大数据工业在面对数据挖掘和分析的挑战时，可以采取以下策略：
数据采集和存储：建立高效的数据采集系统，确保实时、准确地收集大量数据，并选择合适的存储技术，如分布式存储系统，以应对数据规模的增长。
数据清洗和预处理：进行数据清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值和重复值，以确保数据质量，提高后续分析的准确性。
选择合适的数据挖掘工具和算法：根据具体的业务需求和数据特点，选择适合的数据挖掘工具和算法，如机器学习、深度学习等，以发掘数据中潜在的模式和规律。
建立数据分析团队：组建专业的数据分析团队，包括数据科学家、分析师等，他们能够利用先进的技术和工具进行数据挖掘和分析，提供深入洞察和见解。
数据安全和隐私保护：重视数据安全和隐私保护，采取合适的措施保护数据，同时遵守相关法律法规，确保数据使用的合法性和合规性。
实时数据分析和应用：建立实时数据分析系统，能够及时监测和响应数据的变化，为决策提供实时支持，并将分析结果应用到生产和运营中，以提高效率和质量。
案例分析：某大型制造企业利用大数据分析技术，对生产过程中的各项指标进行实时监测和分析，发现了一些潜在的生产问题和优化空间，通过调整生产参数和优化工艺，提高了生产效率和产品质量。
综上所述，大数据工业在面对数据挖掘和分析的挑战时，需要从数据采集、清洗预处理、选择工具算法、建立团队、数据安全、实时应用等方面进行全面考虑，以应对挑战并实现业务增长和效益提升。