大数据综合评分的高低取决于多个因素，包括数据质量、数据处理能力、数据分析能力以及最终的应用效果。以下是一些关键指标和建议，可以帮助评估大数据综合评分的高低：
1. 数据质量：高质量的数据是进行有效分析的基础。数据质量包括数据的完整性、准确性、一致性和时效性。高评分通常意味着数据经过严格的清洗和验证，没有缺失值或错误，并且数据格式标准化，易于后续处理。
2. 数据处理能力：强大的数据处理能力可以快速有效地处理大量数据。这包括数据存储、数据预处理（如去重、格式化、归一化等）、数据集成（如etl过程）以及数据仓库建设。一个评分高的系统应该能够处理复杂的数据流，并支持多源异构数据的整合。
3. 数据分析能力：数据分析能力是指对数据进行深入挖掘和理解的能力。这包括统计分析、机器学习、深度学习、自然语言处理等技术的应用。一个评分高的系统应该具备强大的数据分析工具，能够从原始数据中提取有价值的信息，并给出合理的解释和预测。
4. 应用效果：最终的评分也取决于数据分析结果的应用效果。如果数据分析能够转化为实际的业务价值，提高决策效率，降低成本，那么这个系统的评分就会更高。
5. 用户体验：用户界面友好、操作简便、响应速度快也是评估大数据综合评分的重要因素。一个评分高的系统应该能够提供直观、易用的用户体验，使非技术人员也能够轻松上手。
6. 可扩展性和灵活性：随着业务的发展，数据量和复杂性可能会增加。一个评分高的系统应该具有良好的可扩展性和灵活性，能够适应未来的变化和需求。
7. 安全性和隐私保护：在处理敏感数据时，安全性和隐私保护至关重要。一个评分高的系统应该具备强大的安全机制，确保数据的安全性和用户的隐私不被侵犯。
8. 成本效益：在追求评分的同时，还需要考虑成本效益。一个评分高的系统应该在保证性能的同时，控制成本，避免过度投资。
总之，一个大数据综合评分高的系统应该是数据质量高、数据处理能力强、数据分析能力强、应用效果好、用户体验好、可扩展性强、安全性高、成本低的系统。这些因素共同决定了一个系统的评分高低，因此在设计和实施大数据项目时，需要综合考虑这些因素，以确保系统的高效运行和长期稳定发展。
