Uma empresa de varejo usa o AWS Glue ETL para processar dados de pedidos de clientes e precisa aplicar regras de validação personalizadas para garantir a correção e a consistência. Qual solução atenderá a esse requisito?
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Resposta correta: Criar conjuntos de regras personalizados do AWS Glue Data Quality para definir verificações específicas de qualidade de dados..
Por que esta é a resposta
A criação de conjuntos de regras personalizados do AWS Glue Data Quality é a solução correta porque permite definir verificações de validação específicas para os dados de pedidos, garantindo correção e consistência conforme as necessidades do negócio. Os bookmarks de jobs do AWS Glue são para processamento incremental, não para validação de dados. As transformações integradas do AWS Glue Data Quality são para validações padrão, o que pode não cobrir todas as regras personalizadas exigidas. O AWS Glue Data Catalog é para gerenciamento de metadados e esquema, não para aplicar regras de validação de dados.
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