Thuật ngữ "Dữ liệu lớn" (big data) đã xuất hiện được gần hai thập kỷ và nhanh chóng trở thành biểu tượng của khoa học phân tích dữ liệu nhờ góp phần giải quyết nhiều vấn đề phức tạp của nghiên cứu xã hội học. Một trong những ứng dụng quan trọng của dữ liệu lớn là cải thiện tính kịp thời và tăng mức độ chính xác trong các dự báo kinh tế. Trước khi dữ liệu lớn ra đời, các nhà hoạch định chính sách cần chờ đợi những thống kê định kỳ đế dự báo chỉ số kinh tế vĩ mô như tăng trưởng GDP và lạm phát thì ngày nay chuỗi dữ liệu kinh tế tần suất cao cho phép các nhà nghiên cứu đưa ra dự báo thường xuyên hơn, nhanh hơn, và trong một số trường hợp, chính xác hơn đáng kể so với các phương pháp dự báo dựa trên dữ liệu truyền thống. Bài viết này sẽ nghiên cứu ứng dụng của dữ liệu lớn trong các dự báo kinh tế thông qua phương pháp khảo lược các nghiên cứu để cung cấp bức tranh tổng quan nghiên cứu về chủ đề này. Bên cạnh đó, bài viết cũng đưa ra một số thảo luận về thách thức và giải pháp trong sử dụng dữ liệu lớn liên quan tới đầu tư về cơ sở hạ tầng kỹthuật cho phân tích, xử lý tính không cấu trúc của dữ liệu, cũng như khả năng tiếp cận và bảo mật quyền riêng tư khi sử dụng dữ liệu lớn., Tóm tắt tiếng anh, The term "big data" has first appeared for nearly two decades and has quickly become a symbol for data analytics by helping to solve the most complex problems of research. One of the important applications of big data is to improve the timeliness and accuracy of economic forecasts. Before the advent of big data, policymakers needed to wait for the periodic release of macroeconomic statistics to forecast GDP and inflation. Today, high frequency economic time series allow researchers to make forecasts more frequently, faster, and, in some cases, significantly more accurately than traditional forecasting methods. This paper will examine the use of big data in economic forecasting by providing an overview of empirical studies on this topic. In addition, the article also provides some discussions on challenges and solutions in using big data related to investment in technical infrastructure for analysis and handling of unstructured data, as well as accessibility and privacy when using big data.