Un'azienda di vendita al dettaglio utilizza AWS Glue ETL per elaborare i dati degli ordini dei clienti e deve applicare regole di convalida personalizzate per garantirne la correttezza e la coerenza. Quale soluzione soddisferà questo requisito?
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Risposta corretta: Creare ruleset personalizzati di AWS Glue Data Quality per definire controlli di qualità dei dati specifici..
Perché questa è la risposta
La risposta corretta è creare ruleset personalizzati di AWS Glue Data Quality per definire controlli di qualità dei dati specifici. AWS Glue Data Quality (DQ) consente di definire regole personalizzate per convalidare la correttezza e la coerenza dei dati durante i processi ETL. Questo è ideale per applicare regole di convalida specifiche dell'azienda. Le altre opzioni sono meno adatte: I job bookmark di AWS Glue tracciano i dati elaborati per evitare duplicazioni e non sono progettati per la convalida della qualità dei dati. Le trasformazioni AWS Glue Data Quality integrate offrono controlli standard, ma l'azienda richiede regole di convalida personalizzate. AWS Glue Data Catalog gestisce schemi e metadati, ma non esegue la convalida attiva dei dati.
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