Une entreprise de vente au détail utilise AWS Glue ETL pour traiter les données de commande des clients et doit appliquer des règles de validation personnalisées pour garantir l'exactitude et la cohérence. Quelle solution répondra à cette exigence ?
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Bonne réponse : Créer des ensembles de règles de qualité des données AWS Glue personnalisés pour définir des contrôles de qualité des données spécifiques..
Pourquoi c'est la réponse
La création d'ensembles de règles de qualité des données AWS Glue personnalisés est la solution la plus appropriée car elle permet de définir des contrôles de qualité des données spécifiques et sur mesure, essentiels pour appliquer des règles de validation personnalisées sur les données de commande des clients. Les signets de tâche AWS Glue suivent les données traitées pour éviter la redondance, mais ne valident pas la qualité des données. Les transformations de qualité des données AWS Glue intégrées sont utiles pour des validations standard, mais ne permettent pas la flexibilité requise pour des règles personnalisées. Le AWS Glue Data Catalog gère les schémas et les métadonnées, mais n'effectue pas de validation active des données.
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