Snowflake のクローンにより、元のデータに影響を与えることなく分離されたテストと分析が可能になり、操作用の別の環境を提供することでデータの整合性を維持しながら特定のユースケースをサポートできます。

「閲覧可能」（B）で共有すると、ユーザーはダッシュボード自体を変更できなくなります。「基になるテーブル／ビューに対するSELECT権限とデータベース／スキーマに対するUSAGE権限」を付与すると、ダッシュボードがユーザーに代わってクエリを実行した際に、ユーザーはデータを参照できます。「編集可能」（A）ではダッシュボードの変更が許可されますが、これは望ましくありません。「監視」（C）は、データウェアハウスの使用状況を監視するためのもので、データアクセスのためのものではありません。PDFとしてエクスポート（D）は回避策ですが、インタラクティブ性が失われ、直接共有する方法ではありません。Eは不正解です。データソースに対する権限は別途付与する必要があります。

自動化されたタスクにより手作業が削減され、レポートとダッシュボードの一貫性が確保されます。

オプションDは、Snowflakeに完全にロードされる前にデータ量を直接測定するため、正確なデータ量特定とコスト最適化が可能となり、最も効果的です。クラウドプロバイダーのSDKを使用してデータ量を確認することで、コストとデータ量の見積もりが容易になります。

オプションDは、Snowflakeの組み込みウィンドウ関数（DENSE_RANK）を活用してパーティション（地域と日）内で効率的なランキングを行うため、最も効率的でスケーラブルです。ウィンドウ関数は並列処理に最適化されています。DENSE_RANKは、同点を適切に処理します（同点のカテゴリには同じランクを割り当てます）。オプションAも同様ですが、同点の場合はDENSE_RANKの方が適しています。オプションBは、ストアドプロシージャの反復的な性質により、処理速度が遅く、スケーラブルではありません。オプションCは、一時テーブルの作成とJOIN操作のため、非効率的です。オプションEは、重要なフィルタリングを外部ツールにオフロードするため、パフォーマンスに影響を与えます。