Uma empresa usa o Amazon DataZone para governança de dados e um catálogo de negócios. Seus dados residem em um data lake do Amazon S3 e eles usam o AWS Glue com o AWS Glue Data Catalog. Um engenheiro de dados deve disponibilizar as pontuações do AWS Glue Data Quality no portal do Amazon DataZone. Qual abordagem satisfaz esse requisito?

A abordagem correta integra a qualidade de dados do AWS Glue diretamente com o Amazon DataZone. Criar um conjunto de regras DQDL (Data Quality Definition Language) e aplicá-lo a uma tabela específica do AWS Glue permite que o AWS Glue avalie a qualidade dos dados. Agendar a execução diária garante que as pontuações sejam atualizadas regularmente. Configurar o projeto do Amazon DataZone com uma fonte de dados do AWS Glue e habilitar a qualidade de dados para essa fonte permite que o DataZone ingira e exiba essas pontuações. As opções incorretas sugerem o uso de transformações ETL do AWS Glue para qualidade de dados ou a configuração do Amazon Redshift como fonte de dados no DataZone. Embora as transformações ETL possam realizar verificações de qualidade, a integração nativa do AWS Glue Data Quality com o DataZone é feita através da criação e execução de conjuntos de regras DQDL. Usar o Redshift como fonte de dados não é apropriado, pois os dados residem no S3 e são catalogados pelo AWS Glue.