# AWS Glue Studio を使用したデータ品質の評価
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 AWS Glue Data Quality は、定義したルールに基づき、データ品質の評価とモニタリングを行います。これにより、アクションが必要なデータを簡単に特定できます。AWS Glue Studio では、ビジュアルジョブにデータ品質ノードを追加して、データカタログ内のテーブルにデータ品質ルールを作成できます。これにより、経時的に進化するデータセットの変化をモニタリングし、評価できます。AWS Glue Studio で AWS Glue Data Quality を操作する方法の概要については、次の動画を参照してください。

[![AWS Videos](https://img.youtube.com/vi/DUd5s_CFtBM/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=DUd5s_CFtBM)


 AWS Glue Data Quality を使用する手順の概要を次に示します。

1. **データ品質ルールの作成** – 設定した組み込みルールセットを選択して、DQDL ビルダーを使用してデータ品質ルールのセットを作成します。

1.  **データ品質ジョブの設定** – データ品質結果と出力オプションに基づいてアクションを定義します。

1.  **[Save and run a data quality job]** – ジョブを作成して実行します。ジョブを保存すると、そのジョブ用に作成したルールセットが保存されます。

1.  **データ品質結果のモニタリングとレビュー** – ジョブの実行が完了した後にデータ品質結果をレビューします。必要に応じて、ジョブを将来の日付にスケジュールすることもできます。

## 利点
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 データアナリスト、データエンジニア、データサイエンティストは、AWS Glue Studio でデータ品質評価ノードを使用し、ビジュアルジョブエディタでデータ品質を分析、設定、モニタリング、改善できます。データ品質ノードの使用には、次のような利点があります。
+  **データ品質の問題を検出可能** - データセットの特性をチェックするルールを作成することで、問題を確認できます。
+  **簡単に開始可能** - 事前構築済みのルールとアクションで開始できます。
+  **緊密な統合** - AWS Glue Data Quality は AWS Glue データカタログ上で実行されるため、AWS Glue Studio でデータ品質ノードを使用できます。