1. Die Daten Sammlung
Seit etwa 2014 taucht der Begriff „Big Data“ in den Medien auf. Was hat es damit auf sich?
Bei vielen Anwendungen wie den den Social-Media Angeboten Facebook, Twitter, Xing, LinkedIn und anderen fallen riesige Datenmengen pro Tag an. 
Bei Twitter sind es Millionen Tweets mit Hashtags (Themen) und Adressen (@person)
Bei Facebook sind es unzählige „Posts“ und „Likes“
Die Texte enthalten z.B. Markennamen, Produktnamen oder Ortsnamen. Diese werden mit den Personen in Beziehung gesetzt. Nutzer geben viele Informationen zu Vorlieben, Beziehungen, Bewertungen und anderes ab. Sie schreiben über Privates, den Job, Freunde, Produkte, Reisen, Musikwünsche, Lieblingsvideos und anderes. Ergänzend werden auch noch Standortdaten mit gespeichert So das eine noch genauere Zuordnung möglich ist.

2. Die Auswertung
All diese Daten sind der Rohstoff für die Monetarisierung über Werbung.
Früher wurden Plakate an eine Litfaßsäule geklebt, in der Hoffnung das die Botschaft gesehen wird, und vielleicht sogar jemand das Produkt kauft. Messbar war der Erfolg kaum.
Heute dienen die von den Nutzern generierten Daten als Basis für die Werbeeinblendungen.
Um den Streuverlust der Werbung möglichst gering zu halten, werden die Daten der User analysiert und deren Vorlieben, Kaufverhalten, Reisewünsche, Suchanfragen und ähnliches indiziert und für das Einblenden zielgerichteter Werbung benutzt.  Erst durch leistungsfähigere Datenbanken und Rechnersysteme ist es möglich all diese Daten in ihrer großen Menge auszuwerten. Auch Cloud Services helfen bei der Auswertung
Darüber hinaus können sogar Vorschläge für weitere Nutzungen und ähnliches gemacht werden, weil aus den Daten die Zusammenhänge hervorgehen.  Probieren Sie es doch einmal selber aus. Suchen Sie bei Google nach einem Reiseziel und einen Flug und sie werden tagelang mit entsprechender Werbung verfolgt.

3. Die Zukunft
Als nächster Schritt wird der Einsatz von künstlicher Intelligenz auf Basis dieser Daten gesehen. Google weiß dann sehr viel über die Nutzer und kann daraus Planungen und zukünftige Prognosen ableiten. Dies wird von Enthusiasten sehr positiv gesehen, von Skeptikern jedoch argwöhnisch betrachtet. 
Auch im eigenen Unternehmen lassen sich diese Konzepte nutzen, indem Sie die Kunden und Produktdatenbanken durchforsten und analysieren welche Käufe oder Kaufabbrüche ihre Kunden getätig haben um daraus neue Entwicklungen zu generieren.