AWS Glue Studio bietet jetzt eine Erstellungserfahrung ohne Code für die Datenaufbereitung
AWS Glue Studio Visual ETL kündigte heute die allgemeine Verfügbarkeit von „Datenaufbereitung erstellen“ an, eine neue Benutzererfahrung ohne Code für Geschäftsanwender und Datenanalysten mit einer Benutzeroberfläche im Tabellenkalkulationsstil, die Aufträge der Datenintegration in großem Umfang auf AWS Glue für Spark ausführt. Die neue visuelle Datenaufbereitungsumgebung erleichtert es Datenanalysten und Datenwissenschaftlern, Daten zu bereinigen und zu transformieren, um diese für Analytik und Machine Learning (ML) aufzubereiten. Innerhalb dieser Umgebung können Sie aus Hunderten von vorgefertigten Transformationen wählen, um Aufgaben der Datenaufbereitung zu automatisieren, und das alles, ohne dass Sie einen Code schreiben müssen.
Geschäftsanalysten können jetzt mit Dateningenieuren kooperieren, um Aufgaben der Datenintegration zu erstellen. Die visuelle Flussansicht in Glue Studio Visual kann von Dateningenieuren genutzt werden, um Verbindungen zu den Daten zu definieren und die Reihenfolge des Datenflussprozesses festzulegen, während Geschäftsanalysten Erfahrungen mit der Datenaufbereitung nutzen können, um die Datentransformation und -ausgabe zu definieren. Zusätzlich können DataBrew-Kunden ihre bestehenden „Rezepte“ zur Datenbereinigung und -aufbereitung in die neue AWS-Glue-Datenaufbereitungumgebung importieren, diese weiterhin direkt in AWS Glue Studio schreiben und die Rezepte für die Aufbereitung von Petabytes an Daten hochskalieren, und das zu den günstigeren Preisen für AWS-Glue-Aufträge.
Dieses Feature ist in allen kommerziellen AWS-Regionen verfügbar, in denen AWS Glue DataBrew verfügbar ist. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation und im Blogbeitrag.