# AWS Glue Studio에서 데이터 품질 평가
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 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.

[![AWS Videos](http://img.youtube.com/vi/DUd5s_CFtBM/0.jpg)](http://www.youtube.com/watch?v=DUd5s_CFtBM)


 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.

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

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

1.  **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
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 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.