在大数据工业中，数据治理和合规问题变得越来越重要。管理者需要注意以下几点来应对这些问题：
制定清晰的数据治理政策：制定明确的数据治理政策，包括数据收集、存储、处理、共享和保护的规定，确保所有员工都遵守这些政策。
保证数据质量：管理者需要确保收集到的数据质量高，可以通过数据清洗、去重、标准化等手段来提高数据质量，从而保证数据分析的准确性。
合规性管理：要确保数据的收集和使用符合相关法律法规，特别是涉及用户隐私的数据，需要严格遵守相关法律法规，如GDPR、CCPA等。
安全保障：建立健全的数据安全保障机制，包括加密、访问控制、数据备份等措施，防止数据泄露和攻击。
技术支持：引入专业的数据治理和合规软件工具，利用技术手段来提高数据治理和合规的效率和效果。
具体案例：某互联网金融公司在进行大数据分析时，因为数据收集不规范，导致用户隐私数据泄露，公司遭到了严重的法律制裁和用户信任危机。经过整改，公司建立了严格的数据治理和合规政策，并引入了数据治理平台，加强了数据安全保障措施，重塑了用户信任。
综上所述，管理者在面对大数据工业中的数据治理和合规问题时，需要制定清晰的政策，保证数据质量，确保合规性管理，加强安全保障，引入技术支持，以应对这些挑战。