大数据工业在面对数据治理和合规性挑战时，需要采取一系列措施来确保数据的合规性和安全性。首先，需要建立完善的数据治理框架，包括数据收集、存储、处理和共享的规范，明确数据的责任人和权限管理。其次，需要制定合规性政策，确保数据处理过程符合相关法律法规和行业标准，例如GDPR、HIPAA等。同时，还需要加强数据安全保护，采用加密、权限控制等技术手段保障数据的机密性和完整性。此外，建立数据合规性培训机制，提升员工对数据合规性的意识和能力，确保数据处理过程符合规定。
在实际操作中，可以通过以下具体方法来落地：
制定数据分类标准，对不同类型的数据进行分类管理，例如个人隐私数据、商业机密数据等，针对不同类型的数据制定相应的保护措施。建立数据审计机制，定期对数据处理过程进行审计，发现和纠正数据合规性问题。与第三方合作伙伴建立合规性监督机制，对合作方的数据处理过程进行监督和审核，确保数据交换过程符合规定。针对特定行业的合规性要求，建立专门的合规性团队，负责制定和执行行业特定的合规性政策和措施。例如，某大数据工业公司在面对数据合规性挑战时，建立了严格的数据分类管理制度，对不同类型的数据进行不同级别的保护措施，并与行业协会合作制定了行业特定的合规性政策，建立了合规性团队负责监督和执行相关政策。通过这些措施，公司成功应对了数据治理和合规性挑战，确保了数据的安全和合规性。