數據驅動、模型驅動作為如今軟件設計中兩種不同的模型驅動方法，應該說各有各的優缺點以及適用的場合，不能就一概的去認為哪種必然就是更好的。
數據驅動采用的方式是根據對業務的分析建立數據模型來進行系統設計的一種方法，通過數據模型的建立來完成系統的實現，一般來說，在采取數據模型的系統中多采用的是前臺直接和數據模型進行綁定的方式，這樣在實現起來相對來講會非常的快速。根據數據驅動的系統設計以及實現方式上來講，數據驅動適合于數據型的應用系統的建設，而現在大部分的中小型應用系統很多就停留在這個層面上，在這類系統中數據驅動會顯得特別的實用和好用，這類系統一個非常突出的共同點就是系統基本屬于信息的錄入、顯示以及查詢這樣的一個過程，不存在復雜的數據業務邏輯處理。
模型驅動采用的方式根據對業務的分析建立業務對象模型來進行系統設計的一種方法，通過業務對象模型結合系統架構約束來進行系統的實現，一般來說，在采取模型驅動的系統中多采用N層的結構體系，前臺顯示一般和業務顯示模型進行交互，而業務顯示模型則通過業務對象模型進行交互來完成業務邏輯的處理，業務對象模型通過與持久對象模型進行業務持久的處理，在這樣的情況下，勢必增加了系統的復雜度，模型驅動適合與業務型應用系統的建設，這個在行業化的業務應用上顯得比較突出，這類系統的共同點在于業務邏輯較為復雜而且多變，系統不僅僅是信息的錄入、顯示以及查詢，更多的是對錄入或顯示的信息進行業務邏輯的處理。
經過上面的簡單介紹后，我覺得對于數據驅動和模型驅動都會有個大概的概念，只能說數據驅動和模型驅動各有優勢，要結合系統需求來選擇相應的驅動方式。
對于模型驅動個人有些觀點，其實從模型驅動我們可以看出如果采用模型驅動面對一個數據型的應用系統時，最后產生的業務對象模型即退化為了數據模型，只是由于模型驅動通常采用的N層架構此時反而約束了此模型的快速實現，是否應該在模型驅動的N層架構中去考慮一種退化的業務對象模型的支持呢？覺得這點是值得思考的，如果支持的話應該說對于模型驅動非常有利或者說是模型驅動的一個補充，相當于對于模型驅動進行分類處理，有些時候架構不能太S，還是要根據系統建設的需求做出適當的調整。
根據這樣的觀點，其實數據驅動也是模型驅動，只是它采用的是一種退化的業務對象模型的驅動，并同時進行架構層次的調整以適應系統的快速建設，但數據驅動對于復雜多變的業務邏輯系統來說畢竟難去滿足了，主要是會在數據模型的建立以及業務邏輯的修改的方面。
綜合這樣的觀點，還是更為傾向模型驅動，同時也認為，模型驅動的架構應該考慮對于退化的業務對象模型的支持。