对 名数据从业者（包括数据工程师、数据分析师和数据科学家）的调查的一些主要结果包括：
数据从业者列举了其组织中数据质量不佳的各种原因。其中包括缺乏文档（）、缺乏工具（）以及团队之间不相互理解（）。
不到一半的受访者表示高度信任其组织的数据，％的受访者对数据质量的信任度较低，这源于应用程序或仪表板损坏、基于不可靠或错误数据的决策、团队对指标没有共同的理解以及部门孤立或存在冲突。
大多数组织都支持数据质量工作， 的受访 加拿大电话号码数据 者表示其领导层支持数据质量工作， 的受访者认为领导层高度信任数据质量。
数据验证是常态：的受访者表示他们验证数据是一种实践。
很少有组织能够避免数据质量问题。
在当今世界，数据工作流和管道非常复杂，涉及多个利益相关者，并通过多个流程进行更改。它已成为一个协作问题，几乎与质量问题一样重要。整个组织必须进行投资，才能使数据质量工作取得成功。数据科学家、分析师和工程师需要高管的支持，以投资基础设施和流程来改善组织的数据质量，从而提高业务成果。
调查受访者为提高数据质量所做的努力包括制定数据质量计划并编制预算（）、使用特定的数据质量工具（）、手动检查数据（）以及构建自己的系统（）。受访者表达了提高整体数据质量的明确动机。