我与使用 Shopify 平台进行在线销售的商家合作，同时他们也使用其他分析和测试工具。与每年销售额达数百万美元、拥有数千个 SKU 的商家合作（向消费者和企业销售），对链条中的每个人来说都变得复杂，尤其是当您没有单一信息来源时。
为一个平台设置机器学习模型和 API 集成已经是一项繁重的工作，更不用说还要在多个第三方平台之间进行操作，而这些平台又因商家而异。
Shopify 的自助式分析
为了解决这个问题，我们构建了微服务，使用日期范围等参数将数据导出到 MongoDB。
利用微服务为 Metabase 中的自助式分析提供支持
另一个微服务将清理这些数据，并使其准备好导入 Metabase，从而使我们能够标准化跨平台数据集，以便商家和经理可以在 Metabase 中提出更有意义的问题。
导出和清理数据的微服务在本地和内部部署运行，为商家提供了更高水平的信任。由于所有数据都存储在本地，这使我们免受我们无法控制的第三方泄露的影响。
将 Metabase 用于 Shopify 的主要收获
- 这不仅仅关乎精美的可视化。而是需要以美观的方式呈现相关信息集，从而做出更好的决策。
- 许多公司并非数据驱动型，而运营这些公司的人员需要具备数据洞察力。
- 一次一个模块的方法。很容易被易于使用的强大功能所吸引，但系统地构建相关模块才是更好的方法。