DEAデータの取り込みと変換

あるマーケティング企業では、複数のSaaSから収集した顧客データをS3に保存している。SQLやPythonの経験がないデータアナリストが自らデータクレンジングと列変換ルールを定義し、スケジュールで定期実行できる仕組みを最小コストで整備したい。

A
Amazon SageMaker Data Wrangler で変換フローを作成し、Processing Jobとして定期スケジュール実行する
Amazon SageMaker Data Wrangler はMLパイプライン向けの変換ツールであり、汎用データクレンジングの定期実行には過剰なコストと設定の複雑性を伴う。
B
AWS Glue DataBrew でビジュアルレシピを定義し、スケジュール実行でデータクレンジングを自動化する
✓ 正解
AWS Glue DataBrew はコード不要のビジュアルUIで変換レシピを定義し、スケジュールジョブによる定期実行も標準サポートする非エンジニア向けサービス。
C
AWS Glue Studio のビジュアルETLエディタでパイプラインを設計し、Glueスケジュールトリガーで定期実行する
AWS Glue Studio はビジュアルETLエディタを持つが、ETL概念の理解が前提でSQLやPythonの知識がないユーザーの自律的な利用には適していない。
D
Amazon EMR Serverless でPySpark スクリプトを記述し、EventBridge Schedulerで定期起動する
Amazon EMR Serverless はSparkスクリプトの実行環境であり、PySpark記述能力が前提となるため非エンジニアのセルフサービス利用には不向き。

解説

AWS Glue DataBrew はコード不要のビジュアルUIで250以上の変換レシピを定義でき、スケジュールジョブによる定期実行を標準サポートする。非エンジニアがセルフサービスで利用できる。

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