La innovación tecnológica requiere grandes inversiones. El capital de riesgo (VC) es una fuente financiera prominente para las start-ups innovadoras. Un capitalista de riesgo inevitablemente transferirá conocimiento para facilitar la innovación de una empresa mientras monitorea y asesora a sus empresas en cartera. Solo cuando una empresa tiene su propio conocimiento nuevo valioso y un alto potencial de crecimiento, los capitalistas de riesgo la seleccionarán. Al mismo tiempo, el conocimiento de big data, como las demandas de los clientes y las preferencias de los usuarios, también es importante para el desarrollo de nuevos productos de una empresa en el entorno de big data. Por lo tanto, el conocimiento privado transferido de los capitalistas de riesgo, el nuevo conocimiento desarrollado de manera independiente por la propia empresa y el conocimiento de big data son los tres tipos principales de conocimiento para las empresas respaldadas por capital de riesgo en el entorno de big data. Para encontrar las influencias del VC y la transferencia de conocimiento en el rendimiento innovador de las empresas respaldadas por capital de riesgo, se presenta un modelo que maximiza el valor presente del beneficio esperado del rendimiento de innovación de nuevos productos de una empresa respaldada por capital de riesgo en el entorno de big data. Este modelo puede ayudar a los capitalistas de riesgo a determinar la escala de inversión y el momento óptimo de salida y predecir la tasa interna de retorno (TIR). Este modelo también puede ayudar a las start-ups innovadoras a ilustrar el valor y las perspectivas de un proyecto para atraer inversión en su prospecto empresarial.