DVC，即Data Version Control，是一个开源的版本控制系统，专为数据科学和机器学习项目设计。它由iterative.ai团队于2017年开发，旨在解决数据和模型版本管理的挑战。DVC的核心理念是通过数据版本化，提高机器学习项目的可重复性和协作效率。

在传统的软件开发中，版本控制系统如Git已经非常成熟，但它们并不适用于处理大型数据文件和模型。DVC的出现，就是为了填补这一空白。它允许用户像管理代码一样管理数据和模型，同时保持轻量级和高效性。DVC通过跟踪数据变化，使得团队成员能够清晰地看到每个数据集的历史，以及它们是如何随着时间演进的。

此外，DVC还支持数据存储和共享，这对于分布式团队和云计算环境尤为重要。用户可以将数据集存储在云服务中，如Amazon S3、Google Cloud Storage等，而不是本地硬盘。这样，团队成员无论身在何处，都能访问和使用相同的数据集，极大地促进了远程协作。

在实际应用中，DVC可以帮助数据科学家和工程师更好地管理机器学习实验。它记录了实验的所有方面，包括数据集、模型、代码和结果，使得实验可以被完整地复现。这不仅有助于团队内部的知识共享，也使得研究成果可以被社区验证和复用。