1. 面试官：如何设计一个数据质量评估体系，确保数据在不同系统之间的一致性？

2. 面试官：当一个数据集中存在大量噪声和异常值时，你会采取什么策略来处理这种数据质量问题？

3. 面试官：数据一致性如何影响企业的决策和业务运营？请举例说明。

4. 面试官：在大数据环境下，数据质量检查和验证的方式有哪些，如何保证数据的高质量？

5. 面试官：数据质量管理中常见的挑战有哪些，你会如何应对这些挑战？

6. 面试官：介绍一种创新的数据质量评估工具或方法，为什么你认为它在提高数据质量方面有优势？

7. 面试官：数据清洗和数据去重是数据质量管理中的关键步骤，请描述一种高效的数据清洗和去重算法。

8. 面试官：数据异常检测和修复是数据质量保障的重要环节，你会采用哪种数据异常检测技术来确保数据的准确性？

9. 面试官：数据整合过程中，数据一致性是关键问题，请分享一种有效的数据一致性检查和解决方案。

10. 面试官：数据可视化和可视化分析在数据质量管理中的作用是什么？举例说明其对数据质量提升的贡献。