Una empresa de inversión ingiere un volumen cada vez mayor de datos semiestructurados y necesita eliminar los registros duplicados, así como los errores ortográficos comunes. ¿Qué opción proporciona esta capacidad con la menor sobrecarga operativa?

La característica FindMatches de AWS Glue es una herramienta de machine learning (ML) diseñada específicamente para identificar y eliminar registros duplicados y errores ortográficos en conjuntos de datos, incluso cuando no hay identificadores exactos. Esto la hace ideal para datos semiestructurados y volúmenes crecientes, ofreciendo una baja sobrecarga operativa al ser un servicio gestionado. Las funciones no-Windows de Amazon Athena no son una característica estándar para la deduplicación basada en ML y no abordan errores ortográficos de manera eficiente. Amazon Neptune ML y Apache Gremlin se utilizan para grafos y relaciones complejas, no para la deduplicación de registros semiestructurados. Las tablas globales de Amazon DynamoDB replican datos entre regiones y no previenen la inserción de datos duplicados a nivel de contenido, ni corrigen errores ortográficos.