企业级应用可以利用Hadoop技术来解决大数据挑战的方法如下：
数据存储和处理：Hadoop提供了分布式存储和处理大规模数据的能力，企业可以将数据存储在Hadoop集群中，并通过Hadoop的MapReduce框架来并行处理数据，加快数据处理速度。
数据清洗和整合：企业级应用通常需要处理来自不同数据源的数据，并需要进行清洗和整合。Hadoop提供了Hive和Pig等工具，可以帮助企业轻松地进行数据清洗、转换和整合。
数据分析和挖掘：企业可以利用Hadoop的机器学习库和数据挖掘工具来进行数据分析和挖掘，帮助企业发现数据中隐藏的规律和价值。
实时数据处理：企业级应用可能需要对实时数据进行处理和分析，Hadoop提供了Storm和Spark等工具，可以帮助企业实现实时数据处理和分析的需求。
数据可视化和报表：企业可以利用Hadoop的数据可视化工具和报表工具，将处理后的数据呈现给用户，帮助用户更好地理解数据并做出决策。
总的来说，企业级应用可以利用Hadoop技术来处理大规模数据，提高数据处理效率，发现数据中的价值，实现数据驱动的决策。通过合理利用Hadoop技术，企业可以更好地应对大数据挑战，提升竞争力。