Q81 — AWS DEA-C01 第1章

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小売会社は、顧客注文に関する情報を含むデータセットに対して、AWS Glueを用いた抽出・変換・読み込み（ETL）操作を行っています。同社は、データの正確性および一貫性を確保するために特定の検証ルールを実装したいと考えています。 これらの要件を満たすソリューションはどれですか？

• A. AWS Glueジョブブックマークを使用して、データの正確性および一貫性を追跡する。
• B. 特定のデータ品質チェックを定義するためのカスタムAWS Glue Data Qualityルールセットを作成する。 ✓
• C. 標準的なデータ品質検証のために、組み込みのAWS Glue Data Qualityトランスフォームを使用する。
• D. 集中型のデータスキーマおよびメタデータリポジトリを維持するためにAWS Glue Data Catalogを使用する。

正解: B. 特定のデータ品質チェックを定義するためのカスタムAWS Glue Data Qualityルールセットを作成する。

解説

AWS Glueは、分析のためにデータを準備および読み込むための完全マネージド型の抽出・変換・読み込み（ETL）サービスです。本問で求められるのは、データの正確性および一貫性を保証するための特定の検証ルールの実装です。各オプションを検討すると：A. AWS Glueジョブブックマークは、ジョブの実行を追跡し、データ処理の正確性を保証するものですが、データ品質の特定ルールを定義するものではありません。B. AWS Glueでは、カスタムのデータ品質ルールセットを作成でき、本問で求められる「特定の検証ルール」の実装に直接対応できます。C. 組み込みのAWS Glue Data Qualityトランスフォームは、標準的なデータ品質検証に使用されますが、「特定の検証ルール」には十分に対応できない可能性があります。D. AWS Glue Data Catalogは、データのスキーマおよびメタデータを管理するものであり、データ検証ルールの実装とは無関係です。したがって、Bオプション「特定のデータ品質チェックを定義するためのカスタムAWS Glue Data Qualityルールセットを作成する」が、本問の要件を最もよく満たすソリューションです。