我与使用 Shopify 平台进行在线销售的商家合作，以及其他用于分析和测试的工具。与每年通过数千种产品向消费者和企业销售数百万美元的商家合作，对链条中的每个人来说都变得复杂，尤其是如果您没有单一的信息来源。
设置机器学习模型和 API 集成对于单个平台来说工作量很大，更不用说在多个第三方平台上进行工作了，这些平台因商家而异。
Shopify 的自助分析
为了解决这个问题，我们构建了微服务，通过日期范围等参数将数据导出到 MongoDB。
利用微服务为 Metabase 中的自助分析提供动力
另一个微服务将清理这些数据，使其准备好导入 Metabase，这样我们就可以在各个平台之间标准化数据集，让商家和经理在 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本地场所运行，这为商家提供了更高的信任度。因为所有数据都存储在本地，这使我们免受无法控制的第三方泄露。
使用 Metabase 的 Shopify 关键要点
- 不仅仅关于美观的视觉呈现。需要将相关信息集做得美观，以便做出更好的决策。
- 许多公司并不是数据驱动的，而那些公司的管理者需要了解数据。
- 一次一个块的方法。很容易被容易使用的强大功能所吸引，但系统地专注于构建相关块是更好的方法。