El periodismo de datos no se logra de la noche a la mañana. Su germinación comienza con el reportaje asistido por computadora. En la década de 1950, los reporteros de los medios de comunicación de Estados Unidos utilizaban grandes computadoras para analizar información en bases de datos proporcionadas por el gobierno con el fin de descubrir e investigar hechos noticiosos. Entre los datos limitados publicados por agencias gubernamentales y empresas, los reporteros buscan temas de noticias o utilizan estos datos como materiales importantes para probar sus hallazgos y ampliar la profundidad de sus informes. En el contexto actual de big data, los datos que los periodistas pueden obtener y utilizar superan varias veces la cifra astronómica en ese momento.
El periodismo de datos es diferente del periodismo de precisión y del periodismo digital. El periodismo preciso fue propuesto por el académico y periodista estadounidense Philip Meyer en la década de 1960. Se refiere a periodistas que utilizan métodos de investigación de ciencias sociales, como encuestas, experimentos y análisis de contenido, para recopilar información, verificar hechos e informar noticias. Este tipo de información periodística fue popular en el periodismo estadounidense en la década de 1970. En la década de 1980, la prensa china comenzó a utilizar este método de información periodística. Se caracteriza por analizar los hechos noticiosos con datos precisos y específicos para evitar la subjetividad y el error humano. Se centra en investigaciones, experimentos y análisis de contenido microespecíficos. El periodismo digital se refiere al uso de formas estáticas como números, fórmulas, letras, etc. para ayudar a los informes escritos. Las noticias de big data ahora muestran los resultados de la extracción y el procesamiento de big data. Este tipo de noticias se puede presentar a través de interacciones complejas, imágenes dinámicas y videos.