Uma empresa mantém arquivos CSV no Amazon S3. Um engenheiro de dados deve transformar os CSVs e gravar os resultados em um novo bucket S3. As transformações necessárias são: renomear uma coluna, descartar colunas específicas, pular a segunda linha de cada arquivo, criar uma nova coluna derivada de valores na primeira linha e filtrar linhas por uma coluna numérica. Qual opção atende a esses requisitos com o menor esforço de desenvolvimento?

AWS Glue DataBrew oferece uma interface visual e receitas pré-construídas para transformações de dados. As receitas podem ser configuradas para renomear, descartar colunas, pular linhas, criar novas colunas com base em expressões e filtrar dados, tudo sem escrever código. Isso atende a todos os requisitos com o menor esforço de desenvolvimento. Jobs Python do AWS Glue exigiriam codificação manual para cada transformação. Um crawler personalizado do AWS Glue é para descoberta de esquema, não transformação de dados. Um workflow do AWS Glue orquestra jobs, mas não realiza as transformações em si de forma visual e de baixo código como o DataBrew.