1. 面试官：介绍一种针对数据质量管理的创新方法。

2. 面试官：解释数据质量管理中的异构数据问题，并提出解决方案。

3. 面试官：探讨数据异常检测的算法原理及其在数据质量管理中的应用。

4. 面试官：讨论数据缺失值处理的最佳实践，并提出改进方法。

5. 面试官：说明数据质量度量指标的设计原则，并提出一种新的质量度量方法。

6. 面试官：描述数据重复值检测的挑战，以及解决重复值问题的策略。

7. 面试官：深入分析数据质量管理中的数据纠错技术，包括高效的纠错算法。

8. 面试官：探讨数据一致性验证的关键问题，并提出一种创新的一致性检测方法。

9. 面试官：讨论数据标准化对数据质量的影响，以及标准化技术的发展趋势。

10. 面试官：思考数据质量管理在大数据环境下的挑战，以及应对挑战的方案。