工业大数据分析在当前经济管理领域中越来越重要，但同时也面临着技术和人才方面的挑战。在应对这些挑战时，管理者可以采取以下措施：
技术挑战：工业大数据分析需要强大的计算和存储能力，以及高效的数据处理和分析算法。管理者可以通过以下方式应对技术挑战：
技术投入：投入资金和资源来建立先进的计算和存储设施，确保能够支持大规模的数据处理和分析。技术合作：与专业的技术公司或机构合作，共同开发和应用数据分析技术，共享资源和知识。技术培训：培训和提升员工的技术能力，使他们能够熟练运用现有的数据分析工具和算法。
人才挑战：工业大数据分析需要具备数据分析和领域知识的专业人才。管理者可以通过以下方式解决人才挑战：
招聘和培训：招聘具有数据分析和领域知识的专业人才，并为他们提供培训和发展机会，以提升他们的能力和技术水平。多学科团队：建立多学科的团队，包括数据科学家、领域专家和业务分析师等，共同合作解决复杂的数据分析问题。外部合作：与高校、研究机构或专业咨询公司合作，借助他们的专业知识和人才资源来解决数据分析问题。
实践案例：为了增加可信度，下面以一个实际案例来说明如何应对技术和人才挑战。假设一家制造业公司想要利用工业大数据分析来提高生产效率和产品质量。他们面临着技术设备不足和缺乏数据分析人才的问题。为了解决这些挑战，他们采取了以下措施：
技术设备升级：投资购买了先进的计算和存储设备，以支持大规模的数据处理和分析。技术合作伙伴：与一家专业的数据科学公司合作，共同开发了针对生产数据的分析算法和模型。人才培训：通过培训和发展计划，提升了员工的数据分析能力，并制定了招聘计划，引进更多的数据科学家和领域专家。成果展示：通过数据分析，他们发现了生产线上的瓶颈和质量问题，并提出了改进方案。这些改进措施帮助他们提高了生产效率和产品质量。
综上所述，管理者在应对工业大数据分析的技术和人才挑战时，可以通过技术投入、技术合作、技术培训、招聘和培训、多学科团队和外部合作等方式来解决问题。同时，通过实践案例的说明，可以增加回答的可信度和可落地性。