大数据工业在面对数据质量和数据清洗的挑战时，可以采取以下措施：
数据质量管理：建立完善的数据质量管理体系，包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等各个环节，确保数据质量的可控性和可靠性。通过数据质量评估指标、数据质量监控和数据质量改进措施，持续提升数据质量水平。
数据清洗技术：利用数据清洗技术对数据进行清洗和预处理，包括去重、纠错、填充缺失值、异常值处理、数据转换等，以确保数据的准确性和完整性。常用的数据清洗技术包括数据挖掘算法、机器学习方法、自然语言处理技术等。
自动化数据清洗工具：引入自动化数据清洗工具，利用先进的算法和技术实现数据清洗的自动化处理，提高数据清洗效率和准确性。这些工具可以根据预设的规则和模型，自动识别和处理数据中的异常和错误。
数据质量监控系统：建立数据质量监控系统，实时监测数据质量状况，及时发现和处理数据质量问题。通过监控数据采集、数据传输和数据处理过程，及时发现数据质量异常，采取相应措施进行修复和改进。
建立数据治理机制：建立健全的数据治理机制，包括数据质量管理制度、数据标准化规范、数据安全保障措施等，确保数据的合规性和安全性。通过数据分类、数据权限管理、数据备份等手段，保障数据质量和数据清洗的有效实施。
案例分析：某大型电商企业在数据清洗过程中，引入了自动化数据清洗工具，通过建立数据质量监控系统，实时监测数据质量状况。同时，建立了数据清洗流程和规范，对数据进行了全面清洗和预处理，大大提高了数据质量和分析结果的准确性。
综上所述，大数据工业在应对数据质量和数据清洗挑战时，可以通过建立数据质量管理体系、采用数据清洗技术、引入自动化数据清洗工具、建立数据质量监控系统和建立数据治理机制等手段，全面提升数据质量和清洗效果，确保数据分析的准确性和可靠性。