Recientemente, la popularidad de los grandes datos como campo de investigación ha mostrado un crecimiento continuo y a gran escala. Este estudio tiene como objetivo capturar la estructura científica y la evolución temática de la investigación sobre grandes datos utilizando métodos de análisis basados en bibliometría y minería de texto. Se recopilaron datos bibliográficos de artículos de revistas sobre grandes datos publicados entre 2009 y 2018 de la base de datos Scopus y se analizaron. Los resultados muestran un crecimiento significativo de las publicaciones desde 2014. Además, los hallazgos de este estudio destacan las revistas principales, los artículos más citados, los autores más productivos, los países y las instituciones. En segundo lugar, se propuso un enfoque único para identificar y analizar los principales temas de investigación en las publicaciones sobre grandes datos. Las palabras clave se agruparon y cada grupo se etiquetó como un tema. Además, los artículos se dividieron en cuatro subperíodos para observar la evolución temática. El mapeo de temas revela que la investigación sobre grandes datos está dominada por la analítica de grandes datos, que abarca métodos, herramientas, infraestructura de apoyo y aplicaciones. Otros aspectos críticos de la investigación sobre grandes datos son la seguridad y la privacidad. Las redes sociales y el Internet de las cosas son fuentes significativas de grandes datos, y los recursos y servicios ofrecidos por la computación en la nube apoyan fuertemente la gestión y el procesamiento de grandes datos.