Un data lake en Amazon S3 contiene registros con información de identificación personal (PII). Varios grupos de usuarios necesitan acceso a los datos sin procesar, pero deben estar restringidos únicamente a los campos PII que requieren. ¿Qué enfoque proporciona el control de acceso a nivel de columna requerido con el menor esfuerzo?

La opción correcta es la más eficiente porque AWS Lake Formation está diseñado específicamente para la gobernanza de datos en data lakes, incluyendo el control de acceso a nivel de columna y fila. Al integrar Lake Formation con Amazon Athena, puede definir permisos granulares sobre las tablas del catálogo de datos, lo que permite a los roles de IAM acceder solo a las columnas PII necesarias. Esto minimiza el esfuerzo administrativo en comparación con otras soluciones. Las opciones incorrectas son: Amazon QuickSight es una herramienta de BI y, aunque tiene seguridad a nivel de columna, su propósito principal no es la gobernanza de data lakes, y requeriría que los usuarios accedan a los datos a través de QuickSight, no directamente a través de Athena. Crear una interfaz de usuario personalizada con Amazon Cognito es una solución de desarrollo que implica un esfuerzo significativamente mayor para construir y mantener, en lugar de utilizar un servicio gestionado como Lake Formation. Crear roles de IAM con políticas basadas en identidad a nivel de columna no es directamente posible para datos en S3 sin un motor de consulta intermedio que aplique esas políticas. IAM por sí solo no proporciona control de acceso a nivel de columna para datos dentro de archivos en S3.