数据工程师必须使用 AWS 服务将数据集加载到 Amazon S3 数据湖中。在对数据进行分析后，工程师发现了个人身份信息 (PII)。工程师需要对数据集进行分析并混淆 PII。哪种方法能够以最少的操作工作量满足此要求？

正确答案是使用 AWS Glue Studio 中的 Detect PII 转换来识别 PII，然后混淆 PII，并使用 AWS Step Functions 编排数据管道。AWS Glue Studio 提供了内置的 Detect PII 转换，可以轻松识别和混淆敏感数据，这大大减少了手动编码和操作工作量。Step Functions 能够有效地编排整个数据管道，确保数据处理的自动化和可靠性。 选项A需要自定义 Lambda 函数来识别和混淆 PII，这增加了开发和维护的复杂性。选项C中，AWS Glue Data Quality 主要用于数据质量检查，不直接用于混淆 PII，且其规则创建可能不如 Detect PII 转换直接。选项D将数据摄取到 DynamoDB，然后使用 Lambda 处理，这增加了不必要的中间存储和处理步骤，且DynamoDB不适合作为数据湖的直接入口。