大数据应用的成功指标是多方面的，包括技术、业务和组织三个层面。以下是一些可能的指标：
1. 数据质量：高质量的数据是大数据分析的基础。数据的准确性、完整性和一致性直接影响到分析结果的准确性。因此，数据质量是衡量大数据应用成功与否的重要指标之一。
2. 数据处理能力：大数据应用需要强大的数据处理能力，包括数据的收集、存储、处理和分析等环节。数据处理能力的强弱直接影响到大数据应用的效率和效果。
3. 数据可视化：数据可视化是将复杂的数据以直观的方式展示出来，帮助用户更好地理解和使用数据。数据可视化的效果直接影响到用户对大数据应用的接受程度和使用频率。
4. 数据安全：大数据应用涉及到大量的敏感信息，如何保证这些信息的安全是一个重要的问题。数据泄露或被恶意利用的风险会严重影响到大数据应用的成功。
5. 数据价值：大数据应用的价值主要体现在其能够为企业或组织带来哪些实际的效益。例如，通过大数据分析可以预测市场趋势，优化运营策略，提高产品质量等。
6. 用户体验：大数据应用的成功也体现在其是否能够提供良好的用户体验。这包括数据的易用性、交互设计、个性化推荐等方面。
7. 成本效益：大数据应用的成本效益是衡量其成功与否的另一个重要指标。这包括投资成本、运营成本、维护成本等。只有当大数据应用能够带来足够的经济效益时，才能被认为是成功的。
8. 创新与适应性：大数据应用需要不断创新和适应新的技术和环境变化。能否快速适应新技术和市场变化也是衡量大数据应用成功与否的一个重要指标。
9. 合规性：大数据应用需要遵守相关的法律法规和政策规定。能否确保大数据应用的合规性也是衡量其成功与否的一个重要指标。
10. 社会影响：大数据应用对社会的影响也是衡量其成功与否的一个重要指标。例如，大数据应用是否能够推动社会进步、改善民生等方面的表现。
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