DEAデータの取り込みと変換
データサイエンティストや非技術者のデータアナリストが、Amazon S3に保存されている大規模なデータセットの品質を評価し、欠損値の補完や異常値の正規化などのデータ準備作業を行いたいと考えています。SQLクエリやPythonスクリプトを一切記述せずに、視覚的なインターフェースを通じてこれらのクレンジングタスクを実行できるAWSサービスはどれですか。
AAmazon EMR Studioを起動し、Jupyter NotebookでPandasを用いたクレンジング用テンプレートを提供する
Amazon EMR Studio環境でのJupyter Notebookの使用は、データ処理においてPythonやSparkのコーディングスキルが必要不可欠であるため、「スクリプトを一切記述せずに」という要件を満たすことができません。
BAWS Glue StudioのビジュアルエディタでETLジョブを作成し、アナリストにキャンバス上でロジックを構成させる
AWS Glue StudioはETLジョブの構築を視覚的に行うツールですが、主にエンジニア向けのパイプライン構築用であり、アナリスト向けの高度なデータプロファイリングや欠損値処理の専用UIとしては機能が不足しています。
CAWS Glue DataBrewを使用して、視覚的なインターフェースでプロファイリングとデータ変換レシピを作成する
✓ 正解
AWS Glue DataBrewは非エンジニア向けのビジュアルデータ準備ツールであり、コードを記述することなく250以上の組み込み変換機能を使用して、データのプロファイリングやクレンジングのレシピを簡単に作成できます。
DAmazon Athenaを使用して複雑なSQLビューを作成し、アナリストにそのビューをダッシュボード経由で提供する
Amazon Athenaは強力なクエリエンジンですが、データのクレンジングやビューの作成にはSQLの高度な知識と記述が必要になるため、コード記述を避けたいアナリスト向けの直接的なソリューションにはなりません。
解説
AWS Glue DataBrewは、コードを記述することなく、視覚的なインターフェース（ポイント＆クリック）を通じてデータをクレンジングおよび正規化できるビジュアルデータ準備ツールです。データサイエンティストやアナリストは、250以上の組み込み変換機能を使用して異常のフィルタリング、フォーマットの標準化、無効な値の修正を行う「レシピ」を作成でき、データプロファイリング機能によってデータの品質や統計を視覚的に評価できます。EMR Studio (Jupyter) はPython等のコーディングが必要です。AthenaはSQLの記述が必要です。Glue StudioはETLパイプラインのビジュアル作成ツールですが、DataBrewほど非エンジニア向けのデータプロファイリングや高度な欠損値補完のUIに特化していません。
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