大数据应用效果评估是衡量大数据技术在实际应用中是否达到预期目标的重要环节。成效与挑战并存，主要体现在以下几个方面：
1. 成效方面：
（1）数据驱动决策：大数据技术能够处理海量数据，为企业和政府提供精准的数据分析，支持决策制定，提高决策效率和准确性。
（2）业务创新：通过分析大量数据，企业可以发现新的商业模式、产品和服务，推动业务创新和发展。
（3）风险管理：大数据分析可以帮助企业识别潜在风险，提前采取措施防范，降低损失。
（4）客户洞察：通过对客户数据的深入分析，企业可以更好地了解客户需求，提供个性化服务，增强客户满意度和忠诚度。
（5）提高效率：大数据技术可以帮助企业优化业务流程，提高工作效率，降低成本。
2. 挑战方面：
（1）数据安全与隐私保护：随着大数据应用的普及，数据安全问题日益突出。如何保护个人隐私和企业敏感信息，防止数据泄露和滥用，是大数据应用面临的一大挑战。
（2）数据质量与清洗：大数据来源多样，数据质量参差不齐。如何对原始数据进行清洗、整理和转换，确保数据的准确性和可用性，是大数据应用需要解决的问题。
（3）技术与人才短缺：大数据技术复杂，需要专业人才支持。目前，大数据领域的技术人才相对匮乏，制约了大数据应用的发展。
（4）法律法规滞后：随着大数据应用的深入，相关法律法规尚不完善，如何规范大数据应用，保护用户权益，是亟待解决的问题。
（5）成本投入巨大：大数据应用需要大量的硬件设备、软件系统和人力资源投入，对于一些中小企业来说，成本压力较大。
总之，大数据应用效果评估显示，大数据技术在推动经济社会发展、提升企业竞争力等方面发挥了重要作用。然而，数据安全、数据质量、技术人才、法律法规等方面的挑战也不容忽视。未来，应加强数据安全管理，提高数据质量，培养大数据人才，完善相关法律法规，以促进大数据技术的健康发展和应用效果的提升。
