大数据工业在面对数据的权威性和可信度问题时，可以采取以下措施：
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数据采集：确保数据来源的可靠性和权威性，可以选择合作伙伴或数据供应商，进行严格的筛选和评估，确保数据的质量和可信度。
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数据清洗：对采集到的数据进行清洗和处理，去除重复、错误和不完整的数据，保证数据的准确性和完整性。
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数据验证：采用多种方法进行数据验证，比如与其他独立数据源进行对比，进行统计分析和模型验证，以确保数据的可信度。
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透明度和可追溯性：建立数据采集和处理的透明度和可追溯性，记录数据的来源、处理过程和使用情况，便于追溯和核实数据的真实性。
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引入专业机构或专家团队：可以引入第三方专业机构或专家团队对数据进行审核和评估，提高数据的权威性和可信度。
例如，某大型制造企业在进行供应链管理时，面临着海量的供应商数据，为了确保数据的可信度，该企业与专业的数据服务公司合作，对供应商数据进行清洗和验证，同时引入了供应链管理专家团队对数据进行审核和评估，从而提高了数据的权威性和可信度。
