挑战： 在使用 Metabase 之前，KLog 团队使用的是 Power BI，但他们对其嵌入功能不满意，数据管理使其速度缓慢，并且他们发现难以在查询上进行协作。
解决方案： 当 KLog 团队发现 Metabase 时，他们喜欢他们可以编写查询，而公司中的其他人可以过滤、汇总和大致浏览这些查询。Metabase 的嵌入功能使得仅用一个解决方案即可满足内部和外部用例：他们可以使用相同的工具为客户嵌入仪表板，并为自己创建报告。
结果： Metabase 让更多人可以访问 KLog 的数据，他们一直在使用这些数据来做出更好的决策。KLog 的客户也很喜欢他们可以快速迭代仪表板，因为他们不需要依赖开发人员来进行更改。
“借助 Metabase，我们能够快速探索我们的应付账款数据集，并从中找到优化收款流程的方法。我们无需等待数小时或数天才能获得新的可视化效果；我们可以使用查询编辑器自己制作新图表，这帮助我们找到了提高付款率的新方法。”
Nicolás Rivas
KLog.co 数据主管
KLog 是一家自筹资金的企业，收入超过 1 亿美元，客户超过 4500 家。KLog 提供一个国际贸易平台，客户可以在其中跟踪他们的货物并管理所有进出口流程。
KLog 的平台在 Power BI 中完成了一些报告，但他们发现 Power BI 的嵌入限制不具备他们所需的灵活性，无法向客户展示他们所需的信息以及他们需要的确切位置。在内部，他们的报告通常不准确、不一致且难以访问，这促使他们在 2022 年初创建了数据与商业智能团队。
Power BI 对于平台上的嵌入来说不够灵活，KLog 意识到维护两个不同的工具用于内部和外部报告效率低下。KLog 希望找到一个可扩展的解决方案，以便更好地控制他们对数据进行的转换。
KLog 的数据团队不想构建自己的解决方案（他们的工作理念是“不要重复造轮子，而是进行集成”）。他们选择 Metabase 是因为
KLog 团队最初在 Reddit r/dataengineering 上听说了 Metabase，这正是他们所需要的。
KLog 使用来自其平台的交易数据构建其数据仓库。他们的数据仓库包含 Web 应用程序数据、来自 ERP 的财务数据以及来自其数据湖的数据，这些数据来自 API 订阅，用于跟踪货运集装箱。
KLog 团队将 Metabase 用于内部报告和为其客户嵌入自定义报告。
在内部，财务和销售部门使用 Metabase 进行仪表板和 KPI 跟踪。数据与 BI 团队最常使用 Metabase，产品和技术部门也将其用于报告和临时查询。
KLog 团队构建了一个可以扩展到每个客户的嵌入式仪表板。他们在平台中的嵌入代码中设置了参数，以获取登录客户的 ID，以便每个客户都能看到包含他们自己数据的仪表板。
客户可以看到有关其货运的重要信息、货运的当前位置以及预计到达时间。客户可以按日期、类型、提供商、港口等进行筛选。这种交互性让客户可以概览即将到来的货物，这有助于他们有效地管理库存。
KLog 团队有时仍然使用 Power BI，但他们希望扩展 Metabase，使其完全取代 Power BI 用于内部报告，并使其成为平台上唯一的报告嵌入工具。分析是 KLog 价值主张的重要组成部分，他们希望为 4500 多家客户（从小进口商到大型拉美零售商）提供准确、可操作且具有吸引力的分析。
Metabase 使访问内部报告变得更加容易，因此公司中的每个人都对指标和绩效达成一致。Metabase 还使为客户创建报告变得更加容易，因此他们无需在报告上花费开发时间，因为分析师和产品经理可以创建自己的报告。
具体而言，模型对于 KLog 来说非常有用，可以为不同的数据集设置公开可用的事实来源。人们可以从模型开始他们的查询，如果他们不知道列的含义，他们可以轻松访问有关该列的描述。模型确实帮助 KLog 团队更接近他们在公司内部实现自助分析的愿景。
“当我们发现模型以及我们可以与公司共享模型时，这真是太棒了。我们现在使用模型作为迷你数据目录，帮助我们的员工自助满足他们的报告需求。”，- Nicolás 说道。
Nicolas 鼓励人们探索 SQL 查询、问题、模型和仪表板彼此关联的所有方式，因为从一开始就了解在哪些情况下可以应用过滤器非常重要。
