Vous recevez des fichiers CSV mensuels d'un tiers ; le schéma change tous les trois mois. Exigences : exécution planifiée, les analystes non-développeurs peuvent modifier les transformations, et un concepteur de transformation graphique. Quelle solution répond à ces exigences ?

Dataprep by Trifacta est la solution la plus appropriée car elle offre une interface graphique intuitive (concepteur de transformation graphique) qui permet aux analystes non-développeurs de créer et de modifier facilement des recettes de transformation. Dataprep gère également les changements de schéma de manière flexible et permet la planification des exécutions. Les autres options sont moins adaptées : Charger dans BigQuery et utiliser SQL : Bien que possible, cela ne fournit pas de concepteur graphique et peut devenir complexe pour les changements de schéma fréquents, nécessitant des compétences SQL avancées. Pipeline Python Dataflow : Nécessite des compétences en développement Python et une gestion du code, ce qui n'est pas idéal pour des analystes non-développeurs. Apache Spark sur Dataproc : Implique une infrastructure plus complexe et des compétences en Spark/programmation, ce qui est au-delà des exigences pour des analystes non-développeurs et un concepteur graphique.