1.2標準
注文データの金額がNULLまたは負値になることがある。
分析用テーブルへ出力する前に不正レコードを隔離し、正常データだけを集約する。
最も適切な処理設計はどれか。
× 不正解
Glue ETLで検証・クレンジングを行い、エラー行を隔離して根拠を残すと、正常データの分析と品質調査を両立できる。
詳細解説
正しいGlue ETLで検証条件を適用し、エラー行を別プレフィックスへ出力する
変換中にNULL・範囲・形式を検証し、正常データとエラー行を分けて後続処理できる。
変換中にNULL・範囲・形式を検証し、正常データとエラー行を分けて後続処理できる。
誤りすべての負値を0へ置換し、元データを破棄する
原因調査と監査ができず、意味のある負値まで失う可能性がある。
原因調査と監査ができず、意味のある負値まで失う可能性がある。
誤りCloudTrailで金額の範囲を検査する
CloudTrailはAWS API監査ログで、業務データの値検証を行わない。
CloudTrailはAWS API監査ログで、業務データの値検証を行わない。
誤りIAMでNULL値を拒否する
IAMはAWSリソースの権限を制御し、レコード値の検証を行わない。
IAMはAWSリソースの権限を制御し、レコード値の検証を行わない。
実際に確かめる
一時的な検証環境で実行できる例です。
AWS Glueの変換、Data Quality、エラー行出力の公式説明を確認する。期待される結果
値を無条件に捨てるのではなく、検証・隔離・再処理の流れを説明できる。理解のポイント
- データ品質
- NULL
- 異常値
- エラー隔離
確認時の注意
- 確認環境: AWS公式DEA-C01試験ガイドと各サービスの公式ドキュメントの確認
- AWS公式DEA-C01 Domain 1・Task 1.2と各サービスの公式ドキュメントを確認する。
基礎のおさらい
品質ルール
完全性、範囲、形式、一意性を業務要件として明示し、変換前後で測定する。
エラー処理
不正データを隔離し、原因・件数・再投入手順を残して監査可能にする。
問題IDAWS-DEA-038
確認環境AWS公式DEA-C01試験ガイドと各サービスの公式ドキュメントの確認
最終技術確認2026-08-20
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