Uma equipe de marketing tem cinco anos de notícias em formato PDF e precisa extrair insights de conteúdo e sentimento. A solução deve usar o Amazon Textract para processar os PDFs e deve exigir o mínimo de sobrecarga operacional. Qual solução atende a esses requisitos?

A opção correta é "Fornecer os insights extraídos para o Amazon Comprehend para análise. Salvar a análise em um bucket do Amazon S3." O Amazon Textract é ideal para extrair texto e dados de PDFs. Para análise de conteúdo e sentimento, o Amazon Comprehend é o serviço de machine learning totalmente gerenciado da AWS que fornece essas funcionalidades sem a necessidade de construir modelos personalizados, minimizando a sobrecarga operacional. Salvar a análise em um bucket do Amazon S3 é uma prática comum e econômica para armazenamento de dados. As outras opções são menos adequadas porque: O Amazon Athena é um serviço de consulta interativa que funciona com dados armazenados no S3, mas não realiza análise de sentimento diretamente. O Amazon DynamoDB é um banco de dados NoSQL, adequado para armazenar dados, mas o Amazon SageMaker para construir um modelo de sentimento exigiria mais sobrecarga operacional do que usar o Comprehend. O Amazon QuickSight é uma ferramenta de visualização de dados, mas não realiza a análise de sentimento por si só.