分析师可以在对话中实时验证或证伪假设，缩短数小时或数天的往返时间。
• 增强对数据的信任：由于每个问题都可以检查，团队理解指标的定义方式，并且不怕挑战或改进它们。
• 一个小团队支持一个大组织：一个由四人组成的数据团队现在可以支持 200 多名员工，因为大部分探索工作直接在 Metabase 中完成。

Metabase 已成为团队了解 Yellow Card 整体情况的主要方式，加强了他们的分析文化，并帮助整个组织加速发展。