评估大数据工业的风险和挑战是非常重要的，因为大数据在工业领域的应用已经越来越广泛。首先，大数据的安全风险是需要重点关注的，因为大数据涉及到海量的敏感信息，一旦泄露将会造成严重的后果。因此，需要对大数据的存储、传输和处理过程进行严格的安全管理。其次，大数据的质量风险也是需要考虑的，因为数据质量的问题可能会导致决策失误，影响企业的正常运转。因此，需要建立完善的数据质量管理体系，确保大数据的准确性和完整性。此外，大数据的合规风险也是一个挑战，特别是在涉及到用户隐私数据的处理时，需要严格遵守相关的法律法规，避免引发法律纠纷。
除了风险之外，大数据工业还面临着挑战。首先是数据隐私保护的挑战，随着大数据的应用范围不断扩大，用户的隐私数据面临着越来越大的泄露风险，因此需要采取有效的措施来保护数据隐私。其次是数据分析能力的挑战，大数据量下的数据分析需要更加先进的技术和算法支持，以提高数据分析的准确性和效率。再者是人才储备的挑战，大数据技术需要专业的人才来支持，但目前市场上的大数据人才仍然短缺，企业需要加大对人才的培养和引进力度。
针对大数据工业的风险和挑战，企业可以采取一些措施来应对。例如，建立完善的大数据安全管理体系，包括数据加密、访问控制、安全审计等方面的措施；加强数据质量管理，建立数据质量监控机制，及时发现和纠正数据质量问题；加强对法律法规的遵守，建立合规管理体系，确保数据处理的合法性和规范性；加强数据隐私保护，采取数据匿名化、脱敏化等技术手段，保护用户的隐私数据；加大对人才培养和引进的投入，不断提升企业的大数据分析能力。
总之，评估大数据工业的风险和挑战是非常重要的，企业需要充分认识到大数据所带来的潜在风险和挑战，采取有效的措施来加以应对，以确保大数据的安全、合规和有效应用。