在大数据工业中，数据存储和处理能力的挑战是一个常见的问题。首先，对于数据存储能力的挑战，可以考虑以下几点应对措施：
数据压缩和优化：通过数据压缩和优化技术，可以减少存储空间的占用，提高存储效率。
分布式存储：采用分布式存储系统，将数据存储在多个节点上，提高存储容量和数据可靠性。
云存储解决方案：考虑使用云存储服务，可以根据需求灵活扩展存储容量，同时减少对硬件设备的依赖。
数据生命周期管理：对于不同类型和重要性的数据，可以采取数据生命周期管理策略，将不常用的数据归档或删除，释放存储空间。
接下来是数据处理能力的挑战，针对这一问题，可以考虑以下方法：
并行处理：采用并行处理技术，将数据分成多个部分并行处理，提高数据处理效率。
冗余备份：建立冗余备份系统，确保数据处理过程中的容错和可靠性，避免数据丢失和处理中断。
数据压缩和索引技术：采用数据压缩和索引技术，减少数据处理时的I/O开销，提高数据处理速度。
数据分区和分片：对大数据进行分区和分片处理，降低单个节点的负载，提高整体数据处理能力。
采用高性能硬件和软件：选择高性能的硬件设备和数据处理软件，提升数据处理能力。
总之，对于大数据工业中的数据存储和处理能力挑战，可以通过数据压缩和优化、分布式存储、云存储解决方案、数据生命周期管理、并行处理、冗余备份、数据压缩和索引技术、数据分区和分片、采用高性能硬件和软件等方式来应对，从而提高数据存储和处理的效率和可靠性。
关键字：大数据工业、数据存储、数据处理、挑战、应对措施、分布式存储、云存储、数据压缩、并行处理