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 vĩ mô. Trước khi dữ liệu lớn ra đời, các nhà hoạch định chính sách cần chờ đợi những thống kê định kỳ để 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 vĩ mô 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 kỹ thuật 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.