“您的 Slack 应用程序已获批准，现已在应用目录中上线。”
当我收到一封关于我的第一个 Slack 副项目如上所述的邮件时，我的独立开发者之旅就此开启。独立开发者通常是独立的创业者和开发者，他们致力于各种副项目，希望建立盈利的业务。
在为 Slack 开发应用程序时，您可以自由选择框架和数据存储。我的应用程序是一个独立的 Node.js 服务器，它将必要的用户、团队和分析信息存储在 MongoDB 中。
在本文中，我将介绍如何使用 Metabase 来了解您的 Slack 应用程序的指标和使用情况。
为什么原生的 Slack 指标不足以追踪您的应用性能
不幸的是，除了管理面板底部的一句话外，Slack 不会提供太多关于您的应用使用情况的信息。这句话可能如下所示，并且每 24 小时更新一次
“此应用已安装在 3,756 个活跃工作区中，并在过去 28 天内被 19,902 名活跃用户使用。”
显然，这些数据不足以了解应用的使用情况，因此我研究了构建自己的数据分析的方法。
我如何使用 MongoDB 和 Metabase 获取更好的洞察
如前所述，我使用 MongoDB 来存储用户和团队数据。如何实现 Mongo 将取决于您选择的 Web 框架，但 Slack 提供了不错的文档，解释了哪些数据可用以及如何通过编程方式请求这些数据。同样，您需要选择要保存到数据库中的指标（例如，我跟踪用户从 Slack 启动 Google Meet 的总次数，并定期检查应用是否仍安装在团队工作区中）。
具备必要数据后，您可以将 Metabase 连接到数据库，并开始构建内部仪表板以分析应用使用情况。
我喜欢了解高峰期（例如一周中哪一天带来最多的安装量）、用户、团队和会议的总数，我还喜欢查看正在积极使用我的应用程序的公司。
在几分钟内，我就可以在 Metabase 中设置正确的问题，按日、周或月对总安装量进行分组。
这为像我这样的独立开发者节省了大量时间，否则这些时间将用于编写 Mongo 查询并将数据以美观易懂的格式呈现。
