大数据工业面临着数据融合和数据整合的挑战，这些挑战包括数据来源多样化、数据格式不统一、数据质量参差不齐等问题。为了解决这些挑战，大数据工业可以采取以下几点措施：
数据标准化：制定统一的数据标准，包括数据格式、数据命名规范等，以确保各种数据能够被有效融合和整合。
数据清洗和质量控制：对数据进行清洗和质量控制，剔除错误数据和冗余数据，提高数据的准确性和可信度。
数据集成和互操作性：采用先进的数据集成技术，实现不同数据源之间的互操作性，使数据能够被有效整合和利用。
数据安全和隐私保护：加强数据安全管理，确保数据在融合和整合过程中不会泄露或被非法使用，同时也要保护用户的隐私数据。
技术支持和人才培养：引入先进的大数据技术和工具，培养专业的数据管理人才，为数据融合和整合提供技术支持和人力支持。
例如，某大型制造企业面临着来自不同工厂、不同部门的海量数据，为了将这些数据进行融合和整合，他们制定了统一的数据标准，采用了数据清洗和质量控制技术，同时引入了大数据集成平台，最终成功实现了数据的有效整合和利用。
综上所述，大数据工业可以通过数据标准化、数据清洗、数据集成、数据安全和技术支持等手段来解决数据融合和数据整合的挑战，以实现数据的高效利用和管理。