Estúdio Unificado Amazon SageMaker já oferece criação e avaliação de regras de qualidade de dados
Agora, o Estúdio Unificado Amazon SageMaker oferece criação e avaliação de regras de qualidade de dados com a tecnologia do AWS Glue Data Quality. Engenheiros de dados, analistas e cientistas de dados podem definir regras de qualidade de dados, executar avaliações de conjuntos de regras e visualizar resultados diretamente no Estúdio Unificado SageMaker, tanto para os dados em repouso nas tabelas do catálogo quanto para os dados em trânsito em trabalhos de ETL Visual. Esse recurso ajuda a detectar problemas de qualidade de dados antes que dados incorretos entrem em data lakes ou afetem workloads subsequentes de analytics e machine learning.
Com esse lançamento, você pode criar regras usando a mesma linguagem de definição de qualidade de dados (DQDL) usada no AWS Glue Data Quality e executar avaliações diretamente no Estúdio Unificado SageMaker em dois fluxos de trabalho. Para dados em repouso, uma guia “Qualidade de dados” dedicada nos ativos do catálogo oferece criação de regras, avaliações sob demanda ou programadas e resultados detalhados de aprovação/falha por regra. Para dados em trânsito, você pode adicionar uma transformação “Avaliar qualidade dos dados” a qualquer trabalho de ETL Visual e analisar os resultados de qualidade dos dados como parte dos detalhes da execução. Você pode criar conjuntos de regras que verificam a integridade, exclusividade, atualização, precisão e outras dimensões da qualidade dos dados.
Esse recurso está disponível em todas as regiões da AWS que oferecem o Estúdio Unificado Amazon SageMaker para domínios baseados no Centro de Identidade do AWS IAM e no IAM. Para saber mais, acesse a documentação do Estúdio Unificado Amazon SageMaker.