管理 ETL 脚本和工作流的版本控制，涉及使用版本控制系统（VCS），如 Git，结构化的仓库组织，以及清晰的变更跟踪流程。主要目标是维护可靠的修改历史，促进协作，并确保可复现性。开发人员通常将脚本、配置文件和文档存储在 Git 仓库中，利用分支策略（例如，特性分支、主/生产分支）来隔离变更。例如，一个团队在处理数据转换脚本时，可能会为添加新的数据源创建一个特性分支，在隔离环境中测试，并在代码评审后合并到主分支。提交消息应明确描述变更（例如，“修复销售数据管道中的日期解析错误”），以便于将来的问题排查。
仓库结构在有效的版本控制中起着关键作用。一个组织良好的 ETL 项目可能包含诸如 /scripts（用于 SQL 或 Python 代码）、/configs（环境特定设置）和 /docs（数据血缘或模式图）之类的目录。版本标签（例如 v1.2.0）有助于标记稳定版本，而命名约定（例如 transform_customer_v2.py）则有助于清晰地表示迭代。例如，如果在生产工作流中发现一个 bug，开发人员可以快速回退到上一个带有标签的版本。测试环境（例如，预生产环境）应与生产环境保持一致，以便在部署前验证变更。自动化测试流水线可以在拉取请求上运行健全性检查，以防止破坏性变更合并到主分支。
处理依赖和环境特定配置同样重要。Docker 等工具可以将 ETL 工作流容器化，以确保在不同环境中的一致执行，而配置管理工具（例如 Apache Airflow 的 Variables 或 Kubernetes 的 ConfigMaps）则将环境特定设置（例如数据库 URL）与代码分离。例如，一个 Dockerfile 可能指定 Python 3.10 及所需的库，确保所有开发人员使用相同的运行时环境。DVC 等数据版本控制工具可以跟踪输入数据集的变更，并将其与特定的脚本版本关联。CI/CD 流水线（例如 GitHub Actions）自动化部署过程，仅在变更通过预定义标准后才运行测试并部署到生产环境。VCS、结构化工作流和环境管理的这种组合可以减少错误并简化审计。