郭锐 郭亚军

摘 要：大数据对企业技术创新具有很强的驱动力，需要充分挖掘和发挥其巨大的价值。分析大数据对企业技术创新的主要影响，总结大数据背景下企业技术创新的主要特点，提出大数据驱动的企业技术创新管理策略，包括利用大数据获取市场需求、大数据资源开发、网络化协同创新以及基于大数据的精细化管理。

关键词：大数据;技术创新;企业;精细化管理

中图分类号：F273.1        文献标志码：A      文章编号：1673-291X（2022）09-0011-03

自上古时代的结绳记事起，数据就潜移默化地影响人们的学习、生活和工作。随着科技的发展和智能化生产生活的普及，数据在成倍地剧增，跳跃性地扩张。当下，企业要不断提升自己的技术创新能力，掌握更好的发展方向，赢得更大的市场，不可避免地要与大数据打交道。

我国持续深入推动大数据与创新的融合。2015年8月，国务院印发的《关于促进大数据发展的行动纲要》指出：“要深化大数据在各行业创新应用，使开放的大数据成为促进创业创新的新动力。”[1]党的十八届五中全会更是明确提出实施国家大数据战略。近年来，我国大数据产业持续高速发展，大数据与政府治理、企业创新、个人生活等方方面面的结合越来越紧密。

本文通过系统分析大数据对企业技术创新的主要影响，总结大数据背景下企业技术创新的主要特点，提出大数据驱动下的企业技术创新管理策略。

一、大数据与技术创新的概念

（一）大数据的概念

美国NASA研究员Cox等首次提及“Big data”这一术语是在1997年IEEE会议上，将对大数据问题聚焦在设备存储能力的局限上[1]。2008年9月《自然》杂志发表的Goldston等人的系列专题文章，将“怎样处理现代科学面临的数据洪流挑战”作为主题[2]，此后大数据席卷全球掀起了一场空前的研究热潮。麦肯锡公司（McKinsey）发布的研究报告将大数据定义为大小超出了典型数据库软件的采集、储存、管理和分析等能力的数据集[3]。大数据成为一种新的战略资源[4]，也是一个国家发展的战略大事。李国杰院士认为，“属于一个国家的数据量及其使用数据的能力将成为综合国力的重要组成部分，也是公司之间竞争的新焦点。”[5]

（二）技术创新的概念

1921年，熊彼特在他的《财富增长论——经济发展理论》一书中首次提出了“创新理论”，并将技术创新定义为：把一种从来没有过的关于生产要素的“新组合”引入生产体系[6]。Konaka & Takeuchi认为，技术创新持续开展的保证是知识管理[7]。池仁勇提出，企业技术创新方式和技术创新协调性等是影响企业技术创新效率的重要因素[8]。周潇等从大数据的角度出发，提出技术创新路径识别模型，对多种异构数据反映的技术发展规律进行探索[9]。

二、大数据对企业技术创新的主要影响

（一）大数据资源成为企业技术创新的源泉

企业技术创新的资源从小数据开始，不断地积累，经过细致的记录和存储，然后再同其他数据整合，汇聚成为大数据，从而发现我们所需要和意想不到的价值，成为企业技术创新源源不断的支持力量。如果能够从数据提炼出规律，它就成了知识;如果数据借助工具在分析的基础之上为我们提供正确的决策，那么它就是资源。而企业的技术创新，说到底就是一个对资源重新组合的过程。在大数据环境下，企业技术创新中会产生很高的数据需求，大数据为企业技术创新提供了必要的资源支持。

（二）大数据助推企业发展协同技术创新

以往，大多数的企业选择独立自主，各自研发有利于企业发展和升级的技术或者设备。从一定程度上讲，它使得企业树立了良好的竞争意识，让企业在良好的竞争环境中不断地升级、改造，向着更先进、更科学化的管理方向发展。大数据时代，企业在技术创新过程中，既需要内部创造的知识，也需要外部环境的知识，将这两种知识有效地融合为一体，才能有效开展技术创新。通过合作，各种资源可以得到更好的利用，加强不同的单位、部门、个人之间的协同创新，用共同的智慧开发出更加先进的技术。

（三）大数据为企业技术创新精细化管理提供基础

很多企业的技术创新只是对现有产品和技术修修补补，真正意义上的重大技术创新并不多，而且技术创新管理还处在粗放式的水平，技术更新周期长，技术创新效率低，难以适应现代竞争的需要。以数据为基础，实现企业技术创新的精细化管理和科学决策[10]，可以让企业通过大数据挖掘客户的需求，以客户需求为导向开展技术创新，并在技术创新的过程中充分利用大数据学习和借鉴相关经验教训，避免开展重复研究，有效提升技术创新的效率。

三、大数据背景下企业技术创新的主要特点

（一）技术创新周期的快节奏性

大数据的广泛应用重塑了经济、社会的发展模式，同时知识的更新速度也加快了。统计数据显示，每隔10年，原来世界的500强企业就有1/3消失。因为这些企业没有适应时代的变化，停滞不前，没有深入学习，所以导致企业无法立足于竞争激烈的商业环境。从国内的情况来看，企业的竞争环境较之以前更加复杂，压力也逐渐增大。企业的技术创新节奏必须不断加快，才能迎接大数据时代带来的竞争压力。

（二）技术创新所需数据资源的丰富易得性

大数据资源是推动企业技术创新的重要手段，并全面服务于整个技术创新的过程。大数据背景下，技术创新所需的数据资源丰富多样，获取渠道便捷，为企业技术创新提供了良好的环境。尤其是互联网资源的共享性、便捷获取性和多样性等优点有助于企业在技术创新的过程中及时获得相关的数据资源，极大地提升了技术创新的效率。

（三）技術创新知识管理的必要性

企业技术创新过程中，需要将大数据资源进行深入挖掘，转化为知识，并对知识的整理和分类，建立有利于技术创新的知识管理机制。让企业有效地获取、规整、应用和交流知识，使得技术创新人员能及时、便捷地获取知识，迅速、精准地做出反应，提升工作效率和创造能力。企业技术创新产出的成果大多以知识形态呈现，企业拥有的知识以及知识管理能力将成为其核心竞争力的重要因素。

（四）技術创新生态系统的可持续性

借助大数据，企业技术创新产生的综合影响将被全面评估，企业不仅仅是为了经济效益而进行技术创新，还有关注自然、社会以及人的协调发展，这样的目标诉求才是科学发展观的具体体现。首先，不能为了技术创新而破坏人类生存的自然环境。其次，技术创新必须是推动而不是使社会发展倒退的创新。最后，当技术创新推动了人类自身的发展，将人的潜能激发出来，人再反过来继续新的技术创新，这样才能建立一个经济发展、社会进步、资源再生的可持续的生态系统。

四、大数据驱动的企业技术创新管理策略

（一）利用大数据获取市场需求

随着市场环境和用户需求的改变，企业的技术创新理念正在从传统的“以产品为中心”向“以市场为中心”发生转变。数据和市场需求的关系紧密结合，企业可以通过对数据的分析和预测形成对市场需求的把握。如亚马逊在“item to item”协同过滤技术基础上推出了个性化推荐系统，广泛运用在亚马逊Kindle的书籍推荐功能中，根据用户平时的阅读习惯和评论、评分等行为，从而推荐出更符合用户偏好的内容。企业获取市场需求除了注重对市场大数据的收集，还有积极应用大数据的分析方法，形成适合自身技术创新的数据分析体系。

（二）大数据资源开发

在技术创新过程中，企业最大的财富就是数据，企业积累了大量的图纸、文档资料、产品等有形数据以及经验教训等隐性知识。这些内部原始数据资源是企业技术创新过程中珍贵的资源，但往往是这些在实践中得出的数据资源没有得到应有的重视与利用，这是因为企业缺少有效的利用手段，没有对这些资源进行有效的开发挖掘和整理。企业需要将大数据通过“碎片化”“数据化”加工成网络化的“知识单元”，借助大数据挖掘和知识发现实现资源的聚合、知识的关联，为技术创新提供多介质、立体化、动态化的知识服务。

（三）网络化协同创新

创新活动作为企业生存必要条件，也在不断地改变着，大数据环境下，需要从传统的单个部门或企业的独立创新向网络化协同创新转变。首先，企业技术创新的内部协同需要有完善的创新机制作基础，要建设没有阻碍的沟通渠道，使得技术创新的数据和知识可以在公司内部流通，使各部门和相关员工主动参与进来，与他人分享自己所拥有的知识。其次，企业技术创新外部协同需要加强与外界的合作和交流，有数据的共享机制，还有“走出去，请进来”的人员沟通机制。最后，还要借助网络化的技术手段，为协同创新提供平台支持，让协同创新的效率得到最大程度的提升。

（四）基于大数据的精细化管理

企业技术创新过程需要开展基于大数据的精细化管理，让数据成为企业科学决策的核心依据。企业进行技术创新管理，目的是通过技术的创新，提高企业的竞争优势，从而提高企业当前和长远的经济效益。为了实现这一根本目的，企业不仅需要重视技术创新的管理，同时还必须重视管理的创新，尤其是精细化管理的实施。从技术创新方向的判断上，通过大数据来把握市场需求;在技术路线的选择上，通过大数据来开展技术预见;在技术开发过程中，站在已有技术资料的基础上进行新的攻关;在技术推广应用环节，借助大数据进行准确研判和合理实施。

技术创新作为企业生存的灵魂，决定了企业能否在竞争的大浪潮里找到自己的定位。更重要的，技术创新也同样是促进社会进步的重要动力。大数据驱动下的企业技术创新管理，需要企业主动拥抱变革，努力进行高层次的创新，走出属于自己的技术创新发展道路。

参考文献：

[1]  国务院.关于印发促进大数据发展行动纲要的通知[EB/OL].中国政府网，2015-09-05.

[2]  Cox M.，Ellsworth D.Application-controlled demand paging for out-of-core visualization[C]//Proceedings of the 8th conference on visualization97.IEEE Computer Society Press，1997.

[3]  Goldston D.，Doctorow C.，Lynch C，et al.Big data：science in the petabyte era[J].Nature，2008，（9）：1-136.

[4]  Manyika J.，Chui M.，Brown B.，et al.Big data：The next frontier for innovation，competition，and productivity[R].McKinsey Global Institute，2011.

[5]  李国杰.大数据研究的科学价值[J].中国计算机学会通讯，2012，（9）：8-15.

[6]  [美]熊彼特.财富增长论——经济发展理论[M].西安：陕西师范大学出版社，2007.

[7]  Nonaka，Takeuchi.The knowledge-creating company：How Japanese companies create the dynamics of innovation[M].New York：Oxford University Press，1995.

[8]  池仁勇.企业技术创新效率及其影响因素研究[J].数量经济技术经济研究，2003，（6）：105-108.

[9]  周潇，黄璐，马婷婷.大数据视角下的技术创新路径识别研究[J].科研管理，2017，（10）：1-9.

[10]  郭亚军，赵路路，赵静.大数据环境下企业技术创新知识管理模式研究[J].现代情报，2016，（7）：13-17.

Research on Enterprise Technology Innovation Management Driven by Big Data

GUO Rui，GUO Ya-jun

（Zhengzhou University of Aeronautics，Zhengzhou 450046，China）

Abstract：Big data has a strong driving force for technological innovation of enterprises，and its huge value needs to be fully tapped and brought into play.Analyze the main impact of big data on enterprise technological innovation，summarize the main characteristics of enterprise technological innovation under the background of big data，and propose big data-driven enterprise technological innovation management strategies，including the use of big data to obtain market demand，the development of big data resources，and network collaboration.Innovation and refined management based on big data.

Key words：big data;technological innovation;enterprise;refined management