서로 다른 구조와 형식을 가진 두 데이터 세트(고객 주문 및 제품 카탈로그 설명)를 병합하고, 유사한 레코드를 일치시키고 중복을 제거해야 합니다. 이 데이터를 일치시키고 정제하는 데 가장 적합한 솔루션은 무엇입요?

AWS Glue의 FindMatches 변환은 서로 다른 구조와 형식의 데이터 세트에서 유사한 레코드를 식별하고 중복을 제거하는 데 특화된 기계 학습 변환입니다. 이는 정확한 일치가 아닌 '유사 일치'를 처리하므로, 고객 주문과 제품 카탈로그 설명처럼 구조가 다른 데이터를 병합하고 정제하는 데 가장 적합합니다. AWS Glue 크롤러는 데이터 스키마를 자동으로 검색하여 Glue Data Catalog를 채우는 데 필수적입니다. 다른 옵션들은 이러한 복잡한 유사성 기반 매칭 및 중복 제거 기능을 제공하지 않습니다. AWS Lambda는 프로그래밍 방식의 복잡성과 유지 관리 부담이 크며, Glue SearchTables API는 유사 일치보다는 메타데이터 검색에 중점을 둡니다. Lake Formation은 데이터 보안 및 거버넌스 도구이지, 데이터 매칭 및 변환 도구가 아닙니다.