뭐든 먹고 살려고 하는 일이라는 말이 있듯이 데이터를 다루는 일도 취미로 하는 것은 분명 아니다.
  그 목적이 매출을 올리는 것이든 비용을 줄이는 것이든 그 결과가 숫자로 분명히 나타나야 누군가가 빅데이터에 관련된 여러 가지 비용을 지불할 것이다.
  그 요구가 충족되지 않으면 데이터를 다루는 부서 자체가 날아가는 경우도 흔하다.
  많은 사업체들이 데이터에 투자하는 이유는 수많은 정보에서 인사이트를 꺼내 통찰력 있는 사업계획을 세우는 등의 거시적인 것도 있지만, 개개인 소비자의 성향을 파악하여 그들에게 의미 있는 메시지를 전달하여 그 관계를 더욱 돈독히 하려는 미시적인 면도 있다.
  데이터를 잘 다루면 수백만 명의 고객을 전부 단골 대하듯이 할 수 있기 때문이다.
  소비자의 입장에서는 그것이 가장 피부에 와 닿는 빅데이터의 현실이기도 하다.
  유튜브의 모회사인 구글 같은 거대 기업은 그걸 너무 잘해서 소비자가 소름 끼칠 수도 있는 정도의 개인화(personalization)를 실현한다.
  예를 들자면 대상이 최근 어떤 주제에 관심을 가지고 어떤 구글 검색을 했느냐에 따라 추천 비디오가 바뀌는 식이다.
  누구나 “이걸 도대체 어떻게 알고 추천했지”라는 생각을 하면서도 그 추천 링크를 누른 경험이 있을 것이다.
  역설적으로 이런 예가 수많은 데이터의 연결고리를 바탕으로 한 알고리즘이 제대로 작동한다는 증거다.
  미국의 유통산업을 근본적으로 바꾸어 놓은 아마존의 경우 광고의 개인화에 절대적으로 의지한다.
  무슨 물건을 검색하거나 구매하면 정말 끈질기게 사용가능한 모든 채널을 통해 관련 상품들을 권한다.
  지금은 좀 나아지긴 했지만 때로는 아주 멍청하게도 방금 고급 이어폰을 구매한 사람에게 계속 다른 이어폰을 권하기도 했다.
  그래도 그들이 그런 광고를 멈추지 않는 이유는 아주 초보적인 개인화라도 하는 게 안 하는 것보다 휠씬 낫기 때문이다.
  1대1 광고란 한번 권해서 반응이 없다고 포기하는 게 아니며, 데이터 기반 마케팅이란 작은 실적 향상을 꾸준히 축적시키는 것이 목적이기 때문이다.
  기업의 입장에서는 광고의 개인화란 갑자기 데이터가 넘쳐나서 하는 것이 아니라 안 하면 기업이 도태될 수도 있기 때문에 없는 데이터를 긁어모아서라도 해야 하는 것이다.
  사람들은 하루에도 7~8가지 이상의 스크린을 대하며 산다.
  그리고 거의 모든 스크린들은 광고들로 채워져 있다.
  많은 이들은 이제 광고물의 과다 노출로 인해 거의 무의식적으로 대부분의 상업 메시지를 무시하고 지나간다.
 
많은 사업체들이 데이터에 투자하는 이유는 수많은 정보에서 인사이트를 꺼내 통찰력 있는 사업계획을 세우는 등의 거시적인 것도 있지만, 개개인 소비자의 성향을 파악하여 그들에게 의미 있는 메시지를 전달하여 그 관계를 더욱 돈독히 하려는 미시적인 면도 있다. 데이터를 잘 다루면 수백만 명의 고객을 전부 단골 대하듯이 할 수 있기 때문이다.