什么是数据驱动

问题一：数据驱动是什么 就像是一种媒介吧，比如你用瓶子喝水，瓶子是媒介，水是数据

问题二：什么是数据驱动 就像是一种媒介吧，比如你用瓶子喝水，瓶子是媒介，水是数据

问题三：什么是数据驱动编程 数据驱动开发也就是说基于持久层的设计来完成整个模块开发的过程。Java界在这方面也是引起了重视、由此推出的bstek，就是在java方面的数据驱动上做到了实现。

数据驱动的开发由定义持久层(数据表或持久层对象)、创建数据集(查询语句)以及绑定数据集至相应的表现层组件(树、表格)三个步骤来完成，此时基于此数据集的显示、维护、查询等均得到了实现

问题四：数据驱动测试的介绍 数据驱动测试，即黑盒测试（Black-box Testing），又称为功能测试，是把测试对象看作一个黑盒子。利用黑盒测试法进行动态测试时，需要测试软件产品的功能，不需测试软件产品的内部结构和处理过程。数据驱动测试注重于测试软件的功能性需求，也即数据驱动测试使软件工程师派生出执行程序所有功能需求的输入条件。数据驱动测试并不是白盒测试的替代品，而是用于辅助白盒测试发现其他类型的错误。

问题五：大数据驱动是怎么样运营的 可以去大讲台看看，站内有大数据Hadoop教程、Spark教程等等，希望可以帮助到你。

问题六：什么是数据驱动模型 使用vfw应该可以

问题七：元数据驱动 什么是元数据驱动 这个应该是说

通过使用元数据，不断的完善现有的技术元数据与业务元数据。

通过完善的过程来指导整个数据仓库的建立。

元数据驱动的数据仓库开发过程可以细分为以下阶段：

1) 建立元数据

a 定义元数据的数据源；

b 定义元数据的内容和属性；

c 定义元数据使用规则；

d 声明元数据联合使用的规则；

元数据驱动，螺旋上升的数据仓库开发方式优点包括：

1 建立中央数据仓库系统数据的统一视图；

2 统一的元数据管理；

3 灵活的体系结构；

4 可扩展的架构；

与之相对的是“模型驱动构架”（MDA），它是OMG定义的一个软件开发框架。MDA的关键之处是，模型在软件开发过程中扮演了非常重要的角色。在MDA中，软件开发过程是由对软件系统的建模行为驱动的。

问题八：数据驱动的表现，有哪些数据对业务决策至关重要 数据当然很重要的，备份更重要。但可惜的是，很多企业的管理员一直在重复着错误的 *** 作。要更好地备份，提升备份效率，则要掌握好一些关键点。容灾备份行业的和力记易专家给大家一些很不错的建议： 1 备份数据时必须要考虑的 备份数据首先要做的是将我们的数据复制到备份介质上，比如硬盘、光盘（CD-R或DVD-R）或局域网上的存储设备甚至是云备份服务的服务器上，当然有一些企业还将数据拷贝到磁带上。关于磁带的备份，我们将在后面讨论，因为这种备份方案相对比较通用。现在要考虑的是，数据备份中最重要的两个因素：容量和时间。 容量：如果你想通过磁带来备份系统，那你需要更多的空间。比如你使用80GB DLT磁带机来备份系统，那你每天只能备份小于80GB的数据。如果数据量超过了这个数值，我们就要考虑另外的方案了。当然，可选方案有很多，最为通用的规则有：不要对系统进行完全备份，而采用增量备份，这样只需要较少的空间，将发生过变化的数据备份起来；如果磁带已经满了，更换新的磁带来备份数据；使用自动切换磁带的机器，这样半夜里备份数据时，它会自动换磁带或换到另一面来进行数据备份；增量备份方案要慎用，如果采用这个方案，那我们在恢复数据时，将需要更多的磁带，才能够达到完全的恢复。有两种方法来进行增量备份：一种方法是多次备份上次增加或修改后的数据，加上完全备份的磁带，有可能需要更多的磁带。比如，如果我们有一份完全的备份和6个增量备份，则需要7盒磁带才能够满足需求。另一种方法是只备份上次增加或修改后的数据，这样我们只要一份完全的备份和1个增量备份，只需要2盒磁带就可以满足需求了。 时间：这里考虑两种情况：一种是只需要几个小时就可以备份完成的，另一种是需要好几天才能够备份完成的。对于前一种情况，我们根本无需担心。就算你在网络上进行备份，也不要担心它对于公司网络的性能会产生多大的影响。但如果你备份数据的时间需要几天，那你最好重新建立一个局域网，也可以通过建立虚拟局域网来实现，即VLAN。我们将其称为BAN（Backup Area Network，数据备份网）。就算你是朝九晚五的白领，你也需要BAN。因为你可能需要备份Web服务器的数据，甚至需要做到实时备份（Live Backup）。如果你每天要备份数据时间超过了30小时（已经多于24小时了），这时你要考虑减少备份数据量，或者将这些数据进行分开备份。 2确认数据的有效性 备份数据时还有一个要考虑的问题，就是要确认数据的有效性。如果时间允许，一定要让数据备份软件在写入文件后，确认其有效性，否则有可能文件并没有完全正确写入备份介质，将来就无法恢复，这将是一个灾难。 另外，在备份数据时，一定不要删错文件，服务器上的日期一定要正确，否则有可能会因为日期不对而误删除掉一些文件。同时，还要让备份地点相对安全，要远离火灾、洪水，并要安装报警设备。同时，数据一定要在多个地点有备份，这样就算当地发生诸如房子倒塌或地震之类的大灾难，数据也不至于会被毁灭。当然，一些恐怖袭击事件也会令数据丢失，所以一定要关注备份数据的安全。最后，我们的数据最好保存在一个比较隐蔽的地方，以防止被偷盗，而造成巨大的损失。 3关于数据恢复 一旦我们的数据发生问题，我们一定要在第一时间能够恢复数据。这意味着，我们在数据发生问题时，不仅要第一时间拿到备份数据数据，而且还能够第一时间将这些数据恢复。这可能需要启动盘、启动光盘、驱动程序等工具、设备和软件，以保证系统能够正常地启动，并能够正常恢复数据。同时，>>

问题九：如何成为数据驱动型企业 从市场的角度上来讲智慧型企业是动态的不是静态的，无论企业的战略、人员和流程都在随着市场和客户的变化而不断的变化。同时这种变化不是突发的不可控的而自然的，顺滑的。智慧型企业的成功模式不是某一个员工或某一个部门组织所专有的他是属于整个企业组织的。当企业中有一个好的想法和做法时他能够透过企业的信息神经网络得到快速的克隆。

构建智慧型企业

人员意识 企业的发展离不开人，人是一个企业中最灵活也是最关键的因素。因此构建指挥型企业首先要从人的角度着手。构建智慧型企业要让员工具有全局意识、协作意识、学习意识和创新意识。员工只有具有全局意识才不至于存在本位主义，也才能够从公司整体角度考虑提出好的建议。员工只有有协作意识企业的策略和制度才能够的得到完全的贯彻实施。企业只有具有学习意识，企业的能力才能够不断成长。企业只有具有创新意识企业才能够在竞争中处于领先地位。

IT工具在当今这个信息社会里企业的发展肯定离不开IT工具的支持。智慧型企业更是这样。

首先是智慧型企业的智慧。我常说某个人很有智慧，很聪明，那企业的智慧从那里来呢。这主要有两个方面一个是企业内部知识，这部分知识主要存在于员工的大脑中。另外一个就是企业外部知识，它主要来自于行业组织和竞争对手。说到这里就引出知识管理中的知识采集和知识共享。知识采集就是把企业外部知识转化为企业内部知识，知识共享的过程就是把企业内员工的知识转化为企业本身的组织知识。

智慧型企业的另外一个特点就是高效的协同，这就取决于协同工作流的能力，我们如果把我们日常制定的流程电子化就会大大提高企业内部流程的运行效率。同时能够提高员工之间的协作水平。

智慧型企业除了流程与知识的传承与交流以外还有很重要的一点就是企业文化的推广。企业文化的推广除了靠人的宣传以外还要营造一种氛围，让这种氛围每天萦绕在员工周围。企业信息门户正好肩负起这个使命。企业门户就像企业里的大门，员工每天上班都要经过这道门，如果让这道门去承载企业文化传播的这个工作，那企业文化就在员工的日常生活中被潜移默化。

制度与文化智慧型企业除了通过宣传和IT工具进行传播和保障以外，同时还需要通过制度与文化来不断的进行强化。智慧型企业强调的文化主要有执行力、快乐工作、学习与创造。

问题十：试举例说明什么是数据驱动的智能软件 数据驱动

定义：

一个数据驱动的组织会以一种及时的方式获取、处理和使用数据

来创造效益，不断迭代并开发新产品，以及在数据中探索（navigate）。

有很多方式可以评估一个组织是否为数据驱动的，如：

1 产生的数据量

2 使用数据的程度

3 内化数据的过程

作者认为有效地（effectively）使用数据为关键。

商务公司拥有使用数据来改善效益的历史。

任何好的销售人员天性知道如何去向消费者推荐采购。

那些浏览过这些商品的客户同样浏览了另外一些东东……Amazon将该技术移至线上。

这种简单的协同过滤的实现是Amazon诸多特性的一种。

这是一个对于传统搜索之外的机缘巧合的强大的机制。

数据产品是社交网站的心脏。它们的数据必然是庞大的用户数据集，形成的一张图。也许对于社交网络来说最重要的产品是某种帮助用户链接彼此的工具。任何新的用户需要找到新的伙伴，熟人或者****。让用户去搜索他们的朋友可不是一个好的用户体验。如同LinkedIn，工程师发明了People You May Know(PYMK)来解决这个问题。在理论上的确很容易完成这项工作，根据已经存在的关系图，我们可以准确地发现新用户的关系网络。这样的推荐朋友比自己去选择更为高效。尽管PYMK现在很新颖，它却已经成为了每个社交网站的必备部分。Facebook不仅支撑了自身版本的PYMK，他们还监控了用户获得朋友的时间。使用精密的跟踪和分析技术，他们已经标识了让一个用户长期参与的的时间和连接数。

如果你缓慢地链接一些朋友或者添加朋友，你将不会是一个长期依赖社交网络的用户。

通过学习达到信任的活动的层级，他们已经将网站设计成为能够有效降低新人加一定数量朋友为其好友的时间。

类似地，Netflix在线**事业完成了同样的任务。当你注册时，他们强烈推荐你添加你打算观看的**。他们的数据组已经发现一旦你增加超过某个数量的**，你成为一个长期用户的概率将大大增加。借助这个数据，Netflix可以构造、测试和监测产品流来最大化新人转变为长期顾客的数量。他们已经简化了高度优化的注册/试用服务，有效利用了这样的信息来快速和高效地黏合客户。

Netflix、LinkedIn和Facebook并不是仅有的使用用户数据来鼓励客户的长期参与。如Zynga，它不仅仅关注游戏，还会常态化地监测用户身份和他们的行为，生成了一个不可思议的大数据。通过分析用户在一段时间内在一个游戏中的交互行为，他们已经识别出那些直接导致成功游戏的特征。基于用户和其他用户的交互行为的数目、前n天内用户建造的房子数目、在前m个小时内他们杀死了怪物的个数等等，他们便可以知道用户将成为长期会员的概率的变化。他们找到了如何达成参与的挑战的关键点，并已经设计出产品来鼓励用户达到这些目标。通过持续测试和监测，他们优化了对这些关键点的理解。

Google和Amazon在使用A/B测试来优化网页的展示方面是先行者。在互联网发展历史上，设计者门借助直觉和本能来完成工作。这没有任何错误，但是如果你对一个页面作出修改，你需要确保这个改动是有效的。你卖出更多的产品了么？用户需要多久才能发现想要的东西？多少用户放弃了并转向了其他网站？这些问题只能借助实验、收集和分析数据来完成，这些是数据驱动公司的第二特性。

Yahoo已经对数据科学作出了很多重要的贡献。在看到Google使用MapReduce来分析海量数据后，他们认识到了自身需要同类的工具来完成自己事务这就是Hadoop，现在是数据科学家的最重要的一项工具之一。Hadoop已经由>>

介绍

下面我要介绍的Bold for Delphi就是是一套优秀的基于UML模型驱动的面向对象的数据库开发框架 包括了几十个组件组件 以及 个以上的类 可以用来轻松地实现信息模型设计及基于信息模型的的应用程序

基础概念介绍

为了使大家对Bold for Delphi整个框架的使用有一个大概的了解 下面将演示如何用UML设计一个简单的模型并用Bold来完成 并包括如何用Bold快速实现一个简单的 *** 作界面

自打我和我老婆认识以后 就染上了她的臭毛病 比较喜欢乱花钱 没有节制 结果搞的自己常常是挣的不如花的多 老要借外债 后来痛定思痛 决定要对每月收支情况做预算 严格控制费用支出 为此写了还写了好多的财务小程序 下面要讲的这个例子程序就是一个常见的家庭小账本程序 它可以用来统计家庭中的收支情况 软件的功能要求如下

可以定义家庭中的各个人员的信息 可以输入收支情况 并同消费的人员关联起来 给出一定时期内消费的情况统计 作为未来家庭预算的依据

建立信息模型

在产品的需求分析阶段 我们首先要建立数据库程序的信息模型 一般来说信息模型主要是指基于ER图的实体关系模型 这是因为我们使用的数据库大部分都是关系型数据库 虽然有些数据库 比如Oracle有面向对象的特性 但不是很完善 一般很少使用 而关系型数据库有一个很大的问题就是无法直观的体现面向对象的思想 关系型的ER模型能够清晰地描述业务域的静态的数据视图 但你无法从模型获取实体的 *** 作及其相互之间的交互 同时 也很难在关系型数据库中简单地实现继承 重载 多态等等面向对象的技术 因此现代数据库开发方法所提倡的面向对象的编程思想无法简单 清晰 平滑地映射为关系型数据库中的表结构

统一建模语言(UML)是一种以可视化的方式建立软件系统框架 并进行文档化的语言 UML语言是对当今软件工程领域成熟设计实践的一个总结 并且已经被实践证明是可以成功地描述大型的复杂系统的 目前国内很多的大型公司已经开始在软件开发过程中使用UML作为一种标准的信息模型设计语言了 Bold for Delphi就是基于UML的 它内置了一套自己的UML建模工具 当然我们也可以使用Rose或者ModelMaker来进行UML设计

面向对象的UML类图则可以说是对ER模型的一个扩展 它对实体之间的关系以及相互之间的作用也进行了描述 ER模型只是对要进行保存的数据进行的模型化 而类图则包括了全部的类实体的属性以及它们的 *** 作和相互作用 它可以使我们对业务域问题有一个更精确的视图 通过使用各种类图技术可以更容易地 也更快速地建立正确的软件系统

基于Bold for Delphi的数据库开发革命性的一点就是允许我们直接把基于UML的类图映射为关系型数据库的存储 而无须手工的通过代码进行转换 要注意一点的是 Bold同其它建模工具如Together ModelMaker不同 它生成框架代码时只使用了UML中的类图 而Together等可以利用UML图中的类图 协作图等其它UML元素来生成代码框架 但是Together不负责生成对象模型对应的关系数据库模型

类模型

下面的这个类图就是我们的账本程序的一个简单类图

图中显示了两个类 人员信息类 Person 以及账目信息类AcctItem 人员类和账目类之间的连线描述了两个类之间的关系 关系包括一个标题PayAssoc揭示了两者之间的关系是支付的关系 每个属性 PayPerson 和 Pay 以及关系多重度因子 和 n 表明每个人可以完成多个账目的收支 而每个账目至少要有一个关联的人员 同时类图还描述了下面一些业务规则

一个人的信息要有名称 账目信息中包含收支金额大小 以及发生日期

上面的类图如果使用关系型数据库来实现的话 需要建立主从表 并将人员和账目之间的关联约束通过应用程序代码强制一些运行逻辑来完成 这时通常要通过补充详细的文档来描述需要强制的业务逻辑 如果没有详细的设计文档 实现代码时就很容易遗漏某些重要的商业规则 同时这些文档在整个的数据库开发的生命周期里面都需要人来手工地维护 难免会出现文档和模型不匹配的错误 而且文档的工作量比较大 而程序员数量又相对不足的话 程序员会觉得既要写代码又要写文档 无形中增加了很多工作量 难免会有抵触情绪 这些都会影响工作的效率

对于这样的问题 Bold则通过精确描述信息模型 无须详细规则描述文档可以将模型自动的转变为实现代码 商业规则在整个数据库开发生命周期内由Bold的类来维护 减少了文档的工作量和出错的可能

建立示例程序

首先 我们要安装Bold for Delphi Bold的一个月评估版可以从 boldsoft 获取 同时D 的架构版内置了Bold 这里我就不详细介绍申请和安装的过程了 安装好后Bold会在IDE的组件面板中添加很多组件 接下来我们就开始建立使用Bold的Delphi程序了

在Delphi中选File|New Application创建一个新的应用程序

保存窗体文件为MainForm pas保存工程文件为CMoney dpr

添加一个数据模块 设定数据模块的名字为DmMoney

将数据模块保存为CDataModule pas

为了使用Bold来建立系统的信息模型 要进行下列 *** 作

从Bold Handles 组件页上选择BoldModal（命名为bmMoney） BoldSystemTypeInfoHandle（命名为bsthMoney）和BoldSystemHandle（命名为bshMoney）到数据模块中

设定bsthMoney的BoldModal属性为bmMoney

设定bshMoney的BoldSystemTypeInfoHandle 属性为bsthMoney

其中BoldModel组件将被用来保存模型 即类 类的关系 约束以及类型等 这些信息将在设计时作为字符串保存到Delphi的窗体和数据模块文件中 在运行时Bold将执行一些模型的中间转换过程 将模型转化为BoldSystemTypeInfoHandle控件所使用的格式 并选择实现可持续性的机制

在设计时储存在BoldModel组件中的信息模型可以被看做元数据 就象数据库的库表和字段结构一样的信息 而BoldSystemTypeInfoHandle组件则保存BoldSystemHandle所需要的运行时信息 这些信息是对UML模型的一种运行时的表达 这个组件是其他Bold组件的信息源 BoldSystemHandle组件则被用来表达整个系统的业务域元素 可以理解为对象空间 通过对象空间我们可以在运行时获得设计时元数据表达的对象的运行实例 目前用到的三个控件已经可以很好的应用在不需要保存数据的环境中了 但账目记录这类数据库程序必须要保存用户输入的信息 因此还需要添加支持数据可持久性的控件 这里为了快速演示的需要 我们使用XML文件作为存储介质 接下来要添加XML可持续控件到数据模块中

从Bold Persistence组件页上选择BoldPersistenceHandleFileXML控件（命名为bphxMoeny）添加到数据模块中

设定组件的BoldModel属性为bmMoney控件

设定bshMoney组件的PersistenceHandle属性为bphxMoeny组件

现在组件关系示意图如下

BoldPersistenceHandleFileXML组件将使我们的程序可以使用XML文件来保存和读取对象 这是一个使用很方便的控件 特别是在快速原型设计期间 因为在原型设计期间 模型经常会被改动 而重新生成数据库表是很费时间的 而XML文件可以使我们非常快的变更我们的模型设计 当模型基本稳定后 可以去掉这个控件 转而切换为其他使用关系型数据库进行存储的可持续性控件 这样的开发方式可以使我们不需要改动整个程序就能很容易地改变数据持续层的存储策略 也就是前面所说的 数据库平台无关设计

除了前面的一些基本的属性设置外 我们还要设定下列控件属性

组件 属性 值 说明 bsthMoney UseGeneratedCode false 是否使用bold生成类代码 这里暂时先不使用 稍后我们会进一步介绍 bphxMoeny FileName Data xml 指定保存数据的xml文件名 bshMoney AutoActivate true 告诉Bold控件在程序运行后马上打开xml文件用于数据存储

建立模型 下面的步骤是建立我们的模型 Bold for Delphi内置了一个树形的UML建模工具（应该说Bold美中不足的一点就是没有提供象Visio和Rose那样基于拖放的模型设计界面） 我们可以双击BoldModel（bmMoney）组件调出模型设计工具 bold UML模型编辑器(见下图)包含了应用程序模型信息 数据类型信息和关系数据库映射信息

模型编辑器支持下列实体类型

Model: 模型 全部业务域实体集合

Package: 包 整个模型的一个子集所包含的实体 可以将大模型分解为小模型来减少系统复杂度

Class:类 类似于Delphi的类的概念(Delphi的类可以从UML的类来生成) 但包含Object Pascal无法直接描述的类的信息和相互关系 Bold框架通过关联类和特殊的列表类封装了一些额外的功能使得我们可以很容易的处理复杂的类关系

Attribute: 属性 类似于Delphi中的property概念 然而在Bold中 这些属性可以在模型中直接保存而无需我们编写属性的Get Set方法

Operation: *** 作 等价于Delphi中的类的过程和函数

Association: 关联 代表了类之间的关系 关联可以使用类来表达 关联也可以有 *** 作和属性 在Bold中建立关联的复杂工作同样可以由框架来实现 我们无须编写代码来完成

Role: 角色 代表关联同类的连接

Data Type: 表示模型所支持的不同数据类型 它可以被扩展以支持用户自定义的数据类型

下图是不同实体类型在模型编辑器中是如何标识的

所有的实体类型都可以通过编辑器的右键菜单来创建和修改属性 同时我们选中实体节点后 实体和全局的选项会显示在右侧的编辑器中 其中重要的有

Name: 模型的名称

lishixinzhi/Article/program/Delphi/201311/24785

模型驱动应用的核心和症结就在于一个长期困扰我们的问题：如何对复杂问题建模？对模型驱动的众多怀疑正是这个问题没能得到有效解决的明证。

一、MDA的规划及实现

MDA的规划其实是非常宏伟的，MDA显然充分意识到了问题的复杂性，所有严格区分了MDA四类模型：

1、计算无关模型（Computation Independent Model, CIM）

2、平台无关模型（Platform Independent Model, PIM）

3、平台特定模型（Platform Specific Model, PSM）

4、实现相关模型（Implementation Specific Model, ISM）。

其中3、4二个模型解决软件基础设施问题，也即如今热门的业务基础平台问题。模型驱动实现的关键在于，从PIM到业务基础平台如何对接。就MDA的规划来看，主要是通过模型交换。但可执行UML（xUML）显然给出了另一种快捷的方式。这样，就有二种模型驱动的实现方式：

xUML--就是使用动态执行引擎直接执行UML模型

模型交换--就是把PIM模型变换为容易执行的PSM模型

MDA更多的是从白盒视角规划了业务基础平台的实现架构。可执行UML的模型驱动程度无疑更高。且较之MDA采用PSM来解决对多平台的支持，xUML则是类java跨平台的方式，显得更为敏捷。

二、计算的逻辑模型或逻辑服务模型

更重要的是，xUML实际上消解了PIM与PSM的区分，而专注于计算的逻辑模型。所以，在关于《新一代企业信息系统研究与开发纲要》的对话中，我用不严格的语言表术了这个问题：

从现实的观点出发，逻辑层（或服务层）才是模型驱动的关键。就一般而论，业务模型与技术体系的松散耦合，是以逻辑服务层为中介的。所以，我得出一个结论：一套良好的服务元语义，可能是模型驱动系统的关键。

这里，我把计算的逻辑模型称为逻辑服务模型，是想融合进SOA的思想（而不是技术）。所谓一套良好的服务元语义就是指一种xUML的规范。显然，这里一个隐含的前提是，UML语言本身并不能直接作为这种规范，需要在其上扩展，尤其是融合DSL，方能构建出良好的服务元语义。

当然，这里出现了抛开UML另起炉灶的观点。从理论上，这也是可行的。比如，Microsoft就可能这样做。但是，这个成本太高，也只有Microsoft玩得起。事实上，模型驱动的思想很早就出现了。如今通过MDA流行起来，实际上是得益于UML的成功。抛开UML谈模型驱动，明显缺乏根基。最近UMLChina上的一个消息微软: "UML and more" 的延期和期待表明，就是财大气粗的Mcrosoft也并不想赤地抛开UML闹革命。所以：

UML无疑还是需要的，它是“模型驱动应用”具备现实可行性的前提。重要的不是抛弃UML，而是如何完善和拓展UML，以构造一套良好的逻辑服务建模规范。

在我前面的一系列随笔中，多次提到业务本体分析的意义。实际上也是在探索拓展UML的可能方式。把“本体”概念与UML关联，无疑很有希望开拓一个全新的领域。当然，这个难度很大。我曾经在转帖：CYC+CRM：知识商务的未来之路 中说：

就已有成果看，如CYC给出的知识体系，同ERP类企业建模产生的抽象业务体系，在概念的分类上有较大的交叉；尽管从理论上讲融合起来是可能的，但实际上将可能是长期的过程。

数据驱动是指通过互联网或以其它相关软件为手段采集海量的数据，将数据进行组织形成信息，之后对信息进行整合和提炼，在数据的基础上经过训练和拟合形成自动化的决策模型。简单来说就是以数据为中心进行决策和行动。

数据驱动是什么？是真相驱动，是历史驱动，是以往的不足驱动，看以往数据，判断现存问题；看新产生数据，判断新增功能的优劣

疫情影响下，传统企业面向消费者端的各个环节正在加速线上化。2020年1月至5月社会消费品零售总额同比下降140%，而网上零售额仅出现短暂回落随即迎来上涨。外部环境的催化让数字化转型越来越多的行业而言变得重要且紧急，构建以消费者为核心的全域营销能力至关重要。

1、需要在PowerApps的画布上拖拽一个Button控件。

2、设置按钮的属性，包括文本、颜色、字体大小、点击事件等。按钮的制作还要考虑到用户交互的体验，例如鼠标悬浮、点击效果等。可以通过改变按钮的样式和属性来实现这些效果。如果需要对按钮进行更加复杂的 *** 作，例如绑定数据、使用数据填充控件等，则需要使用PowerApps的模型驱动功能。在模型驱动模式下，按钮的 *** 作可以直接绑定到数据实体中，可以更加方便、快捷地创建和管理按钮。

1) 新建插件项目：在RSA中选择"File－> New ->Project…"新建插件项目，选择"带转换的插件"模板，它是RSA为构建新的转换提供的实现机制。

选择之后Wizard会自动提示输入新建转换源和目标模型类型及相关联的属性，并为转换创建规则定义

2) 基于RSA提供的模型转换框架，实现具体的模型转化规则。RSA的模型转换插件项目向导（Wizard）会自动生成模型转化框架

在RSA中使用Transformation实现模型驱动的软件开发

我们实现了三个示例转换Analysis to Design, BM Business to Use Case，BM Use Case to Analysis,并以插件的方式嵌入倒RSA（如图31）。

图31 三个示例转换

基于这一框架，用户需要根据具体转换实现需求，完成ClassRule和OperationRule的具体实现，完成具体的Transformation的转换逻辑。

以下是使用RSA进行模型驱动开发的步骤：

1．首先建立一个RSA项目及一个简单的业务模型，也就是CIM；

2．通过BM Business to Use Case转换，将业务模型(CIM)转换为用例模型（PIM1）；

3．进一步通过BM Use Case to Analysis将上一步骤产生的用例模型(PIM1)转换为分析模型（PIM2）;

4．再将设计模型(PIM2)转换为设计模型（PSM）;

5．最后将设计模型(PSM)转换为代码。

以上就是关于什么是数据驱动全部的内容，包括:什么是数据驱动、Delphi深度探索之使用Bold开发数据库应用（1）、如何建模：ODM、CIM及模型驱动的层次等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！