在当今世界，数据已经成为了企业决策的重要基础。对于企业来说，利用数据挖掘技术可以获取到许多宝贵的信息。但是，由于数据量巨大、变化快和多样性等问题，使得数据分析变得越来越具有挑战性。这也正是大数据的四个基本特征Volume（数量）、Velocity（速度）、Variety（多样性）、Veracity（真实性）的重要性所在。

Volume，数据量，是大数据最显著的特征之一。传统技术在对数量巨大的数据进行处理时常常会出现资源不足的问题，而大数据技术可以帮助企业有效地处理大量的数据。并且，随着数据量不断增长，大数据技术也在不断发展，为企业的数据处理提供了更多的可能性。

Velocity，数据速率，也是大数据的一个重要特征，随着新技术不断涌现，如物联网和传感器技术，传统的数据处理速度越来越难以应对。而大数据技术则可以实现数据的快速分析和处理，从而对企业的业务更快做出决策。

Variety，数据多样化，是指这些数据可以来自各种各样的来源，包括结构化数据（如关系数据库）、半结构化数据（如日志文件）和非结构化数据（如视频、图像和音频文件）。对于这些多样性的数据，大数据技术提供了灵活的数据处理方式，可以更加有效地挖掘数据价值。

Veracity，数据的真实性，这个特征通常不会被常规的数据处理方法所考虑，但对于企业数据分析的成功来说，它至关重要。大数据技术可以从多个数据源获取数据，通过验证每个源的数据质量，确保所有的数据都是可信的。

总之，大数据的四个基本特征Volume、Velocity、Variety和Veracity是大数据技术能够帮助企业取得成功的重要保证。企业可以通过这些基本特征来更好地应对数据挖掘和分析的挑战，从而获得更大的成功。