ご質問ありがとうございます１
いくつかの観点でお答えさせてください。

1周目で最も失敗したという意味では、Lookerに集計を寄せすぎて、計算時間の長大化および冗長箇所が発生したことです。これは仕掛けではありませんが、2周目に最も変えたポイントとなります。

モデリングの柔軟性を高めて、より効率的な設計をできるようになったという意味では、Liquidパラメータです。
https://docs.looker.com/ja/data-modeling/learning-lookml/templated-filters

また、これは弊社ゆえのおいしさかと思いますが、スキャンデータ量を減らせたという意味では、ユーザー属性で、BigQueryのクラスタ化したフィールドで制限をかける機能です。
https://note.com/abe_masatoshi/n/n788c40ec62f3#MyGme

なお、こちらにLooker導入時の私のQ&Aをまとめましたのでよろしければご参考ください。
https://note.com/abe_masatoshi/n/n38d9fbae57e8