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DEAデータの取り込みと変換

あるマーケティング分析会社では、データアナリストチーム(Python・SQL未経験)が複数データソースから収集した顧客データのクレンジングと正規化を担当しています。不正なメールアドレスの除去・電話番号フォーマット統一・欠損値補完など300以上の変換パターンをノーコードで適用し、実際のデータサンプルを見ながらインタラクティブに変換ルールを確認・修正できる環境が必要です。最も適切なサービスはどれですか?

A
AWS Glue DataBrewを使用し、ビジュアルインターフェイスでレシピを作成してデータクレンジングと正規化を定義・実行する
✓ 正解
AWS Glue DataBrewは250以上の組み込みクレンジング変換とデータプレビューをGUIで提供するサービスで、ノーコードでインタラクティブにレシピを作成・実行できる非エンジニア向けの最適なサービスです。
B
AWS Glue Studioを使用し、ビジュアルジョブエディタでETLフローをノーコードで作成してSparkジョブとして実行する
AWS Glue Studioはデータエンジニア向けのビジュアルETLフロー設計ツールで、DataBrewほど豊富なデータクレンジング特化の組み込み変換やインタラクティブなデータプレビュー機能がありません。
C
Amazon SageMaker Data Wranglerを使用し、GUIでデータの前処理・特徴量エンジニアリングをインタラクティブに実施する
Amazon SageMaker Data Wranglerは機械学習パイプライン向けの特徴量エンジニアリングサービスであり、マーケティングデータのクレンジング・正規化を主目的とする用途には適していません。
D
Amazon Athenaを使用し、S3上のデータにSQLクエリで変換処理を記述しCTASでクレンジング済みデータを保存する
Amazon AthenaはSQL記述が必要なクエリサービスであり、Python・SQL未経験のアナリストがノーコードで変換ルールをインタラクティブに確認・修正する要件を満たしません。

解説

AWS Glue DataBrewは、コーディング不要のビジュアルデータ準備サービスです。250以上の組み込み変換(フォーマット統一・欠損値処理・重複除去・正規表現フィルタ等)をGUIで適用でき、実際のデータサンプルをプレビューしながらインタラクティブにレシピ(変換手順の定義)を作成できます。作成したレシピはジョブとしてスケジュール実行可能で、非エンジニアのアナリストが業務データのクレンジングを主導するユースケースに最適化されています。 選択肢BのAWS Glue Studioはビジュアルなジョブ作成ツールですが、主にデータエンジニア向けのETLフロー設計ツールであり、DataBrewほど豊富な組み込みクレンジングパターンやリアルタイムのデータプレビュー機能を持ちません。 選択肢CのAmazon SageMaker Data Wranglerはデータサイエンス・機械学習向けの特徴量エンジニアリングツールであり、一般的なデータクレンジング業務への適用は設計意図と異なります。 選択肢DのAmazon AthenaはSQL記述が必要なクエリサービスであり、SQL未経験のアナリストがノーコードで変換ルールをインタラクティブに確認・修正する要件を満たしません。

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