在处理大数据工业中的数据隐私和安全问题时，首先要意识到数据隐私和安全是非常重要的，需要得到足够的重视和保护。其次，可以采取一些具体的措施来处理这些问题：
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数据加密：对于敏感数据，可以采用加密算法对数据进行加密处理，以确保数据在传输和存储过程中的安全性。
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访问控制：建立严格的访问权限控制机制，确保只有经过授权的人员可以访问和操作数据，同时对数据的访问进行审计和监控。
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匿名化处理：对于一些不必要直接关联个人身份的数据，可以进行匿名化处理，以保护个人隐私。
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安全审计：建立完善的安全审计机制，对数据的使用和操作进行监控和审计，及时发现异常情况并采取相应的应对措施。
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安全意识培训：加强员工的安全意识培训，使其能够正确处理和保护数据，防范外部攻击和内部误操作。
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合规性监管：遵守相关的法律法规和行业标准，确保数据处理的合规性，避免违反相关法规带来的风险和损失。
综上所述，处理大数据工业中的数据隐私和安全问题需要综合运用技术手段和管理手段，建立完善的数据安全保护体系，同时加强员工的安全意识教育，以确保数据的安全和合规性。
