데이터 기반 개발은 오늘날 많은 산업에서 소프트웨어 개발에 대한 지배적인 접근 방식입니다. 머신 러닝을 핵심 구성 요소로 포함하는 소프트웨어 개발의 새로운 시대에 대한 해답입니다. 이 새로운 개발 접근 방식은 인공 지능(AI) 기반 기능 개발의 새로운 측면과 과제를 해결하기 때문에 개발을 보다 쉽고 빠르고 효율적으로 만듭니다. 자동차 분야에서 ADAS 및 자율 주행 기능의 개발은 차량을 둘러싼 복잡한 상황을 분석하는 머신 러닝 모델에 의존합니다. 이러한 모델을 개발하고 구성하려면 실제 세계의 샘플 센서 데이터(많은 데이터)가 필수적입니다. 데이터의 양이 너무 커서 해당 데이터를 준비하는 데 실제로 개발에서 대부분의 시간(및 리소스)이 소요됩니다. 결과적으로, 개발 프로세스 내의 자원 할당이 이동했다면, 개발 최적화의 초점도 이동해야 합니다. 코드 작성보다 데이터 준비에 더 많은 비용이 투입된다면 데이터 준비가 비용 최적화의 초점이 되어야 합니다. 이러한 초점 이동은 데이터 기반 개발 접근 방식으로 해결됩니다.