ある投資会社は、増え続ける半構造化データを取り込んでおり、重複するレコードや一般的なスペルミスを削除して、レコードの重複排除を行う必要があります。運用上のオーバーヘッドが最も少ないこの機能を提供するオプションはどれですか？

AWS GlueのFindMatches機能は、機械学習を活用して、重複するレコードやスペルミスのあるレコードを特定し、重複排除を行うことができます。これは、半構造化データに対して運用オーバーヘッドを最小限に抑えながら、高い精度でデータ品質を向上させるための最適なソリューションです。 Amazon Athenaの非ウィンドウ関数は、重複排除に利用できますが、スペルミスのような曖昧な重複を検出する機能は持たず、手動でのロジック実装が必要になるため、運用オーバーヘッドが増大します。Amazon Neptune MLとApache Gremlinスクリプトは、グラフデータ分析に特化しており、重複排除の主要な目的には適していません。Amazon DynamoDBのグローバルテーブル機能は、データのレプリケーションと高可用性を提供しますが、重複排除機能は持っていません。