資產作為企業經營管理的重要組成部分，通過對資產的優化管理，能夠有效降低企業生產經營成本，提高企業經濟收益。在企業長期發展的過程中，積累了大量的資產，而如何高效利用資產，深入挖掘資產的潛在價值，是企業面臨的重要問題。部分企業沒有認識到資產管理工作的重要性，資產管理工作的重心仍然為會計核算和清查盤點，很少涉及資產的價值管理。在激烈的市場競爭環境下，加強對企業資產的優化管理，可為提升企業競爭力創造良好的條件。基于大數據思維對企業資產進行管理，為資產管理信息化建設提供中了重要的技術支持。利用大數據技術，能夠對企業資產進行更為精準的估值，利用信息化平臺對企業資產狀態實時監控，通過數據分析可對企業資產的未來價值進行預測，進而實現對資產的優化配置，切實發揮資產的價值。以大數據思維對企業資產進行管理，還需要得到企業領導層的重視和支持，提升企業財務人員的業務能力，做好資產價值的判斷與評估、資產后續管控以及資產價值預測等工作，為企業的可持續發展創造有利條件。一、大數據技術對企業資產管理的影響（一）提高資產估值的可靠性和合理性資產估值是企業進行資產管理的重要基礎，而估值的可靠性和合理性會直接影響到資產管理結果。資產估值是以海量的數據信息為基礎，由于以往的技術較為落后，手段較為單一，所以獲取信息的渠道以及信息范圍受限，資產估值結果可靠性不佳。從大數據思維出發，利用大數據的挖掘和分析技術，能夠從更加全面的角度對影響資產價值的因素進行挖掘，變量因素的增加，有效提升了資產估值的科學性和合理性，同時也降低了人為估值帶來的誤判[1]。利用大數據技術進行資產估值，與傳統估值方法相比，豐富了估值方法，統計模型的應用也進一步提升了估值結果的精準性，為企業資產管理工作的開展創造有利條件。（二）實現對資產的動態監控及提升資產價值預測水平為了提升資產管理質量，應該對資產進行全壽命周期管理，且采用動態管理的方式，資產管理會更加科學合理。從大數據思維角度出發，企業可以將人工智能、互聯網以及物聯網技術與大數據技術融合應用，可實現對企業資產信息的動態監控，同時能夠動態更新資產狀態，以便能夠及時獲知資產的實時狀態和實時價值。通過對資產價值的預測，能夠對企業資源進行合理分配，確保優勢資產能夠獲得更有利的資源，進而獲取更大的經濟收益。將大數據思維應用于資產價值預測，要比認為預測模式的結果更接近現實，避免受到主觀思維的局限而影響到資產價值預測結果的準確性[2]。大數據思維下的價值預測是以廣泛的實踐結果為依據，從現實情況出發對預期結果的可能性進行估計，與實際情況會更加接近，為企業進行資產管理提供更有價值的參考。二、大數據思維下企業資產管理模式（一）利用數據挖掘與分析技術提高資產賦值科學性資產賦值是資產管理的重要環節，基于大數據思維，利用數據挖掘技術和分析技術對資產進行合理賦值或者對賦值的合理性進行判斷，可提升資產賦值的可靠性和合理性，為企業進行資產管理提供基礎保障。對資產的賦值管理，需要同時考慮到內外部因素對資產價值可能產生的影響，盡量保證資產賦值的可靠性。現階段，已經有部分企業實現了資產賦值管理，但是管理方式存在一定的缺陷。比如在對某項資產的賦值管理中，只考慮到資產投入使用前影響資產價值的因素，在資產投入使用后賬面原值就會固定，從而導致資產的賬面價值與實際價值出現偏差，在后期的資產管理工作中會影響到估值的準確性。為了能夠實時掌握資產的實際價值，可利用數據挖掘技術和分析技術建立大數據資產價值評估平臺，對資產價值進行實時評估。數據挖掘技術能夠從更多的維度和角度對影響資產價值的因素進行挖掘，然后將挖掘結果輸入價值評估平臺的數據庫中，作為資產估值的參照值。隨著企業經營發展狀態的變化以及市場環境的變化，資產的價值也會發生相應的變化，動態數據挖掘能夠及時挖掘出不同時期對資產價值產生影響的新因素，為資產估值提供更加科學準確的參照標準。在價值評估平臺中，可以參照預期估值模型，在數據分析技術的輔助下，對資產價值評估的合理性進行判斷。資產價值評估平臺不僅能夠進行資產估值，同時還能夠對資產的價值波動進行預警。可以根據企業的需求在估值平臺中設定價值高估和低估的預警值，一旦資產價值超過預警值的范圍，平臺就會發出警示，資產管理人員即可根據實際情況對資產進行處理，為資產管理工作的高效開展提供重要的技術支持[3]。（二）實現資產后續支出的動態管理資產作為企業的一種資源，通過企業合理的規劃和使用，在未來某個節點會為企業帶來一定的經濟收益。而有些資產需要進行先期投入才能夠在后續的某個節點產生經濟收益，對于這部分資產的價值管理，就需要做好后續支出管理，以確保能夠實時獲取以及監控資產的價值。企業資產的后續支出應該采用動態管理的方式，對資產在每個關鍵環節和節點變動的合理性進行監控，強化對資產實時價值的管理。如果企業規模較大，資產的種類和數量都較多，則應以大數據思維對資產后續支出進行管理，建立資產管理信息化平臺，并與企業現有信息系統相關聯，便于對資產狀態的實時監控。通常情況下，對于資產的后續支出管控環節主要包括竣工入賬、檢修整改的核算環節，折舊年限預測與折舊方法的采用環節，資產更新改造決策環節等[4]。企業可利用人工智能技術輔助資產核算，確保在核算工作能夠自動實時更新，與企業會計管理系統保持聯動。對于資產的折舊管理，可通過大數據技術對相關因素的研究，對目標資產的折舊年限、方法的合理性進行評價，確保資產估值的合理性。以大數據思維對企業資產進行后續支出管理，能夠從更加全面的角度對資產的實時價值進行監控，還可從不同的維度對資產的更新方案進行分析預測，最終得到最佳的決策方案。企業還可將人工智能技術、物聯網技術與大數據技術融合應用，從更加科學合理的角度對企業資產后續支出的合理性和合規性進行管理，提高企業資產管理水平[5]。（三）提高資產項目價值預測的精確度企業通過對資產的合理利用創造經濟收益，但是不同的資產所能夠帶來的預期收益存在很大的差異性，所以要對資產的投出產出進行對比，然后有針對性地采取管理措施。為了確保資產收益的最大化，應該對資產項目價值進行預測，從大數據思維出發，對資產項目的價值走勢進行預測，為預算編制、項目儲備和立項決策提供依據。企業可從資源的稀缺性和資源最大化利用的角度考慮，建立科學的預算編制和立項決策機制，然后按照重要性對資產進行排序，在此基礎上，對資產進行資源分配。為了提高預算編制的科學性，企業可以建立大數據中心，對行業內同類資產的市場價值、成本支出、社會效益以及企業內部的歷史數據進行采集，然后將這些數據存儲在預算中心的數據庫中。企業資產管理人員通過運算邏輯對單向資產和資產組成的歸集與分攤，然后從時間和空間兩個維度對分攤結果進行對比分析，為預算編制提供參考依據。對于項目儲備和立項決策，可以利用估值平臺對影響資產未來價值的因素進行挖掘和分析，通過各種變量來預測資產價值[6]。三、結束語企業通過對資產的合理利用，能夠為企業帶來一定的經濟利益。按照流動性可以將資產劃分為流動資產、長期投資、固定資產、無形資產和其他資產，這些資產都可為企業發展創造經濟利益。提高對固定資產的利用率可以增加收益，通過資產的優化配置，能夠降低企業經營成本，提高企業經濟效益。大數據技術的優勢就是