ある製造会社は、昨年の生産量データをPostgreSQLデータベースに保存しています。ビジネスアナリスト（コードを書かない）は、データを準備し、将来の生産量を予測するためのモデルを構築できる必要があります。最小限の労力でコーディングなしで実現できるエンドツーエンドのソリューションはどれですか？

このソリューションは、ノーコードでエンドツーエンドの機械学習ワークフローを実現します。AWS Glue DataBrewは、コードを書かずにPostgreSQLデータベースに直接接続し、データのクレンジングや変換を行うことができます。ビジネスアナリストは、使いやすいビジュアルインターフェースでデータ準備を実行できます。その後、Amazon SageMaker Canvasは、コーディングなしでモデルを構築し、予測を行うための直感的なインターフェースを提供します。これにより、ビジネスアナリストは最小限の労力で、データ準備から予測までを完結できます。 他の選択肢は、EMRクラスターのセットアップやAWS Glueジョブの作成など、コーディングやより複雑な設定が必要となるため、ビジネスアナリストがノーコードで利用するには適していません。また、SageMaker Studioはデータサイエンティスト向けのツールであり、ノーコードの要件には合致しません。