Ein Marketingteam verfügt über fünf Jahre an Nachrichtenberichten im PDF-Format und muss Inhaltsinformationen und Stimmungen extrahieren. Die Lösung muss Amazon Textract verwenden, um die PDFs zu verarbeiten, und sollte einen minimalen Betriebsaufwand erfordern. Welche Lösung erfüllt diese Anforderungen?

Die korrekte Antwort ist, die extrahierten Erkenntnisse Amazon Comprehend zur Analyse zur Verfügung zu stellen und die Analyse in einem Amazon S3-Bucket zu speichern. Amazon Comprehend ist ein vollständig verwalteter Dienst für natürliches Sprachverständnis (NLU), der Textanalysen durchführt, um Erkenntnisse aus Texten zu gewinnen, einschließlich Stimmungsanalyse. Dies passt perfekt zur Anforderung, Stimmungen aus den Nachrichtenberichten zu extrahieren, und erfordert minimalen Betriebsaufwand. Amazon S3 ist eine kostengünstige und hochverfügbare Speicherlösung für die resultierenden Analysedaten. Die anderen Optionen sind weniger geeignet: Amazon Athena ist ein Abfragedienst, aber nicht für die Stimmungsanalyse zuständig. Amazon DynamoDB ist eine NoSQL-Datenbank, die zwar die Erkenntnisse speichern könnte, aber Amazon SageMaker für ein Stimmungsmodell zu verwenden, wäre ein höherer Betriebsaufwand, da SageMaker das Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Machine-Learning-Modellen erfordert. Amazon QuickSight ist ein Business-Intelligence-Dienst zur Visualisierung und Analyse, aber er führt keine Stimmungsanalyse durch.