一家制造公司将去年的产量数据存储在PostgreSQL数据库中。业务分析师（不编写代码）必须能够准备数据并构建模型来预测未来的产量。哪种端到端解决方案所需的工作量最少且无需编码？

正确答案是使用AWS Glue DataBrew连接到PostgreSQL数据库并执行数据准备，然后使用Amazon SageMaker Canvas进行模型构建和预测。这是因为业务分析师不编写代码，且需要最少的工作量。AWS Glue DataBrew提供无代码的数据准备功能，可以直接连接到PostgreSQL。Amazon SageMaker Canvas是为业务分析师设计的无代码机器学习工具，可以轻松构建和部署模型。 选项A和C涉及Amazon EMR或AWS Glue，这些服务通常需要编码或更深入的技术知识。选项D中的Amazon SageMaker Studio虽然强大，但通常需要Python编码技能，不适合不编写代码的业务分析师。因此，DataBrew和Canvas的组合是最符合题目要求的无代码、低工作量解决方案。