大数据工业在面对数据的不确定性和不完整性时，可以采取以下策略：
数据质量管理：建立完善的数据质量管理体系，包括数据清洗、去重、校验等环节，确保数据的准确性和完整性。
强化数据采集和整合：通过多源数据采集和整合，获取更全面的数据信息，降低单一数据源的不确定性对决策的影响。
使用合适的数据分析工具：选择适合处理不确定性和不完整性数据的分析工具和算法，如随机森林、贝叶斯网络等，提高数据分析的准确性和可靠性。
制定风险管理策略：针对数据不确定性可能带来的风险制定相应的管理策略，包括风险评估、风险控制等，降低不确定性带来的负面影响。
建立反馈机制：及时对数据分析结果进行验证和调整，建立反馈机制，不断改进数据分析的准确性和可靠性。
案例分析：某大型制造企业在生产过程中采集了大量设备数据，但由于设备故障和传感器故障等原因，部分数据出现不完整和不确定性。企业通过建立完善的数据清洗和校验流程，使用先进的数据分析工具，及时发现异常数据并进行修正，最终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的不确定性和不完整性时，需要通过数据质量管理、多源数据整合、合适的分析工具、风险管理策略和反馈机制等手段来应对，以提高数据分析的准确性和可靠性。