保证大数据的真实性和数据质量是一个关键的问题，以下是一些方法和策略：
1. 数据采集和录入的准确性：确保数据采集过程中的准确性，可以通过使用自动化工具和技术来减少人为错误。此外，建立严格的数据录入规范和验证机制，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据清洗和处理：在数据采集后，进行数据清洗和处理是必要的。这包括去除重复数据、处理缺失数据、修复错误数据等。通过使用数据清洗工具和算法，可以有效地提高数据质量。
3. 数据验证和核对：对大数据进行验证和核对是非常重要的。这可以通过与其他数据源进行比对，或者与实际情况进行对照来实现。例如，与其他系统的数据进行对比，或者与实际的交易记录进行核对。
4. 数据安全和保护：确保数据的安全和保护也是保证数据质量的重要方面。这包括对数据进行加密、访问控制和备份等措施，以防止数据泄露、损坏或丢失。
5. 数据分析和挖掘：通过使用数据分析和挖掘技术，可以发现和解决数据质量问题。例如，使用统计方法和模型来检测异常数据，或者使用机器学习算法来预测和纠正数据错误。
6. 数据管理和监控：建立有效的数据管理和监控机制，可以及时发现和解决数据质量问题。例如，建立数据质量指标和报告，定期进行数据质量检查和审计。

总之，保证大数据的真实性和数据质量需要综合运用技术手段和管理策略。通过建立有效的数据采集、处理、验证和管理机制，可以提高大数据的真实性和数据质量。