大数据工业在面对数据治理和合规性的挑战时，需要采取一系列措施来应对。首先，需要建立健全的数据治理框架，包括数据管理政策、流程和责任分配，确保数据的采集、存储、处理和共享都符合法律法规和公司政策。其次，需要进行数据分类和标记，对不同类别的数据进行不同的管控，以确保敏感数据得到特别保护。同时，需要建立数据访问控制机制，限制员工对数据的访问权限，防止数据被滥用或泄露。另外，大数据工业还需要加强数据安全保护，包括加密技术、安全审计和监控等措施，以防止数据被非法获取或篡改。最后，大数据工业需要与政府监管部门保持密切合作，及时了解最新的法律法规要求，确保企业的数据处理活动符合法律要求。
例如，某大型电商企业在处理海量用户数据时，采取了数据脱敏技术，对用户的个人隐私信息进行加密处理，并建立严格的数据访问权限控制和监控机制，确保只有经过授权的员工才能访问敏感数据。同时，该企业还与相关监管部门合作，制定了用户数据保护的内部规章制度，确保企业的数据处理活动符合最新的法律法规要求。
综上所述，大数据工业在面对数据治理和合规性的挑战时，需要建立健全的数据治理框架、加强数据安全保护，并与监管部门保持密切合作，以确保企业的数据处理活动合法合规。