数据驱动的应用（Data Centric Application）是指以数据为核心，为了处理数据而设计的应用程序。这类应用程序的主要目标是管理、处理、分析和提供数据。这与以前的应用程序开发方法有所不同，以前的方法主要关注的是业务逻辑和用户界面，而数据只是一种附带的资源。
在数据驱动的应用中，数据不再只是被动地存储和获取，而是成为了驱动应用功能的主要因素。例如，机器学习模型的训练和预测就是典型的数据驱动的应用。模型需要大量的训练数据来学习，然后使用这些学习到的知识对新数据进行预测。
另一个例子是搜索引擎，如 Google。搜索引擎需要处理和分析大量的网页数据，以便能够根据用户的查询返回相关的结果。搜索引擎的核心功能就是数据处理和分析。
在商业智能和数据分析领域，数据驱动的应用也非常常见。例如，一个销售报告应用可能需要从多个数据源收集数据，然后进行清洗、聚合和分析，以生成有意义的报告。这个应用的主要功能就是数据处理和分析。
数据驱动的应用的设计和开发通常需要考虑如何高效地存储、处理和查询数据。这可能涉及到选择合适的数据存储技术（如关系数据库、NoSQL数据库或文件系统），以及设计高效的数据处理和查询算法。
数据驱动的应用通常也需要处理数据质量和数据安全性的问题。例如，数据可能需要清洗以去除噪声和错误，也需要保护以防止数据泄露或篡改。
在开发数据驱动的应用时，可能需要使用到一些特定的技术和工具，如数据挖掘、机器学习、数据可视化、分布式计算等。这些技术和工具可以帮助开发者更高效地处理和分析数据，从而实现更复杂的功能。
总的来说，数据驱动的应用是一种以数据为核心，以数据处理和分析为主要功能的应用程序。这种应用程序的设计和开发需要考虑如何高效地处理和管理数据，以及如何保证数据的质量和安全性。
随着大数据、云计算、人工智能等技术的发展，数据驱动的应用将会越来越普遍，也会越来越重要。这就要求开发者和IT专业人员不仅要掌握传统的应用开发技能，也要掌握数据处理和分析的相关技能。
