数据架构和数据治理是互补的学科，它们共同努力确保数据可用、安全和可靠。数据架构定义了管理数据的技术结构和流程——例如数据库、管道、存储系统和 API——而数据治理则为如何处理这些数据建立政策、标准和责任。可以将架构视为“如何”（系统和工具），而将治理视为“为什么”（规则和目标）。没有治理，架构就缺乏方向；没有架构，治理就缺乏执行其要求的手段。
例如，数据治理可能规定敏感的客户数据必须加密并进行访问控制。然后，数据架构团队将设计系统来执行此操作——例如，在数据库中实施基于角色的访问，或在 API 的传输过程中使用加密。同样，如果治理需要可追溯性（例如，跟踪数据沿袭以进行合规性检查），则架构可能包括元数据管理工具或日志记录机制。这些实际的实现表明了治理要求如何直接影响技术决策。相反，架构限制（例如无法支持实时审计的旧系统）可能会迫使治理政策进行调整，例如允许临时手动检查，直到系统更新为止。
这两个学科还在跨职能挑战方面进行协作。例如，在构建数据目录（一种常见的架构工具）时，治理团队定义要收集的元数据（例如，数据所有权、分类），而架构师则确保目录与现有的管道和存储集成。这种伙伴关系确保数据不仅结构良好，而且符合业务需求、合规性和安全性。对于开发人员而言，这意味着治理策略通常会转化为特定的技术要求（例如，标记数据集或验证模式），而架构则提供框架（例如，用于数据质量检查的 CI/CD 管道）以高效地自动化这些规则。