由 dawei 在当今数据驱动的商业环境中，企业越来越重视数据的价值。数据架构作为支撑业务发展的基础，决定了数据如何被存储、处理和使用。
一个清晰的数据架构能够提升系统的灵活性和可扩展性，使企业能够快速响应市场变化。它不仅是技术实现的蓝图，更是业务目标与数据能力之间的桥梁。
数据质量是数据价值的核心保障。无论数据架构多么先进，如果数据本身存在错误或不一致，就难以支撑精准的决策和高效的运营。
集成数据质量管理体系，有助于确保数据在不同系统间的一致性和准确性。这不仅提升了数据的可信度，也增强了业务部门对数据的信任和依赖。
数据架构与数据质量并非孤立存在，而是相互影响、相辅相成。良好的架构为高质量数据提供支持，而高质量的数据则反过来优化架构的设计与实施。
AI绘图结果，仅供参考
企业应将两者视为双轮驱动，同步推进。只有在架构设计中考虑数据质量要求，在质量管理中融入架构思维，才能真正释放数据的潜力。