Bir şirket, Amazon S3'te CSV dosyaları tutmaktadır. Bir veri mühendisi, CSV'leri dönüştürmeli ve sonuçları yeni bir S3 bucket'ına yazmalıdır. Gerekli dönüşümler şunlardır: bir sütunu yeniden adlandırmak, belirli sütunları bırakmak, her dosyanın ikinci satırını atlamak, ilk satırdaki değerlerden türetilmiş yeni bir sütun oluşturmak ve sayısal bir sütuna göre satırları filtrelemek. Bu gereksinimleri en az geliştirme çabasıyla hangi seçenek karşılar?

AWS Glue DataBrew, bu tür veri dönüşümleri için tasarlanmış görsel bir veri hazırlama aracıdır. Sütun yeniden adlandırma, sütun bırakma, satır atlama (ikinci satırı atlamak gibi), yeni sütun türetme ve sayısal sütuna göre filtreleme gibi işlemleri kod yazmadan, sürükle ve bırak arayüzüyle kolayca gerçekleştirmenizi sağlayan hazır dönüşümler (recipe'ler) sunar. Bu, en az geliştirme çabasıyla gereksinimleri karşılamanın en verimli yoludur. AWS Glue Python job'ları kod yazmayı gerektirir. AWS Glue custom crawler'lar sadece meta verileri keşfeder, dönüşüm yapmaz. AWS Glue workflow'ları birden fazla işi düzenler ancak dönüşüm mantığını kendisi sağlamaz; bu durumda her bir dönüşüm adımı için ayrı işler oluşturmak gerekir ki bu da daha fazla geliştirme çabası demektir.