一家行銷公司將點擊流事件串流至 Kinesis Data Firehose 並儲存在 Amazon S3 中。他們計畫在 Amazon QuickSight 中為數百名跨部門使用者建立儀表板，並且需要一個可擴展、具成本效益且每日更新的解決方案。下列哪兩種步驟組合能最經濟地滿足這些要求？(選擇兩項)

使用 Amazon Athena 查詢點擊流資料是經濟高效的選擇，因為 Athena 是無伺服器服務，按查詢掃描的資料量付費，非常適合非頻繁或探索性查詢，且能直接查詢 S3 上的資料。Amazon Redshift 雖然功能強大，但需要預先配置叢集，成本較高，不適合僅用於點擊流資料的儲存和查詢。Amazon S3 analytics 主要是用於分析 S3 儲存使用情況，而非查詢資料內容。 透過 QuickSight SPICE 存取查詢資料並設定每日重新整理，能提供快速的儀表板效能，因為資料會載入到記憶體中。SPICE 容量是按用量付費，且能有效處理數百名使用者的併發存取。QuickSight direct SQL query 雖然可行，但會直接向底層資料源發出查詢，可能導致效能瓶頸，尤其是在多個使用者同時存取時，且每次查詢都會產生 Athena 費用。