企业大数据运用的四个基本特征是：数据量大、数据类型多样、数据处理复杂以及价值密度低。这些特征使得企业在利用大数据进行决策时面临许多挑战，但也为企业提供了巨大的机遇。
首先，数据量大是企业大数据运用的第一个特征。随着互联网和物联网的发展，企业的业务范围不断扩大，产生的数据量也日益增加。这些海量的数据需要企业投入大量的人力、物力和财力进行存储、处理和分析。然而，由于数据量庞大，企业往往难以对所有的数据集进行深入挖掘，导致数据的价值无法得到充分发挥。因此，企业需要借助大数据技术，对这些海量数据进行有效的管理和分析，以获取有价值的信息和洞察。
其次，数据类型多样是企业大数据运用的第二个特征。在当今信息化社会，企业产生的数据类型多种多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。这些不同类型的数据需要企业采用不同的技术和方法进行处理和分析。例如，对于结构化数据，企业可以采用传统的数据库管理系统进行存储和查询；而对于半结构化和非结构化数据，企业则需要借助自然语言处理、机器学习等技术进行提取和分析。因此，企业需要根据自身的业务需求和数据特点，选择合适的大数据技术和方法，以实现数据的高效利用。
接下来，数据处理复杂是企业大数据运用的第三个特征。大数据技术涉及多个领域，包括数据存储、数据处理、数据分析、数据可视化等。这些领域的技术和方法各不相同，且相互之间存在较大的差异。企业需要具备一定的技术实力和经验，才能有效地处理和分析大数据。此外，由于大数据技术的快速发展，企业还需要不断学习和掌握新的技术和方法，以适应不断变化的业务需求和技术环境。因此，企业需要加强自身的技术储备和人才队伍建设，提高数据处理的能力。
最后，价值密度低是企业大数据运用的第四个特征。虽然大数据为企业带来了丰富的信息和洞察，但这些信息和洞察往往需要经过复杂的分析和处理才能转化为实际的价值。在这个过程中，企业可能会面临较高的成本和风险。例如，数据分析可能需要投入大量的人力和时间，而数据分析的结果可能并不准确或有效。此外，由于数据的价值密度较低，企业很难确定哪些数据具有真正的商业价值，从而影响决策的效率和准确性。因此，企业需要注重数据分析的过程和结果，确保数据分析能够为企业带来实际的商业价值。
总之，企业大数据运用的四个基本特征是数据量大、数据类型多样、数据处理复杂以及价值密度低。为了应对这些挑战并充分利用大数据的优势，企业需要采取一系列措施，如加大技术投入、加强人才培养、优化数据治理等。只有这样，企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地，实现可持续发展。
