Você recebe CSVs mensalmente de terceiros; o esquema muda a cada três meses. Requisitos: execução agendada, analistas não desenvolvedores podem modificar as transformações e um designer gráfico de transformação. Qual solução atende a esses requisitos?

A opção correta é usar o Dataprep by Trifacta porque ele oferece uma interface visual intuitiva que permite a analistas não desenvolvedores criar e modificar transformações de dados (receitas) sem escrever código. Ele também suporta agendamento de execuções. A capacidade de lidar com esquemas em mudança é facilitada pela sua natureza de preparação de dados. Carregar CSVs no BigQuery e usar SQL não atende ao requisito de um designer gráfico de transformação e pode ser complexo para analistas não desenvolvedores gerenciarem mudanças de esquema. Fazer com que analistas escrevam pipelines Python Dataflow exige habilidades de programação que os analistas não desenvolvedores podem não ter e não oferece uma interface gráfica de transformação. Usar Apache Spark no Dataproc também exige habilidades de codificação e não fornece a interface visual desejada para analistas não desenvolvedores.