大数据工业中的数据不一致和冲突问题是一个常见的挑战，但可以通过以下方法来解决：
数据来源清洗：在数据进入系统之前，对数据进行清洗和标准化，以确保数据的准确性和一致性。
数据匹配和合并：使用数据匹配和合并技术，将不一致的数据进行合并和去重，以消除数据冲突。
数据质量管理：建立数据质量管理体系，包括数据监控、数据验证和数据修复，及时发现并解决数据不一致和冲突问题。
引入数据治理工具：使用数据治理工具对数据进行管理和监控，确保数据的一致性和准确性。
制定数据标准：建立统一的数据标准和规范，对数据进行分类和标记，以便更好地管理和分析数据。
强化数据安全：加强数据安全措施，防止数据被篡改或损坏，保障数据的完整性和可靠性。
在实际工作中，可以通过案例分析具体的数据不一致和冲突问题，并结合上述方法进行解决，以提高管理者对数据管理的信心和能力。