摘要：大数据的出现，引发了全球技术和商业的深刻变革，大数据已经成为了全球的竞争焦点。本文借鉴分子生物学中DNA双螺旋结构模型，就大数据与技术创新之间的相互关系展开分析，提出大数据———技术创新双螺旋结构模型。该模型为分析大数据与技术创新之间的作用关系提供了新的视角。
关键词：技术创新；大数据；双螺旋模型
一、引言
自2013年被确定为“大数据元年”以来，大数据应用已广泛渗透到各行各业。伴随着数据规模和类型的剧变、数据存储成本的迅速下降、数据采集更加密集和广泛，学术界和企业界开始站在战略的高度重新审视大数据的价值。2008年9月，《自然》杂志推出了名为“大数据”的封面专刊，随后IDC（2011）描述了大数据的“3V”：规模性（Volume）、多样性（Variety）、实时性（Velocity），之后又加入价值性（Value）来描述大数据特征，称之为“4V”[1]。麦肯锡（2011）将大数据定义为无法用常规软件收集、储存、处理、分析的庞大数据集。Forrester突破了以往单一对数据本身描述的局限，通过数据价值实现的角度将大数据定义为数据存储、处理和访问的流程与业务目标的集成。国内学者涂子沛在其专著《大数据》（2012）、《数据之巅》（2014）中反复表达“尊重事实，用数据说话”[2]以及“推崇知识和理性，用数据创新”的观点，并描述了未来对于建设“SmartCity”的构想[3]。孟小峰（2013）指出大数据研究的火热，并不能代表研究的深入，相反大数据的研究还处于一个非常起步的阶段，还有诸如关键技术、利用方式等很多基础性的问题需要解决[4]。大数据的发展和进步是以数字信息技术的发展和应用为主线的。数据分析、数据挖掘、数据存储是拉动大数据发展的“三驾马车”，这三项数据技术需要不断进行创新才能进一步发掘大数据的价值潜力。由于大数据具备准确预测趋势的能力、从海量数据中萃取有应用价值信息与知识的能力以及对市场技术需求方向突出的把控等能力，使得技术创新的效率有较大幅度的提升。同时，数据分析、挖掘和存储本身作为技术手段也需要进行创新。因此，大数据与技术创新之间存在着密切的联系。朱东华等（2013）提出了大数据环境下面向技术创新管理的双向决策模型，以期提升我国技术创新管理研究在大数据环境下提取知识与观点的能力[5]。赵亮等（2015）通过大数据的收集和预处理、大数据存储、创新源数据可视化以及创新应用子项目的实施，实现对技术创新评估预测、风险把控能力的提升[6]。针对大数据与技术创新有关文献的梳理，不难看出，在大数据时代下，大数据对于各类技术创新具有较大的提升作用，而“大数据”概念下作为技术支撑的数据技术同样需要创新，同时也需要对数据技术的创新进行管理。对于大数据和技术创新这种“你中有我，我中有你”的相互作用关系，论文尝试以双螺旋结构模型为研究工具，提出大数据———技术创新双螺旋模型，从而厘清在大数据与技术创新作用关系中的动力因素，以达到大数据与技术创新共同发展进步的目的。
二、双螺旋结构理论
双螺旋结构模型起源于生物学中的DNA双螺旋结构，生物学家为了研究人类的遗产规律，从人类遗传密码———“基因”的角度出发，提出并绘制了DNA双螺旋结构模型。1953年，沃森和克里克首次提出了DNA双螺旋结构模型，该模型开启了分子生物学时代。利用该模型，人类直观地认识到遗传信息的构成和传递路径，并对人类遗传信息复制上升的互融联动关系有了初步的了解。在生物分子学领域，DNA双螺旋结构模型是由两条主链和碱基对组成，两条主链相互盘旋形成类似于“麻花”状的螺旋结构，而碱基对位于螺旋内部，两两对应。碱基对的排列顺序就决定了生物体的不同性状，而在DNA双螺旋进行发展进化之时，碱基对的不同组合以及排列顺序就确定了未来生物的发展走向。随着管理科学的发展，在管理科学领域中有许多互相影响、互相促进、互相融合的二元关系，为了清晰地描述这种关系，管理学中引入分子生物学的DNA双螺旋结构模型进行描述，从而形成了管理科学中的双螺旋结构模型。质量管理学家戴明通过对计划———执行———检查的研究，提出这三个步骤不是原地循环往复的，而是一种螺旋式上升。于渤（2008）将知识创新双螺旋作为企业知识创新过程，指出创新的过程需要经历一套复杂的过程，最终实现自我超越的知识螺旋转化[7]。管理科学与分子生物学的结合提炼出螺旋式系统方法论，又称作螺旋式方法论。该方法论指导双螺旋结构模型在管理领域的应用，而其基本的解决问题的精神是，按照事物发展的规律和演变的过程，通过螺旋内部重大影响因素的互相作用，循环使用不同的方法，推进事物有序的发展，最终达到事物发展的某种目标。
三、大数据与技术创新双螺旋模型及分析
1.大数据与技术创新双螺旋模型对于各类技术创新，大数据提供了庞大的样本数据分析预测、精细的市场技术需求定位、详尽的技术创新需求对象画像刻画等服务，使得技术创新的效率大幅度提升。而数据分析、挖掘和存储是推动大数据自身发展的核心技术，这些技术的创新也将直接影响到大数据对其他技术创新的拉动作用。利用双螺旋结构模型研究大数据与技术创新相互作用关系具有积极的现实意义，论文提出大数据———技术创新双螺旋结构模型（BigData--Tech-nologyInnovation双螺旋结构模型；BT双螺旋结构模型）。依据BT双螺旋结构模型，本文将大数据与技术创新视为两条主链，即“大数据链”和“技术创新链”。这两条主链的相互作用是依靠碱基对进行链接的，为了推动“大数据链”与“技术创新链”的发展增长，碱基对的不同搭配，相互作用，促进BT双螺旋模型的不断发展。数据挖掘、数据分析、数据存储是推动大数据发展的技术核心，技术创新的发展需要技术创新管理理论的指导，以技术创新管理理论指导数据技术的创新，从而实现BT双螺旋模型的发展。故将数据挖掘、数据分析、数据存储和技术创新管理理论作为碱基，进行两两配对。图1BT2.大数据———技术创新双螺旋模型分析BT双螺旋结构模型中将大数据与技术创新作为研究的主要对象，将其作为两条主链进行分析。各类技术的创新需要在大数据以及大数据相关技术的支持下进行。同样的，大数据自身数据技术的创新又归属于技术创新范畴，需要相关技术创新管理理论来给予指导和管理。BT双螺旋结构模型需要向纵深发展，就必须要经历双螺旋结构的破裂———复制———重组———再破裂这样的一个循环过程，从而循环往复，推动BT双螺旋模型不断发展。碱基一：数据挖掘技术，大数据需要通过从海量的数据中提取有效信息和知识，因此，数据挖掘技术是大数据未来发展的一项核心技术。凭借数据挖掘技术提炼出有价值的信息与知识，可以为技术现状进行评估、技术创新未来趋势进行预测、技术创新源进行汇总提供强大的信息支撑。碱基二：数据分析技术，数据分析技术是通过对现有数据进行分析，归纳、整理、总结并对所分析对象提供相应的预测。该技术是连接数据与结论的重要桥梁，通过分析技术可以顺利地将“冷冰冰”的数据转化成为有价值的结论成果，碱基三：数据存储技术，存储技术是数据挖掘技术与数据分析技术的基础。信息时代的数据不仅仅是结构化的数据，更多的则是非结构化或是半结构化的数据，大量的数据需要有存储空间，并且要做到随用随取，这样才能使得数据的挖掘和分析更具时效性和针对性。碱基四：技术创新管理理论，数据技术的不断革新需要从管理学的角度给出指导性的建议。大数据的三项核心数据技术本身作为一种技术手段，需要进行科学的发展，在数据技术的创新过程中，离不开技术创新管理理论的协助。大数据链与技术创新链作为BT双螺旋模型的两条主链担负着不断进步发展的使命，以数据挖掘技术、数据分析技术、数据存储技术和技术创新管理理论为碱基对负责对两条主链的发展进行指导。在DNA双螺旋结构模型中，碱基对必须是A-T，G-C进行定位搭配互补，而在BT双螺旋模型中，通过借鉴DNA双螺旋结构模型的碱基对互补理论，从而进行多元轮回式的互补结合。BT双螺旋模型中的碱基对不再像DNA双螺旋模型那样必须定位对象式的配对，当进入破裂阶段，大数据链与技术创新链进行分离，两主链破裂时连带自己链条上所携带的碱基一并分离。进入到复制阶段，各碱基进行复制，也即各项数据技术以及技术创新管理理论的推广应用。而后，进入重组阶段，碱基随机两两结合，重新配对，在不同的空间、时间进行不断的随机结合，就会产生奇妙的化学反映。从而在不同随机两两碱基结合的过程中，产生创新，发挥动力作用，就如同图2所示地推动BT双螺旋模型向纵深方向进行发展进步。
四、结论与展望
大数据与技术创新是一种“你中有我，我中有你”的相互作用关系，通过建立BT双螺旋结构模型，更加清晰地描述了在大数据与技术创新互融式螺旋上升发展中数据挖掘、分析、存储技术和技术创新管理理论所起到的关键作用。大数据的进步发展离不开数据技术的不断创新，同时，不仅仅是数据技术需要创新，其他的各项技术同样需要在大数据的促进下更好地进行革新进步。BT双螺旋模型借鉴了DNA双螺旋模型，贴切并直观地展示出大数据与技术创新之间相互学习、相互关联的作用关系。在BT双螺旋上升发展时经历破裂———复制———重组———再破裂的过程中，各数据技术与技术创新管理理论相互作用、在数据技术两两结合之际完成数据技术之间的相互配合、在数据技术与技术创新管理理论结合之际完成大数据与理论的不断完善以及理论指导数据技术发展。在未来各项技术创新的发展进程中，大数据将会成为一种必要的手段，大数据与技术创新的结合为技术的创新提供了无限的可能。论文中提出的BT双螺旋结构模型借以生物学的视角分析了大数据与技术创新的交互关系，在未来的大数据与技术创新发展中，两者相互影响、相互作用的交互关系将会更加深入。在本文的基础上，需要在广度和深度上进一步完善BT双螺旋结构模型，同时也应以更多的现实技术创新发展过程为研究对象，广泛地开展实证研究，不断地补充BT双螺旋结构模型，这将是未来需要解决的问题。
作者：张清辉 廖明治
