1. 面试官：假设您接手了一个数据验证项目，数据源包括多种数据格式和来源，您将如何设计一个全面的数据验证方案？

2. 面试官：在ETL流程中，数据质量控制的重要性不言而喻。请分享一种创新的数据质量控制方法，以应对不同类型和规模的数据集成任务。

3. 面试官：如何确保数据验证和质量控制过程中的异常数据得到及时发现和处理？请陈述您的应对措施和流程。

4. 面试官：数据集成过程中，数据源多样性和规模差异对数据验证带来了哪些挑战？请列举并深入分析其中的关键问题和解决方案。

5. 面试官：在ETL流程中，如何利用机器学习和自动化技术来优化数据验证与质量控制的效率和准确性？请分享您的见解和实践经验。

6. 面试官：数据质量控制指标的选择和设计至关重要，您将如何思考和处理这一问题？请从多个维度展开讨论，并举例说明。

7. 面试官：在数据验证项目中，如何构建一个可靠的数据验证框架以支持多层次数据和复杂业务规则的验证？请描述框架的核心组成和实现原理。

8. 面试官：数据质量异常的自动识别和处理是数据验证流程中的重要环节，您将如何设计一个自适应机制来应对不断变化的业务和数据特征？

9. 面试官：数据验证与质量控制过程中，如何确保验证规则的灵活性和扩展性？请分享您的设计理念和实践经验。

10. 面试官：在数据质量监控方面，您将如何设计一个全方位、实时监控和报警系统，以保障数据质量的稳定和可靠性？