Snowsightを使用してJSONファイルをSnowflakeにロードするタスクがあります。JSONファイルは半構造化されており、ネストされた配列とオブジェクトが含まれています。クエリを容易にするために、ロードプロセス中にJSON構造をフラット化したいと考えています。ロードプロセス中にJSONデータをフラット化するのに適したSnowsight統合機能またはアプローチは、次のうちどれですか？該当するものをすべて選択してください。

ウェブサイトでA/Bテストの結果を表示するためのSnowsightダッシュボードを作成しています。以下のテーブルがあります。（列：「USER_ID」、「VARIANT」（VARCHAR、'A'または'B'）、「CONVERSION」（BOOLEAN）、'TIMESTAMP'）、「USER DEMOGRAPHICS」（列：「USER_ID」、「REGION」、「DEVICE」）関係者は、以下の視覚化を確認したいと考えています。1. 各バリアントの全体的なコンバージョン率。2. 各バリアントの地域別コンバージョン率。3. カイ2乗検定を使用して、各地域のバリアント間のコンバージョン率の差の統計的有意性（p値）を示すテーブル。 (p 値を返すストアド プロシージャ CHI SQUARE TEST(variant_a_conversions INT、variant_a_total INT、variant_b_conversions INT、variant b total INT) にアクセスできると仮定します。) クエリと Snowsight 機能のどの組み合わせが、最適なパフォーマンスと保守性で目的の結果を達成できるでしょうか。

データ収集システムを設計する際に、データを収集する頻度を評価する際に考慮すべき要素は何ですか? (該当するものをすべて選択してください)

レポートとダッシュボードを管理する際に、自動化された繰り返し可能なタスクを構築することが重要なのはなぜですか?

テーブル関数は他の Snowflake 関数とどう違うのでしょうか?