AWS Glue Studio에서 데이터 품질 평가 - AWS Glue
이점

AWS Glue Studio에서 데이터 품질 평가

AWS Glue 데이터 품질은 정의된 규칙에 따라 데이터의 품질을 평가하고 모니터링합니다. 그러면 조치가 필요한 데이터를 쉽게 식별할 수 있습니다. AWS Glue Studio에서는 시각적 작업에 데이터 품질 노드를 추가하여 데이터 카탈로그의 테이블에서 데이터 품질 규칙을 생성할 수 있습니다. 그런 다음 시간 경과에 따라 진화하는 데이터 세트의 변경 사항을 모니터링하고 평가할 수 있습니다. AWS Glue Studio에서 AWS Glue Data Quality를 사용하는 방법에 대한 개요는 다음 비디오를 참조하세요.

다음은 AWS Glue 데이터 품질을 사용하는 방법에 대한 주요 단계입니다.

  1. Create data quality rules(데이터 품질 규칙 생성) - 구성된 기본 제공 규칙 세트를 선택하여 DQDL 빌더를 통해 데이터 품질 규칙 세트를 구축합니다.

  2. Configure a data quality job(데이터 품질 작업 구성) - 데이터 품질 결과 및 출력 옵션을 기반으로 작업을 정의합니다.

  3. 데이터 품질 작업 저장 및 실행 - 작업을 생성하고 실행합니다. 작업을 저장하면 해당 작업에 대해 생성한 규칙 세트가 저장됩니다.

  4. Monitor and review the data quality results(데이터 품질 결과 모니터링 및 검토) - 작업 실행이 완료된 후 데이터 품질 결과를 검토합니다. 원하는 경우 작업을 미래 날짜로 예약할 수 있습니다.

이점

데이터 분석가, 데이터 엔지니어 및 데이터 사이언티스트는 AWS Glue Studio의 데이터 품질 평가 노드를 사용하여 시각적 작업 편집기에서 데이터 품질을 분석, 구성, 모니터링 및 개선할 수 있습니다. 데이터 품질 노드를 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다.

  • 데이터 품질 문제 감지 가능 - 데이터 세트의 특성을 확인하는 규칙을 생성하여 문제를 확인할 수 있습니다.

  • 간편한 시작 - 미리 구축된 규칙 및 작업으로 시작할 수 있습니다.

  • 긴밀한 통합 - AWS Glue Data Quality는 AWS Glue 데이터 카탈로그를 기반으로 실행되므로 AWS Glue Studio에서 데이터 품질 노드를 사용할 수 있습니다.