Natuurlijk! Hier is een strategie voor dataversiebeheer en lineage voor je MLOps-pijplijn, gericht op jouw databronnen en uitdagingen: 1. Implementatie van DVC (Data Version Control) of Pachyderm: - Kies DVC voor eenvoud en integratie met bestaande Git-workflows of Pachyderm voor schaalbaarheid en containerisatie. - Configureer de tool om je CSV-bestanden en Excel-spreadsheets te traceren en te versieëren. 2. Structurering van je data repositories: - Organiseer een centrale repository (bijvoorbeeld in Git) voor je datavolumes en scripts. - Maak aparte directories voor verschillende databronnen en dataversies. 3. Versiebeheer van data: - Gebruik DVC-commando's of Pachyderm-pipelines om dataversies vast te leggen bij elke wijziging. - Koppel data-versies aan specifieke code-commits of tags in Git. 4. Data lineage vastleggen: - Documenteer welke dataversies gebruikt worden voor elke modeltraining. - Maak automatisch logs/metadata die aangeven welke data, wanneer en door wie is gebruikt. - Gebruik DVC’s 'dvc.yaml' en 'dvc.lock' bestanden om data- en pipeline lineage te behouden. 5. Integratie met modeltraining workflows: - Automatiseer het proces zodat bij elke training de gebruikte dataversie wordt vastgelegd. - Implementeer CI/CD pipelines die dataverand en modelversies koppelen. 6. Naleving en audit: - Zorg dat alle dataverwijzingen en versies traceerbaar zijn volgens regelgeving voor medische data. - Bewaar audit trails en access logs. - Implementeer encryptie en toegangscontrole waar nodig. 7. Governance en documentatie: - Documenteer duidelijk je databeheerproces en data lineage. - Gebruik metadata en tags om datastatus en herkomst te labelen. 8. Training en bewustwording: - Train je team in het gebruik van de tools en procedures. - Zorg dat best practices worden gevolgd voor databeheer en compliance. 9. Regelmatig onderhoud en review: - Voer periodieke audits uit op datalogs en versies. - Evalueer en optimaliseer je databeheerproces continu. Deze aanpak zorgt ervoor dat je altijd kunt achterhalen welke dataversies gebruikt zijn, voldoet aan regelgeving en klaar bent voor audits. Het gebruik van DVC of Pachyderm helpt daarbij door automatisering en traceerbaarheid te bieden.

Op basis van uw vereisten, hier is een gestructureerde strategie voor dataversiebeheer en lineage in uw MLOps-pijplijn: ### Kernstrategie 1. **Dataversionering met DVC (Data Version Control)** - Gebruik DVC om CSV- en Excel-bestanden te versioneren naast uw code - Sla geversionerde data op in remote storage (S3, GCS, Azure Blob) - Koppel dataversies aan specifieke codecommits via `.dvc`-bestanden 2. **Lineage Tracking & Reproduceerbaarheid** - Implementeer DVC pipelines om dataverwerking en training reproduceerbaar te maken - Gebruik `dvc exp show` en `dvc dag` om experimenten en lineage te visualiseren - Log alle datatransformaties en dependencies in DVC-stages ### Implementatiestappen **Stap 1: Data Ingestion & Versionering** ```bash # Initialiseer DVC dvc init dvc remote add -d myremote /pad/naar/remote # Voeg data toe aan versionering dvc add data/raw/kassa_data.csv dvc add data/raw/excel_spreadsheets.xlsx git add data/raw/.gitignore data/raw/*.dvc ``` **Stap 2: Pipeline-configuratie** ```yaml # dvc.yaml stages: preprocess: cmd: python src/preprocess.py deps: - data/raw/kassa_data.csv - data/raw/excel_spreadsheets.xlsx outs: - data/processed/cleaned_data.csv ``` **Stap 3: Experiment Tracking** ```bash # Train model met specifieke dataversie dvc exp run -S data=@123abc dvc exp show --no-pager ``` ### Naleving Medische Data - **Anonimisering**: Implementeer data masking vóór versionering - **Toegangscontrole**: Configureer bucket policies voor remote storage - **Audit Logs**: Gebruik DVC metrics en parameters voor traceerbaarheid - **Retentiebeleid**: Configureer object lifecycle policies in cloud storage ### Alternatief met Pachyderm Als u kiest voor Pachyderm: - Gebruik **Pachyderm pipelines** voor automatische dataversionering - Implementeer **input repositories** voor elke databron - Gebruik **pachctl** voor lineage tracking across pipelines ### Aanbevolen Praktijken 1. **Metadata Management**: Voeg beschrijvende metadata toe aan elke dataversie 2. **Data Validation**: Implementeer data quality checks vóór versionering 3. **Backup Strategy**: Configureer cross-region replication voor critical data 4. **Documentatie**: Onderhoud `data.md` met datasetbeschrijvingen en schema-evolutie ### Monitoring & Audit - Gebruik DVC metrics om modelprestaties per dataversie te tracken - Implementeer data lineage visualisatie met DVC of custom dashboard - Bewaar audit trails van alle data-access operaties Deze aanpak garandeert volledige traceerbaarheid van welke dataversie gebruikt werd voor elke modeltraining, voldoet aan medische compliance-eisen, en integreert naadloos met uw bestaande tools.