Een investeringsmaatschappij verwerkt een steeds groter wordend volume aan semi-gestructureerde data en moet records dedupliceren, waarbij duplicaten en veelvoorkomende spelfouten worden verwijderd. Welke optie biedt deze mogelijkheid met de minste operationele overhead?

De FindMatches-functie van AWS Glue is specifiek ontworpen voor het identificeren en dedupliceren van records, zelfs wanneer er geen exacte overeenkomsten zijn, zoals bij spelfouten. Dit wordt bereikt met behulp van machine learning, wat de operationele overhead minimaliseert omdat het geen complexe handmatige regels of scripts vereist. Niet-Window-functies in Amazon Athena zijn geschikt voor exacte duplicaten, maar niet voor spelfouten of bijna-overeenkomsten. Amazon Neptune ML en Apache Gremlin zijn bedoeld voor grafiekdata en relatie-analyse, niet voor het dedupliceren van semi-gestructureerde records met spelfouten. De global tables-functie van Amazon DynamoDB is voor het repliceren van data over regio's en voorkomt geen duplicaten binnen een dataset.