想像 Git 這樣的分散式版本控制系統普及之前的軟體工程世界。這就是數據世界目前所處的位置。
產生資料量的爆炸性成長迫使組織放棄關聯式資料庫，轉而將資料儲存在物件儲存中。這加劇了團隊在充分發揮數據潛力之前需要解決的可管理性挑戰。
這就是我們回到數據版本控制的地方
資料版本控制很重要，因為它可以提高資料團隊的速度，同時降低錯誤成本。
閱讀本文，了解您需要了解的有關資料版本控制的所有資訊 – 它是什麼、它如何運作以及為什麼它對每個資料從業者如此重要。我們還將向您展示市場上的一些數據版本控制工具，並概述它們的主要優點和缺點。
什麼是版本控制？
生產級系統需要某種形式的版本控制和單一事實來源。任何持續更新的資源（尤其是由多人更新）都需要某種審核追蹤來追蹤所有變更。
在軟體工程中，解決這個 墨西哥 WhatsApp 號碼數據 問題的方法是 Git，它允許工程師提交更改，從來源創建不同的分支，並將我們的分支合併回原始分支，等等。
那麼，什麼是資料版本控制呢？
資料版本控制與資料集而不是原始程式碼的範式相同。即時數據系統不斷地攝取新數據，而不同的用戶則在相同的數據集上進行實驗。這很容易導致同一資料集的多個版本，這絕對不像單一事實來源
此外，在機器學習環境中，團隊可能會在同一資料集的不同版本上訓練相同模型的多個版本。如果這些模型沒有經過適當的審核和版本控制，您最終可能會得到一個錯綜複雜的資料集和實驗網路。
資料版本控制就是透過註冊特定
資料集上的變更來追蹤資料集
版本控制為您帶來兩個主要好處：
隨著時間的推移，專案開發的可見性- 顯示新增、修改和刪除的內容。
風險管理– 如果目前版本出現意外問題，您可以輕鬆切換到舊版的工作。描述每個變更的文件可讓您了解版本之間的差異，幫助您 2021 年趨勢報告 房地產市 更快地管理問題。
資料版本控制系統為資料科學家和工程師解決了哪些痛點？
資料庫、資料倉儲和資料湖的管理員和使用者經常面臨以下常見問題：
他們擁有的數據僅代表世界的當前狀況
由於世界總是在變化，因此這些數據也會不斷變化。如果您想返回或查看較舊的資料狀態，可以深入查看日誌檔案並將其還原。這聽起來不錯，但此方法對於資料分析目的並不方便。
這就是資料版本控制解決的痛點
除了標準的資料版本控制方法之外，更進階的資料版本控制還可以幫助使用者設定安全的資料儲存操作。
例如，在機器學習的背景下，資料科學 台灣新聞 家可以測試他們的模型以提高效率並對資料集進行更改。透過這種類型的版本控制，團隊可以輕鬆擷取 Git 提交中的資料和模型的版本，這提供了在這些不同資料內容之間切換的機制。
結果是團隊成員可以遍歷的資料
程式碼和機器學習模型的單一歷史記錄。這使專案與邏輯檔案名稱保持一致，並允許您在任何雲端或本地解決方案中為資料和模型使用不同的儲存解決方案。
資料版本控制還允許團隊使用審核功能來審查系統仔細追蹤的資料修改，從而提高資料合規性。
使用 LakeFS 進行大規模資料版本控制
數據版本控制系統如何運作？
資料版本控制基於儲存隨時間建立或變更的資料的連續版本。例如，版本控制可以儲存對檔案或資料庫中某個資料行的變更。如果您套用更改，它將被儲存，但檔案的初始版本也將保留。