En la era de los grandes datos, los avances en tecnologías relevantes están impactando profundamente el campo de la tasación inmobiliaria. Muchos académicos consideran que la integración de la tecnología de grandes datos es una tendencia futura inevitable en la industria de la tasación inmobiliaria. En este documento, resumimos 124 estudios que investigan el uso de la tecnología de grandes datos para optimizar la tasación inmobiliaria a través del modelo de precios hedónicos (HPM). También enumeramos una variedad de recursos de grandes datos y métodos clave ampliamente utilizados en el campo de la tasación inmobiliaria. Sobre esta base, se analiza el desarrollo de la tasación inmobiliaria en el futuro. Los resultados obtenidos en los estudios actuales son los siguientes: Primero, los recursos de grandes datos actualmente aplicados a la tasación inmobiliaria incluyen más de una docena de tipos de grandes datos de tres fuentes de datos: internet, teledetección y el Internet de las cosas (IoT). Además, se determinó que la tecnología de rastreo web representa el método de adquisición de datos más importante. En segundo lugar, métodos como el preprocesamiento de datos, modelado espacial, análisis espacial de sistemas de información geográfica (SIG) y los métodos de aprendizaje automático en evolución con mayor precisión de valoración se introdujeron con éxito en el HPM debido a las características de los grandes datos inmobiliarios. Finalmente, aunque la aplicación de grandes datos ha ampliado enormemente la cantidad de datos disponibles y las dimensiones de características, esto ha causado un nuevo problema: la calidad de los datos desigual. La calidad desigual de los datos puede reducir la precisión de los resultados de la tasación y, hasta la fecha, se ha prestado poca atención a este problema. La investigación futura debería prestar mayor atención a la integración de datos de grandes datos de múltiples fuentes y absorber las aplicaciones desarrolladas en otras disciplinas. También es importante combinar varios métodos para formar un nuevo modelo de evaluación unificado basado en aprovechar y evitar las deficiencias para compensar los defectos del mecanismo de un solo modelo.