金融機関向けのデータ取り込みパイプラインを設計しています。パイプラインは、さまざまなソースからの取引データを「TRANSACTIONS」というSnowflakeテーブルに読み込みます。「TRANSACTIONS」テーブルには、「TRANSACTION」、「ACCOUNT ID」、「TRANSACTION DATE」、「TRANSACTION AMOUNT」、「TRANSACTION TYPE」などの列が含まれています。データは、Snowpipeを使用してマイクロバッチで読み込みます。潜在的なソースシステムエラーやネットワークの問題により、同じ「TRANSACTION ID」を持つ重複レコードが取り込まれることがあります。取り込みパフォーマンスへの影響を最小限に抑えながら、「TRANSACTIONS」テーブルで「TRANSACTION_ID」値が重複しないようにすることで、データの整合性を確保する必要があります。データの整合性とパフォーマンスを考慮して、Snowflakeでこの重複排除要件を処理する最も効率的で信頼性の高い方法は、次のどれですか。

頻繁に使用されるSnowflakeクエリのパフォーマンスボトルネックを調査しています。ボトルネックの原因は、特定のテーブルのデータ偏りにあるのではないかと疑っています。「orders」テーブル、特に列のデータ偏りを診断するためのデータ収集に最も効率的な方法は、Snowflakeのシステム関数とクエリの組み合わせのうちどれでしょうか？

SQL を使用したデータ分析において、ユーザー定義関数 (UDF) はどのような重要な役割を果たしますか?

ビジネス要件に応じたレポートやダッシュボードを維持する上で、データの運用化はどのような役割を果たしますか?

ある小売企業は、売上データを保存するためにSnowflakeを使用しています。マテリアライズドビューを活用したダッシュボードで、日々の売上動向を表示しています。売上データは1時間ごとに更新されます。ダッシュボードチームから、ダッシュボードに古いデータが表示されることがあるという報告を受けています。倉庫コストに大きな影響を与えることなく、ダッシュボードに常に最新の売上数値を反映させたいと考えています。以下の戦略のうち、最も効果的なものはどれでしょうか？