某个 Amazon Redshift 集群是公司唯一的数据源，其中包含一些敏感字段。一位数据科学家需要访问某些敏感列，但不能更改源数据或在数据库中存储匿名副本。哪种解决方案所需的实施工作量最少？

动态数据屏蔽（Dynamic Data Masking）是Redshift内置功能，允许您在查询时根据用户或角色自动屏蔽敏感数据，而无需更改底层数据或创建数据副本。这直接满足了题干中“不能更改源数据或在数据库中存储匿名副本”的要求，并且实施工作量最小，因为它直接在数据库层面配置。 创建物化视图虽然可以实现屏蔽，但它会创建数据的副本，不符合要求。将数据卸载到S3并使用Athena或Glue进行匿名化，虽然能实现屏蔽，但涉及数据移动、存储和额外的服务配置，实现工作量远大于直接在Redshift中配置动态数据屏蔽。