Een marketingteam heeft vijf jaar aan nieuwsberichten in PDF-formaat en moet inhoudelijke inzichten en sentiment extraheren. De oplossing moet Amazon Textract gebruiken om de PDF's te verwerken en moet minimale operationele overhead vereisen. Welke oplossing voldoet aan deze vereisten?

De correcte optie is om de geëxtraheerde inzichten aan Amazon Comprehend te leveren voor analyse en de analyse op te slaan in een Amazon S3-bucket. Amazon Textract is ideaal voor het extraheren van tekst en gegevens uit PDF's. Amazon Comprehend is een natuurlijke taalverwerkingsservice (NLP) die sentimentanalyse en entiteitsextractie kan uitvoeren, wat perfect aansluit bij de behoefte om inhoudelijke inzichten en sentiment te extraheren. Het opslaan van de resultaten in S3 biedt duurzame, schaalbare opslag en minimale operationele overhead. De andere opties zijn minder geschikt: Amazon Athena is een queryservice voor S3-gegevens, geen NLP-service voor sentimentanalyse. Amazon DynamoDB is een NoSQL-database, geschikt voor het opslaan van gestructureerde gegevens, maar het bouwen van een sentimentmodel met Amazon SageMaker vereist aanzienlijk meer operationele overhead en expertise dan het gebruik van de beheerde service Amazon Comprehend. Amazon QuickSight is een business intelligence-service voor visualisatie, geen NLP-service voor sentimentanalyse.