Una empresa necesita una solución de auditoría que pueda analizar metadatos a nivel de características, generar informes sobre esos metadatos y permitir establecer la sensibilidad y la autoría de las características. ¿Qué opción cumple estos requisitos con el menor esfuerzo de desarrollo?

La opción correcta es la más eficiente porque SageMaker Feature Store permite almacenar metadatos personalizados directamente con cada característica, lo que simplifica la gestión y auditoría. QuickSight es una herramienta de BI que se integra fácilmente con Feature Store (a través de Athena o S3) y es ideal para analizar y generar informes visuales sobre estos metadatos, incluyendo la sensibilidad y autoría, con el mínimo esfuerzo de desarrollo. Las otras opciones requieren un esfuerzo de desarrollo significativamente mayor: La primera opción implica construir un pipeline de datos personalizado y usar DynamoDB, lo cual es más complejo que la funcionalidad nativa de Feature Store para metadatos. La segunda opción sugiere usar SageMaker Studio para inspeccionar metadatos, lo cual es posible pero menos potente y automatizado para informes que QuickSight. La tercera opción propone algoritmos personalizados para analizar metadatos, lo que añade complejidad innecesaria cuando QuickSight puede realizar análisis declarativos.