大数据环境下企业技术创新知识管理模式研究

收稿日期 ：２０１６ － ０４ － ２５基金项目 ： 航空科学基金项目 “ ‘互联网 ＋ ’ 背景下航空工业企业技术创新知识管理模式研究” （项目编号 ：２０１５ZG５５０２５） ； 河南省软科学研究项目 “ ‘互联网 ＋ ’ 背景下科技企业技术创新管理模式研究” （项目编号 ：１６２４００４１０５２７） ； 河南省高等学校青年骨干教师资助计划项目 “ ‘互联网 ＋ ’ 背景下企业技术创新知识管理研究” （项目编号 ：２０１５GGJS － １７８）作者简介 ： 挝 郭亚军 （１９７９ － ） ， 男 ，副教授大数据技术创新， 博士 ， 研究方向 ： 知识管理 、 大数据 、 技术创新 。?理论探索?大数据环境下企业技术创新知识管理模式研究郭亚军 １ ，２ 赵路路 １ ，２ 赵 静 １ ，２（１ ．郑州航空工业管理学院信息科学学院 ，河南 郑州 ４５００４６ ；２ ．航空经济发展河南省协同创新中心 ，河南 郑州 ４５００４６）〔摘 要〕 大数据为企业技术创新创造了条件 ， 为企业的发展带来了新机遇 。 通过研究大数据和知识管理对企业技术创新产生的影响 ， 构建了以市场需求为导向 、 以大数据技术为依托 、 以大数据资源深层开发为基础 、 以网络化协同创新为手段的企业技术创新的知识管理模式 ， 并提出实施策略 。

〔关键词〕 大数据 ； 企业 ； 技术创新 ； 知识管理 ； 模式DOI ：10 ．3969／j ．issn ．1008 －0821 ．2016 ．07 ．003〔中图分类号〕 G２５０.２５５ ；F２７３.１ 〔文献标识码〕 A 〔文章编号〕 １００８ －０８２１ （２０１６） ０７ －００１３ －０５Study on the Enterprise Technological Innovation KnowledgeManagement Model in the Big Date EnvironmentGuo Yajun １ ，２ Zhao Lulu １ ，２ Zhao Jing １ ，２（１ ．School of Information Sciences ，Zhengzhou University of Aeronautics ，Zhengzhou ４５００４６ ，China ；２ ．Collaborative Innovation Center for Aviation Economy Development of Henan Province ，Zhengzhou ４５００４６ ，China）〔Abstract〕 Big data has created the conditions for enterprises technological innovation ，and has brought new opportunitiesfor the development of enterprises ．Through studying the impact of big data and knowledge management on enterprise technologyinnovation ，this article built the enterprise technology innovation knowledge management model that is guided by market demand ，depend on big data technology ，based on the deep development of big data resources ，by means of networked collaborative innova－tion ，and proposes the implement strategies ．〔Key words〕 big date ；enterprise ；technological innovation ；knowledge management ；model 随着计算机 、 互联网 、 移动互联网 、 物联网 、 可穿戴设备 、 智能硬件的大众化以及博客 、 论坛 、 微信等网络交流方式的日益普及 ，种类繁多的数据源定期或不定期地产生大量的结构化和非结构化的数据 ，数据总量以无与伦比的速度急剧膨胀 ，“大数据时代” 已经到来 。

２０１５年 ８ 月 ３１ 日 ，经李克强总理签批 ，国务院印发《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 。” 大数据为企业技术创新创造了条件 ，为企业的发展带来了新机遇 。 但很多企业面对海量的数据 ，往往显得手足无措 。 一方面 ，大数据如同一座 “宝藏” ，吸引着企业去挖掘出有利于技术创新与企业发展的 “宝物” ；另一方面 ，这座 “宝藏” 中掺杂着大量的 “杂质” ，如果不能在有限的时间内剔除这些 “杂质” 并挖掘出有利用价值的 “宝物” ，那这座 “宝藏” 与一座普通的大山并无区别 。 这个时候 ，知识管理就显得尤为重要 。 通过知识管理与大数据挖掘方法 ，从海量数据中提取隐藏性 、 潜在性的有用信息 ，有效地发现知识 ，共享知识 ，服务于企业的技术创新 。1 大数据和知识管理对企业技术创新的影响大数据 （Big Data） 是当前全球各行各业研究的热点问题 。 对于大数据 ，目前还没有一个统一的定义 ，众多研究— ３ １ —２０１６ ｅ 年 ７ 月第 ３６ 卷第 ７ 期现 代 情 报Journal of Modern InformationJuly ，２０１６ ｛Vol ） .３６ No ｄ .７机构和学者的表述各不相同 ，但对其内涵已经基本达成共识 。

２００８ 年 《自然》 杂志 （Nature） 发表的大数据专刊中 ，大数据被定义为 “代表着人类认知过程的进步 ，数据集的规模是无法在可容忍的时间内用目前的技术 、 方法和理论去获取 、 管理 、 处理的数据” ［１］ 。 ２０１１ 年 麦肯 锡 公 司（McKinsey） 发布的研究报告认为 ，大数据是指其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 ［２］ 。 对企业而言 ，大数据的研究和利用的重要性毋庸置疑 。 大数据为企业提供了丰富的资源 ，使得企业能够收集到来自不同领域 、 不同用户需求的大量数据 ，有利于提高信息资源的真实性 ；高频数据的产生 ，增加信息的实时性 ，使企业能获得即时传播的数据 ，以应对瞬息万变的社会 。 充分利用大数据的这些优势可以为企业技术创新打下坚实的基础 ，使得企业在与同行竞争中占据优势地位 。大数据的有效利用离不开良好的知识管理模式 。 知识管理可以将大量杂乱的数据有序化 ，使企业技术创新更顺畅地进行 ，有利于企业技术创新规范化 。 Itami 和 Nu －mag－ami 认为 ，技术是 “关于自然事物和人为事物的功能以及相互作用的系统知识” ［３］ ，可见技术本身就是知识的一种形式 。

Konaka 和 Takeuchi 指出 ，知识管理是技术创新持续进行的根本保证 ［４］ 。大数据和知识管理的理论 、 方法与技术对企业技术创新产生了深远的影响 ，带来了一些新的特点 ，重点表现在以下 ３ 个方面 ：１.１ 技术创新资源从小数据向大数据转变企业技术创新是一项复杂的 、 持续时间长的系统工程 ，它要求企业有较强的技术创新能力 。 企业技术创新能力是企业技术创新的资源投入以及技术创新过程中对创新资源的运用 、 活动实施和调控管理的能力 ［５］ 。 因此 ，技术创新资源的获取和运用至关重要 。在大数据时代 ，企业技术创新的资源更多来自海量复杂的大数据中所获取的知识 ，大数据和由此产生的知识成为创新的源泉和推动力 。 大数据具有 “４V” 特性 ［６］ ，即 ：Volume （海量数据）、 Value （有价值的数据所占比例较小）、Variety （数据类型多样化）、 Velocity （数据处理速度快）。企业要完成技术创新需要将多种来源的多种介质的大数据资源进行融合 ，让结构化 、 半结构化和非结构化数据得以综合利用 ，从而获取技术创新所需要的知识 。 由于数据更新周期极短 ，企业必须在确保信息时效性的前提下进行数据资源的融合和综合利用 。

１.２ 技术创新主体从独立向协同转变开放式创新 （Open Innovation） 理论的提出者 HenryChesbrough 认为 ，世界上充满了知识 ，公司不需要完全依赖公司内部进行科研 ［７］ 。 大数据和 “互联网 ＋ ” 环境下 ，企业技术创新主体更加呈现出从独立向协同的转变趋势 。 企业是技术创新的主体 ，并不意味着企业包揽了技术创新过程中的所有工作 ，很少有单个企业具有足够宽广的知识实现企业技术创新 。 技术创新往往不是由某家企业或某个部门来单独完成 ，需要不同的单位 、 部门 、 个人等多个主体进行协同创新 。企业技术创新常常依赖于多个科学技术领域的合作才能实现 。 那些具有较强创新需求和高技术产业化的物质能力的企业能够快速地捕捉市场动态和需求 ；作为技术创新体系中关键因素的高校为企业提供人力资源和企业技术资本 ；科研院所根据市场需求研发新技术 ；政府为企业技术创新提供各种技术服务支持 。 在以企业为核心 ，高校 、 科研院所 、 政府为辅的多元主体协同创新模式中 ，通过主体间的密切合作 ，制定统一的目标和切合实际的战略 ，减少了企业独立进行技术创新需要的成本 ，提高了技术创新的效率 ，从而达到协同互补的效果 。

在协同创新的过程中必然会涉及知识转移和知识管理 。在知识管理的基础上 ，使经过筛选 、 分析 、 整理的数据整合成有价值的知识 ，不同主体间需要通过实时交互使知识得以转移 ，协同完成企业技术创新 。１.３ 技术创新管理模式从粗放向精细化转变随着市场竞争的日益激烈 ，企业家或相关专家凭借个人经验完成技术创新决策的制定 ，这种传统的技术创新管理模式已经不再适用于现今复杂的市场环境了 。 企业在技术创新管理中越来越重视用数据说话 ，在数据分析的基础上制定和实施技术创新的相关决策 。例如 ，在技术创新的过程中 ，如果企业的高层希望通过市场需求分析来把握新产品的市场动向 ，制定合理有效的产品研发和销售策略 ，就必须使用数据分析手段 。 根据企业的业务需求进行用户数据收集 ，对收集到的数据进行过滤 、 集成 、 分析 、 处理等形成数据集合 ，利用适合的数据挖掘工具对数据进行挖掘 ，得到有价值的客户知识及模式 ，将其传递给相应的部门加以利用 。实行 “一切以数据说话” 的精细化企业技术创新管理模式 ，可以使企业深入分析客户的消费趋势 ，加深客户的忠实度 ，挖掘新的商业机会 ，预测技术创新产品的发展方向 ，调整产业结构 、 工作流程 、 服务形式等 ，为企业健康快速的发展保驾护航 。

2 大数据环境下的企业技术创新知识管理模式构建立足于大数据环境 ，构建以市场需求为导向 、 以大数据技术为依托 、 以大数据资源深层开发为基础 、 以网络化协同创新为手段的企业技术创新知识管理模式 ，对企业改善创新环境 、 完善创新功能 、 提高创新效用是非常有必要的 。 技术创新的方向 、 知识 、 手段是 “大数据环境下的企业技术创新知识管理模式” 的 ３ 个基本支撑点 （如图 １ 所示） ，模式的逻辑如下 ：以大数据挖掘的方式获得市场需求 ，以市场需求为导向来确定企业技术创新的方向 ；针对— ４ １ —２０１６ ｅ 年 ７ 月第 ３６ 卷第 ７ 期大数据环境下企业技术创新知识管理模式研究July ，２０１６ ｛Vol ） .３６ No ｄ .７技术创新的方向搜集各种介质的海量的大数据资源并予以开发利用 ，用以支持技术创新 ；面对大数据资源 ，需要进行清洗 、 治理 ，进行知识组织 ，将技术创新的相关知识提炼出来 ；知识检索与挖掘则为企业技术创新过程中随时随地获得相应知识提供便捷的工具 ；在已有大数据和知识资源的基础上 ，借助网络化协同创新的手段 ，实现不同创新主体之间的知识共享 ，共同完成技术创新的目标 。

图 1 大数据环境下的企业技术创新知识管理模式 ２.１ 市场需求获取随着经济全球化以及信息技术的迅猛发展 ，企业间的竞争愈演愈烈 ，企业的经营理念从传统的 “以产品为中心”向 “以客户为中心” 转变 。 因此 ，市场需求的获取在企业技术创新中是至关重要的一环 ，它是企业技术创新知识管理的导向 。在大数据环境下 ，如何把浩瀚的客户数据转化为适用的市场需求信息 ，是这一环节的首要任务 。 为解决这一难题企业需要运用大数据挖掘技术 。运用大数据挖掘技术的聚类功能可按照不同标准 ，如顾客的消费习惯 、 消费心理 、 购买力 、 购买频率等将顾客划分为不同的群体 ，针对不同群体开发针对性产品 ，提供针对性服务 ，以提升客户的满意度 ，最大限度地挖掘客户对企业的经营价值 。 通过对客户进行细分有助于企业针对不同特征的用户开展个性化的服务 ，使企业技术创新更加的精准 。原有客户是维持企业经营的重要保障 ，但他们并不是一成不变的 ，因此 ，保持原有客户对企业来说是极其必要的 。 时刻关注固有用户的动态消费情况 ，运用数据挖掘技术预测和识别潜在的流失者 ，并对他们的行为模式进行分析 ，挖掘出用户对产品或服务的新的或潜在的功能诉求 ，企业再针对性的采取补救措施 ，以期达到保持客户的目的 。

对企业的技术创新来说 ，不断发现新的客户群体与保持原有客户同等重要 。 因此 ，在客户发现这方面 ，企业可以运用数据挖掘技术对消费者偏好或生活习惯的变动等进行分析 ，得出预期的目标市场即潜在的用户群体及他们的购买需求 。 根据潜在用户的购买需求开发研制新的产品 ，扩大用户群 。２.２ 大数据资源开发技术创新需要大量的数据资源作支撑 ，企业对大数据资源开发是将海量的 、 多介质的大数据进行集成 、 治理与共享的过程 。企业数据集成是将企业原本离散的 、 多元的 、 异构的 、分布的信息资源通过物理的或逻辑的方式组织成一个整体 ，解决 “信息孤岛” 问题 ，实现信息资源的优化配置和共享 ，最终提升组织核心竞争力的动态过程 ［８］ 。 企业不论大小 ，经过一段时间的发展 ，必定会存在杂乱 、 重复 、 有利用价值的 、 废弃的数据不断堆叠在一起的现象 ，数据集成的需求日益迫切 。 企业要建立自己的信息系统 ，用来盛放这些多介质的海量的大数据资源并对这些资源进行集成 ，使数据资源不断推陈出新 ，保持新的活力 ，供企业进行技术创新时使用 。数据资源的整合共享以及利用作为联通不同信息系统之间的基本手段 ，加速了信息的多重利用 。

知识的积累促进新工艺 、 新产品的迅速增长 ，新工艺的革新 、 新产品的研发又推动了产品需求的变化 ，产品需求的持续增加要求企业不断进行技术创新 。 信息共享可以形成知识流 ，信息进入企业各系统后 ，各个主体和环境进行互动 ，以此推动企业整个产业结构的升级 ，提高技术创新的速度 ，促进企业相应产业的持续发展 。２.３ 知识组织知识组织体系构建的终极目标是将知识资源规范化 、有序化和优化后按需求提供给用户 ，其间需要用户行为模式与知识资源之间的匹配与互动 ，是一种知识 “固化活化”的相互转换升级 ，旨在提供可控性的高效知识服务 ［９］ 。在网络环境下 ，由于数据资源和系统的分散性和异构性的特点 ，知识组织体系为适应这些特性需要开放集成不同分布 、 不同结构的多样...

（编辑：武汉站长网）

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