数据结构的最终目的是为了高效地组织、管理和操作数据，以便在特定的应用场景下，在时间（操作速度）和空间（存储开销）之间取得最优平衡，并保证数据的逻辑正确性和可维护性。
我们可以从以下几个层面来分解这个目标：
1. 核心目标：平衡时间与空间效率
这是您提到的"最少字节"的直接延伸。但它包含两个维度：
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空间效率：即"最少的字节存储最多的信息"。例如，使用位图来存储大量的布尔值，用哈夫曼编码进行数据压缩。这直接关乎存储成本。
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时间效率 ：数据结构更核心的追求是让数据的"操作"变得更快。例如：
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为什么数据库用B+树？是为了让查找、插入、删除记录的速度在硬盘上也能达到对数级别，而不是顺序扫描。
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为什么用哈希表？是为了实现平均接近O(1) 的查找速度。
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为什么在需要频繁插入删除的场景用链表，而不是数组？是为了让这些操作的代价从O(n) 降到O(1)。
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很多时候，时间和空间是矛盾的。 数据结构的艺术就在于根据主要矛盾做出取舍。
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空间换时间：哈希表就是典型。它消耗额外空间来建立索引，换取极快的查找。
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时间换空间：压缩算法（如ZIP）在存储时耗费计算时间进行压缩，节省空间；在使用时再耗费时间解压。
2. 核心目的：建模现实世界的关系和逻辑
数据结构是现实世界逻辑关系的抽象，它使程序能"理解"数据之间的联系。
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图：完美建模网络（社交网络、道路网络）、依赖关系（课程先修、任务调度）。
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树：建模层级结构（文件系统、公司组织架构、HTML/XML文档）。
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栈：建模后进先出逻辑（函数调用栈、撤销操作）。
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队列：建模先进先出逻辑（消息队列、打印任务排队）。
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链表：建模顺序但非连续的关系（如音乐播放列表）。
如果没有合适的数据结构，这些逻辑关系将无法在程序中清晰、高效地表达。
3. 核心要求：保证数据正确性与一致性
好的数据结构必须维护其内在的不变性和约束。
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一个平衡二叉树（如AVL树、红黑树） 在插入/删除后会自平衡，防止退化成链表，从而保证操作效率的承诺。
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一个数据库索引 需要与数据同步更新，否则就会失效。
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一个并发的数据结构 需要在多线程环境下保证操作的安全性和一致性。
4. 重要考量：易于理解、维护和扩展
一个理论上最高效但极其复杂的数据结构，如果难以理解、调试和维护，在实践中可能不如一个稍慢但清晰简单的结构。代码是写给人看的，数据结构的选择也要考虑工程因素。
类比说明
把数据结构比作建筑结构也许更直观：
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"用最少砖块盖最大空间" 是建筑设计的目标之一（类似空间效率）。
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但建筑的最终目的远不止于此：
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功能性（是住宅、图书馆还是体育馆？）------ 对应数据结构建模的逻辑。
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稳定性与安全性（能抗地震吗？）------ 对应数据结构的正确性和一致性。
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使用便捷性（楼梯/电梯的布局是否让人行动高效？）------ 对应数据结构的时间效率。
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建造成本（用了多少材料？）------ 对应空间效率。
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可维护和可扩展性（将来加层容易吗？管线好维修吗？）------ 对应软件工程考量。
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压缩算法 （如ZIP）可能是最贴近"用最少字节存最多信息"这一描述的计算机科学领域，它是专门为解决存储问题而生的技术。而数据结构 是更基础、更通用的工具，它为算法提供操作的舞台，共同解决计算问题。
总结
所以，您的说法是数据结构的一个重要方面（空间效率），但不是全部，甚至不总是最主要的目标。
数据结构的最终目的可以概括为：通过抽象数据之间的逻辑关系，设计出在特定应用场景下，能最优地平衡操作速度（时间）、存储开销（空间）、正确性以及可维护性的数据组织方式，从而为高效算法的实现提供基础。
简而言之，数据结构是关于如何聪明地组织数据，以便我们能更聪明地使用数据，而"节省字节"只是"聪明"的众多体现之一。