git 是一个很不错的svc 系统，当前基于git 的玩法是越来越多了，比如gitops，基于git 的数据管理也是包含了不少的开源实现
基于git 玩法的好处
- 版本化，可以实现特定版本的只读活着灵活管理，有些系统是支持不可变模式的，可以防止数据被随意修改
- 可管理化，可以实现数据即代码，数据不在是杂碎的东西了
- 利用git 模式现实自动化，主要是结合类似devops 的玩法，可以复用基于git devops 的一些周边工具
- 更好的数据共享以及使用，同时可以更好的实现数据管理知识的共享（与git 的玩法是类似的）
一些开源实现
- dvc
偏向于机器学习 - nessie
nessie 也是基于git的，但是它更偏向于catalog - dolt
实现了不少类似git 的能力，可以方便的进行数据管理，包含了cloud 以及本地托管模式 - ArtiVC
部分支持git 能力，好处是简单，支持多种数据存储，同时如果集成了rclone，更好支持更多的数据存储 - dremio
dremio 支持的部分也是基于了nessie，当然属于少量开源 - dbt
我们可以利用git 模式进行数据模型管理 - cubejs
实际上这个是cube.js cloud 在进行bi api 处理上的支持能力，也基于了git 进行数据模型管理 - lakefs
提供了类似git 的数据管理，包含分支，存储基于对象存储，需要元数据，能力还是不错的
说明
基于git 模式的数据版本管理工具的实现是越来越多了，加上当前的lakehouse 需求，是一个很不错的玩法,目前已经有不少的数据分析项目开始集成git 玩法了
比如dremio 就集成了nessie 支持数据的git 化管理，looker 等一些云化的bi 以及数据女分析平台就支持基于git 模式的建模（dbt 也提供了类似的能力，只是偏向于
T，实际上目前官方也在支持其他的，毕竟社区支持其他模式的需求越来越多了），以上只是一些项目的简单整理，实际上基于git 的玩法还是很多，可以变通下
参考资料
https://docs.lakefs.io/reference/object-model.html
https://github.com/iterative/dvc
https://dagshub.com/blog/data-version-control-tools/
https://lakefs.io/data-versioning/
https://github.com/projectnessie/nessie
https://projectnessie.org/
https://dvc.org/
https://github.com/dolthub/dolt
https://github.com/dremio/dremio-oss
https://artivc.io/
https://github.com/InfuseAI/ArtiVC
https://www.getdbt.com/
https://github.com/dbt-labs/dbt-core