对大数据范式的批评有两种形式，一种质疑方法本身的含义，另一种质疑目前完成的方式。这种批评的一个方法是关键数据研究领域。

“一个关键的问题是我们对导致大数据的典型网络特征出现的潜在经验微观过程知之甚少。 Snijders，Matzat和Reips在他们的批评中指出，对数学性质的假设往往是非常强烈的，而这些假设可能根本不能反映微观过程中真正发生的事情。马克格雷厄姆对克里斯安德森的断言提出了广泛的批评，他认为大数据会拼出理论的终结点：特别关注大数据必须始终在其社会，经济和政治背景下进行背景化的观点。即使公司投入八位数和九位数来从供应商和客户的信息流中获取洞察力，但不到40％的员工拥有足够成熟的流程和技能来完成这一任务。为了克服这种洞察力不足，大数据无论多么全面或分析得好，都必须辅以“大判断”。

与此大致相同，有人指出，基于大数据分析的决策不可避免地要“像过去那样被世界所了解，或者至少像现在一样”。通过大量有关过去经验的数据，如果未来与过去类似，算法可以预测未来的发展。如果未来变化的系统动力学（如果它不是一个静止的过程），过去可以说一点关于未来。为了在不断变化的环境中进行预测，有必要全面了解系统动态，这需要理论。作为对这一批评的回应，Alemany Oliver和Vayre建议使用“诱人推理作为研究过程的第一步，以便为消费者的数字痕迹带来背景并使新理论浮现”。此外，已经提出以大数据结合了计算机模拟，诸如接近基于代理的模型和复杂系统。基于代理的模型通过基于一系列相互依赖的算法的计算机模拟，越来越好地预测即使未知的未来情景的社会复杂性的结果。最后，使用多变量方法探测数据的潜在结构，例如因子分析和聚类分析，已被证明是有用的分析方法，远远超出了通常用于较小数据集的双变量方法（交叉表）。