あるeコマース企業は、AWS Lake FormationとAmazon Athenaを使ってデータレイクを管理しています。`orders`テーブルには`order_id`、`customer_name`、`email`、`phone_number`、`order_amount`、`product_id`のカラムがあります。データアナリストは`order_id`、`order_amount`、`product_id`のみ参照でき、PII（個人識別情報）に該当する`customer_name`、`email`、`phone_number`へのアクセスは完全に禁止する必要があります。最も適切な実装方法はどれですか？
AWS Lake Formationはカラムレベルのアクセス制御をサポートしており、テーブル内の特定カラムのみにSELECT権限を付与できます。Athena経由でクエリを実行した際、許可されていないカラムは完全に隠蔽され、`SELECT *`を実行しても許可済みカラムのみが返されます。 選択肢AのAmazon S3バケットポリシーはオブジェクトまたはプレフィックス単位で機能するため、同一ファイル内のカラムレベルの制御は不可能です。 選択肢CのAWS Glueテーブルビューは技術的には動作しますが、元テーブルとの同期維持やスキーマ変更への追随など運用コストが高くなります。 選択肢DのAmazon Athenaワークグループはクエリの実行管理（コスト配分・結果の保存先・スキャン量制限など）を目的とした機能であり、カラムレベルのアクセス制御は提供していません。