สตูดิโอแบบครบวงจรของ Amazon SageMaker รองรับการสร้างและประเมินกฎคุณภาพข้อมูลแล้ว
ขณะนี้ สตูดิโอแบบครบวงจรของ Amazon SageMaker รองรับการสร้างและประเมินกฎคุณภาพข้อมูล ซึ่งขับเคลื่อนโดยการตรวจคุณภาพข้อมูลของ AWS Glue วิศวกรข้อมูล นักวิเคราะห์ และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถกำหนดกฎคุณภาพข้อมูล เรียกใช้การประเมินชุดกฎ และดูผลลัพธ์ได้โดยตรงภายในสตูดิโอแบบครบวงจรของ Amazon SageMaker ทั้งสำหรับข้อมูลที่อยู่ในพื้นที่จัดเก็บในตารางแค็ตตาล็อกและข้อมูลที่อยู่ระหว่างการโอนย้ายภายในงาน Visual ETL ซึ่งจะช่วยให้คุณสามารถตรวจจับปัญหาคุณภาพข้อมูลได้ก่อนที่ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องจะเข้าสู่ Data Lake หรือส่งผลกระทบต่อเวิร์กโหลดด้านการวิเคราะห์และแมชชีนเลิร์นนิงปลายทาง
ด้วยการเปิดตัวครั้งนี้ คุณสามารถสร้างกฎโดยใช้ Data Quality Definition Language (DQDL) เดียวกันกับที่ใช้ในการตรวจคุณภาพข้อมูลของ AWS Glue และเรียกใช้การประเมินได้โดยตรงในสตูดิโอแบบครบวงจรของ Amazon SageMaker ผ่านเวิร์กโฟลว์สองรูปแบบ สำหรับข้อมูลที่อยู่ในพื้นที่จัดเก็บ แท็บ Data Quality (คุณภาพข้อมูล) เฉพาะบนแอสเซตแค็ตตาล็อกจะมีความสามารถในการสร้างกฎ การประเมินแบบตามต้องการหรือตามกำหนดเวลา และผลลัพธ์ผ่าน/ไม่ผ่านแบบละเอียดสำหรับแต่ละกฎ สำหรับข้อมูลที่อยู่ระหว่างการโอนย้าย คุณสามารถเพิ่มการแปลง Evaluate Data Quality (ประเมินคุณภาพข้อมูล) ลงในงาน Visual ETL ใดก็ได้ และตรวจสอบผลลัพธ์คุณภาพข้อมูลได้เป็นส่วนหนึ่งของรายละเอียดการเรียกใช้ คุณสามารถสร้างชุดกฎที่ตรวจสอบความครบถ้วน ความเป็นเอกลักษณ์ ความใหม่ ความถูกต้อง และมิติด้านคุณภาพข้อมูลอื่น ๆ ได้
ฟีเจอร์นี้พร้อมใช้งานใน AWS Region ทุกแห่งที่มีสตูดิโอแบบครบวงจรของ Amazon SageMaker ให้บริการ ทั้งในโดเมนที่ใช้ศูนย์ข้อมูลประจำตัวของ AWS IAM และโดเมนที่ใช้ IAM หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติม โปรดไปที่เอกสารประกอบของสตูดิโอแบบครบวงจรของ Amazon SageMaker