El versionado de datos es la práctica de rastrear, gestionar y almacenar diferentes versiones de los datos a lo largo del tiempo, similar al control de versiones en software. Permite recuperar, comparar y auditar cambios en conjuntos de datos, asegurando su integridad y reproducibilidad.

Beneficios del versionado de datos

• Facilita la reproducibilidad en análisis y modelos de Machine Learning.

• Permite rastrear cambios y evolución de datos en pipelines ETL.

• Mejora la gobernanza y calidad de datos.

• Ayuda en la detección y corrección de errores en los datos.

Herramientas populares para versionado de datos

• DVC (Data Version Control)

• Delta Lake (Apache Spark)

• MLflow

• LakeFS

• Git LFS (Large File Storage)

El versionado de datos es clave en DataOps, MLOps y Big Data, ya que permite trabajar con datos de manera estructurada y controlada.