MLエンジニアが、モデルを構築するために、Amazon S3、Amazon Athena、およびSnowflakeからSageMakerに履歴データを直接ロードする必要があります。これらのソースをクエリしてSageMakerにインポートするには、どのツールを使用すべきですか？

SageMaker Data Wranglerは、Amazon S3、Amazon Athena、およびSnowflakeを含む複数のデータソースからデータを直接クエリ、準備、およびSageMakerにインポートするための専用ツールです。これにより、データ準備プロセスが簡素化されます。AWS Glue DataBrewはデータ準備ツールですが、SageMakerへの直接インポート機能はData Wranglerほど統合されていません。SageMaker PipelinesはMLワークフローのオーケストレーションに使用され、DataSyncはデータ転送サービスであり、直接的なデータクエリや準備には適していません。SageMaker Feature Storeは特徴量を保存および管理するためのものであり、データソースからの直接的なクエリやインポートの主要なツールではありません。