AWS Glue Data Quality는 데이터 품질 정의 언어(Data Quality Definition Language, DQDL)로 작성한 규칙에 따라 데이터의 최신성(freshness)과 무결성(integrity) 등을 평가한다. Data Catalog에 등록된 데이터를 검사하는 것과 추출·변환·적재(extract, transform, load, ETL) 과정에서 미리 걸러내는 것은 적용 시점이 다르다. 규칙 통과율이 높다고 생성 답변의 의미까지 정확한 것은 아니다. 중첩 데이터(nested data)와 목록(list)에는 제약이 있어 평면화(flattening)가 필요한지도 살핀다. 예를 들어 애플리케이션은 ID가 없거나 중복된 레코드, 본문이 비었거나 손상된 파일을 모델 호출 전에 따로 분리할 수 있다. 이는 정의한 품질 규칙을 입력 처리에 적용하는 설계 예다.
적용 범위: 중첩·목록 데이터와 한도는 규칙 및 엔진별 조건을 확인한다.