O Big Data promete revolucionar a produção de conhecimento dentro e fora da ciência, permitindo novas formas altamente eficientes de planejar, conduzir, disseminar e avaliar pesquisas. As últimas décadas testemunharam a criação de novas formas de produzir, armazenar e analisar dados, culminando no surgimento do campo da ciência de dados, que reúne técnicas computacionais, algorítmicas, estatísticas e matemáticas para extrapolar o conhecimento do big data. Ao mesmo tempo, o movimento Open Data — emergindo de tendências políticas como o impulso para o Governo Aberto e a Ciência Aberta — incentivou o compartilhamento e a interligação de dados de pesquisa heterogêneos através de grandes infraestruturas digitais. A disponibilidade de grandes quantidades de dados em formatos legíveis por máquina fornece um incentivo para criar procedimentos eficientes para coletar, organizar, visualizar e modelar esses dados. Essas infraestruturas, por sua vez, servem como plataformas para o desenvolvimento da inteligência artificial, com o objetivo de aumentar a confiabilidade, rapidez e transparência dos processos de criação de conhecimento. Pesquisadores de todas as disciplinas veem a capacidade recém-descoberta de vincular e cruzar dados de diversas fontes como melhorar a precisão e o poder preditivo dos achados científicos e ajudar a identificar direções futuras de investigação, fornecendo, assim, um novo ponto de partida para a investigação empírica. Como exemplificado pelo aumento do financiamento dedicado, programas de treinamento e locais de publicação, o big data é amplamente visto como inaugurando uma nova forma de realizar pesquisas e desafiando os entendimentos existentes do que conta como conhecimento científico.