S3 上的資料集儲存庫包含個人身份資訊 (PII)，這些資訊在模型訓練之前必須經過修訂。哪個選項能最大限度地減少開發工作來從資料中移除 PII？

AWS Glue DataBrew 提供了內建的轉換功能，可以直接偵測和修訂個人身份資訊 (PII)，例如姓名、電子郵件地址和電話號碼。這大大減少了開發工作，因為您無需編寫自訂程式碼。SageMaker Data Wrangler 雖然功能強大，但通常需要撰寫自訂轉換來處理複雜的 PII 偵測和修訂，這增加了開發複雜度。建立自訂 Lambda 函數或使用 Glue 開發端點都需要手動編寫和維護程式碼來處理 PII 偵測和修訂邏輯，這比 DataBrew 的預建功能更耗時且容易出錯。