企業使用越來越多的數據作為決策和營運的基礎。收集、分析和使用數據來提供決策演算法以改善未來服務的數位產品的絕對數量也在迅速增加。正因為如此，數據品質已成為幾乎每個行業（從金融、醫療保健到零售）的企業最重要的資產。許多組織都會問自己如何維護資料湖中的資料品質。
隨著時間的推移，數據工程團隊使用各種技術創建了新的數據管理技能。此類生態系統是圍繞著資料湖和資料管道等技術構建的，這些技術使儲存和分析資料變得簡單且廉價。
儘管數據工具和流程取得了一些突破
工程師仍面臨許多挑戰。一是一直存在的問題：在處理如此多的數據變化時如何保持數據品質？
為什麼維護資料湖中的資料品質如此困難？
儲存、組織和連接資料的需求催生了一種稱為資料工程的新型工作。其最初的目標是幫助商業智慧和資料庫管理。從那時起，由於處理大量數據和機器學習技術的需求，該領域發生了巨大的變化。
由於機器性能不佳或 ETL 方法過時
資料工程師正在處理比以往更多的數據，並努力維持資料管道的正常狀態。
以下是大多數資料工程師當今面臨的一些問題：
在數據流入湖泊之前很難驗證數據品質和一致性。這是因為，與軟體工程師不同，資料從業人員並沒有真正的資料暫存或 QA 環境。一切，包括可能出現的問題，都會被沖進湖裡。
工程師無法單獨測試和調試新
資料集。無論是在預生產階段、部署階段，或是到達最終使用者之前的最終品質檢查階段。這是因為數據沒有專門的測 台灣 WhatsApp 號碼數據 試環境。一切最終都歸於一湖。
由於資料工程師缺乏有效的技術來發現、評估和排除生產中的錯誤，因此圍繞故障排除出現了許多挑戰。
正如您所料，數據工程的
很大一部分是基於手動工作並涉及繁重的工作。與軟體開發人員不同，資料工程師無法使用各種自動化技術，這些技術使得低階手動工作變得不必要並消除錯誤。更不用說犯錯的成本相當高，這往往會阻礙企業快速行動。
有逃生路線嗎？它就在拐角處——您可以在每個使用 Git 進行操作的現代軟體開發團隊中找到它。
透過版本控制維護資料品質
好消息是所有這些問題都已在應用程式層級解決。在標準的開發團隊中，不同的開發人員添加到同一個儲存庫中不會產生任何誤解。不同的使用者同時使用不同版本的軟體，但開發人員可以透過使用使用者正在使用的確切版 確保您具備線上和線下銷售的能力 本輕鬆複製使用者問題。
這就是資料版本控制工具的目的。他們帶來了從軟體開發到數據的經過時間考驗的最佳實踐。
以與管理程式碼相同的方式管理資料可以提高許多資料操作任務的效率。這裡有幾個例子。
資料的版本控制和分支
當資料有很多版本時，從沿襲的角度來看，版本歷史非常清晰。工程師可以輕鬆追蹤其儲存庫或資料集的更改，並將客戶指向剛剛可用的資料。
隔離工作
當對現有資料管道進行更改或修復時，需要對這些變更進行測試，以確保它們確實改進了資料並且不會產生新的錯誤。為此，資料工程師需 印度數據 要能夠在這些變更成為生產資料的一部分之前單獨開發和測試這些變更。
復原
如果您向使用者公開生產資料
並且出現任何問題，您始終可以透過單一原子操作回滾到先前的版本。
時間旅行
想像一下資料品質問題會導致效能下降或基礎設施成本上升。如果您有版本控制，您可以從修改投入生產的位置打開湖的分支。使用這些信息，您可以重新建立所有環境功能以及問題本身，以開始找出問題所在。
掛鉤
版本控制系統可讓您設定在發生某
事件時觸發的操作。例如，Webhook 可以檢查新檔案以查看它是否符合允許的資料類型之一。
使用資料版本控制平台可以解決困擾處理相同資料的大數據工程團隊的問題。當出現問題時，故障排除速度明顯加快。
開源解決方案 LakeFS 很好地說明了這一點，因為它允許工程師處理程式碼等數據，利用當今軟體開發人員使用的所有最佳實踐和類似 Git 的流程。