大数据应用效率的提升可以通过多种方式实现，包括技术优化、数据处理流程改进、以及更好的数据管理和分析工具。以下是一些具体的建议：
1. 优化数据存储和管理：大数据应用通常涉及大量的数据，因此，优化数据存储和管理是提高效率的关键。可以考虑使用分布式存储系统，将数据分散到多个节点上，以提高数据访问速度。同时，还可以采用数据压缩和去重技术，减少数据存储的空间占用。
2. 并行化和分布式处理：利用并行化和分布式处理技术，可以将大数据任务分解成多个小任务，然后在多个计算节点上同时处理，从而显著提高处理速度。例如，可以使用MapReduce、Spark等大数据处理框架。
3. 使用高效的数据处理算法：针对特定的数据处理任务，选择或设计高效的数据处理算法，可以显著提高处理效率。例如，在数据挖掘和机器学习领域，有许多优化算法可供选择。
4. 数据预处理和清洗：在进行大数据分析之前，对数据进行预处理和清洗，可以去除无关信息、减少数据噪声，从而提高分析效率和准确性。例如，可以使用数据过滤、缺失值填充、异常值检测等技术。
5. 可视化和交互式分析工具：使用可视化和交互式分析工具，可以让用户更直观地理解数据和分析结果，从而提高分析效率。这些工具通常提供丰富的图表和图形选项，以及用户友好的界面。
6. 自动化和智能化：通过自动化和智能化技术，可以减少人工干预，提高大数据处理的效率。例如，可以使用自动化脚本进行数据收集、处理和分析，或者使用机器学习算法进行自动化决策和预测。
总之，提高大数据应用效率需要从多个方面入手，包括技术优化、流程改进、工具选择等方面。通过不断地优化和改进，可以让大数据应用更好地服务于各种业务场景，为企业和社会带来更大的价值。