Una empresa de fabricación almacena los datos del volumen de producción del año pasado en una base de datos PostgreSQL. Los analistas de negocio (que no escriben código) deben poder preparar los datos y construir un modelo para pronosticar el volumen de producción futuro. ¿Qué solución de extremo a extremo requiere el menor esfuerzo y no requiere codificación?

La opción correcta es la que requiere el menor esfuerzo y no necesita codificación para analistas de negocio. AWS Glue DataBrew permite la preparación de datos visual e interactiva sin código, conectándose directamente a PostgreSQL. Amazon SageMaker Canvas es una interfaz visual sin código que permite a los analistas construir modelos de aprendizaje automático y generar predicciones. Las otras opciones requieren codificación o un esfuerzo mayor. Amazon EMR y Amazon SageMaker Studio (para modelado avanzado) implican codificación. Aunque AWS Glue puede preparar datos, a menudo requiere scripts de Python o Scala, lo que no es ideal para analistas sin experiencia en codificación. Mover datos a S3 con DMS y luego usar Glue para la preparación añade pasos y complejidad, y Glue no es inherentemente sin código para la preparación.