In 2008 schreef Chris Anderson, een redacteur bij Wired, dat de zondvloed aan data (later Big Data genoemd) en nieuwe analysetools de wetenschappelijke methode onnodig maakten en een nieuwe manier waren om de wereld te begrijpen. ‘Correlation supersedes causation, and science can advance even without coherent models, unified theories, or really any mechanistic explanation at all’.
Big Data blabla-ers (ook evangelisten genoemd) hebben deze idee met vele anekdotes ondersteund en verkondigd. Volgens hen breekt er een nieuwe tijd aan: de dataficatie van onze maatschappij maakt alles meetbaar en doet alle bestaande problemen verdwijnen. Gemakshalve wordt er aan voorbij gegaan dat (zoals onderzoeksbedrijf Gartner stelt) 55% van alle Big Data projecten mislukt, vooral omdat ze niet de optimistische resultaten leveren die vooraf zijn ingecalculeerd. Zélfs het paradepaardje van de Big Data evangelisten niet: het in 2008 gestarte Google Flu Trends (GFT). Het geprofeteerde succes bleek rafelrandjes te kennen. In 2014 werd in Science aangetoond dat de resultaten (nog steeds) niet overeenkwamen met de ‘echte’ feiten. Het voorspellen van grieptrends lukte vele malen beter met drie weken oude, op traditionele wijze verzamelde en geanalyseerde gegevens van griepcentra.