Le développement orienté données est aujourd'hui une approche dominante du développement logiciel dans de nombreux secteurs. Il s’inscrit dans une nouvelle ère du développement logiciel qui s’articule autour de l'apprentissage automatique. Cette nouvelle approche facilite et accélère le développement, et améliore son efficacité car elle traite les nouveaux aspects et enjeux du développement de fonctions basées sur l’intelligence artificielle (IA). Dans le domaine automobile, le développement des fonctions ADAS et de conduite autonome repose sur des modèles d’apprentissage automatique qui analysent la situation complexe autour du véhicule. Pour développer et configurer ces modèles, il est nécessaire d’échantillonner des données de capteurs provenant du monde réel – beaucoup de données. Le volume de données est tellement énorme que la préparation de ces données occupe la majeure partie du temps (et des ressources) de développement. Par conséquent, si l'affectation des ressources au sein du processus de développement a changé, l'objectif de l'optimisation du développement doit également changer. Si davantage d'argent est dépensé pour la préparation des données que pour l'écriture d'un code, la préparation des données doit devenir un axe d'optimisation des coûts. Ce changement d'orientation est abordé par l'approche de développement orientée données.