Với một số người, phương pháp này nghe có vẻ đáng sợ, bởi vì
nó dựa trên những hành vi dường như không mấy liên quan với
nhau. Nó giống như việc các công ty có thể ẩn danh để làm gián
điệp mạng, theo dõi từng cú nhấp chuột. Mọi người có thể sẽ cân
nhắc kỹ lưỡng trước khi xem những trang web của các môn thể
thao cực đoan hay xem hài kịch tôn vinh sự trầm cảm nếu họ
cảm thấy điều này có thể dẫn đến phí bảo hiểm cao hơn. Phải
thừa nhận rằng việc cản trở tự do của người dân trong tương tác
với thông tin sẽ là điều tệ hại. Nhưng mặt khác, lợi ích trong
việc khiến bảo hiểm dễ dàng hơn và ít tốn kém hơn sẽ mang lại
kết quả là có nhiều người tham gia bảo hiểm hơn, đó là một điều
tốt cho xã hội, chưa kể cũng tốt cho các công ty bảo hiểm.
Tuy nhiên, sản phẩm “đinh” của các mối tương quan dữ-liệu-
lớn chính là cửa hàng bán lẻ giảm giá Target của Mỹ, đã có nhiều
năm sử dụng các dự đoán dựa trên các mối tương quan dữ-liệu-
lớn. Trong một phóng sự đặc biệt, Charles Duhigg, một phóng
viên kinh doanh của New York Times, kể lại cách Target biết được
một người phụ nữ đã có thai mà thậm chí chẳng cần người mẹ
tương lai phải nói ra. Về cơ bản, phương pháp của họ là khai thác
dữ liệu và để cho các mối tương quan làm công việc của chúng.
Việc biết nếu một khách hàng có thể mang thai là rất quan
trọng cho các nhà bán lẻ, vì mang thai là một thời điểm bước
ngoặt cho các cặp vợ chồng, khi hành vi mua sắm của họ sẽ sẵn
sàng thay đổi. Họ có thể bắt đầu đi tới những cửa hàng mới và
phát triển những sở thích thương hiệu mới. Những nhà tiếp thị
của Target tìm đến bộ phận phân tích để xem có cách nào phát
hiện ra những khách hàng mang thai thông qua mô hình mua
sắm của họ.
Nhóm phân tích xem xét lại lịch sử mua sắm của những phụ nữ
đăng ký quà cho trẻ sơ sinh. Họ nhận thấy những phụ nữ này
