빅데이터가 우리 사회에 어떻게 자리 잡고 있는지를 알려면 워싱턴 시애틀에 본사를 둔 미국의 전자상거래를 기반으로 하는 아마존이라는 IT 기업에 대해 말하지 않을 수 없다. 전자 상거래, 클라우드 컴퓨팅, 디지털 스트리밍 및 인공지능을 중점으로 두며 구글, 애플 및 페이스북과 함께 대표적인IT 기업 중 하나이다. 아마존은 다른 일반적인 IT 회사와는 다르게 혁신적으로 항상 모든 방면에 앞서 고객을 이해하고 돕는 회사로 유명하다.

데이터 과학이란 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출해내는 것을 뜻하는데, 아마존은 이 기술을 도입한 추천 기반 시스템을 사용한다. 자체 클라우드를 구축해 기본적으로 10억 기가바이트의 고객 데이터를 분류하고 예측 분석을 통해 10~30%의 수익을 창출한다. 이것은 고객으로부터 데이터를 수집하는데 사용자의 요구 사항을 이해하고 유사한 제품을 검색·추천함으로써 사용자가 구매하기 전의 프로세스를 간소화해 편리하게 쇼핑할 수 있도록 도와준다. 

추천 기반 시스템은 사용자에 대한 데이터가 많을수록 그 기능을 더 활용할 수 있으며, 사용자가 필요한 물건의 등급 또는 선호도를 찾고 예측한다. 또한 제품을 검색하는 동안 프로파일을 만들며 필터링으로 유사한 프로파일을 가진 사람들이 구매한 제품을 추천하고 제공한다. 아마존은 사용자의 구매 내역, 검색 기록, 제품 트렌드, 제품의 인기를 나타내는 SNS 언급, 구매 측면에서 사용자 주변의 영향, 구매 내역이 비슷한 사람들의 취향 등의 데이터를 분석하여 권장 사항을 만든다. 이 목록은 모든 빅데이터 마케팅에서 결정을 하는 데 사용할 수 있는 프로토 타입이다. 빅데이터를 활용한 마케팅은 어떤 데이터가 가장 적합하고 사용하기에 효율적인지 파악하는 것인데 아마존은 제품에 중점을 둔다.

아마존은 현재 ‘항목 협업 필터링(Item to item collaborative filtering)’이라는 프로세스를 사용한다. 이것은 사용자 수준이 아닌 제품 수준에서 권장 사항이 포함되는 것으로 각 사용자에게 초점을 맞추려면 너무 많은 데이터 집합을 만들어야 하기 때문에 제품에 집중하고 사용자 활동이 제품과 관련되는 방식이다. 현재 국내에서도 많은 사용자를 보유하고 있는 넷플릭스(Netflix), 판도라(Pandora) 및 스포티파이(Spotify) 등의 회사가 아마존과 같은 모델을 도입해 사용하고 있다. 

아마존은 웹사이트를 사용하는 품목마다 개별데이터를 수집한다. 고객이 구매하는 품목 외에도 살펴본 품목, 배송 주소 및 고객이 리뷰를 달았는지까지 세부적인 요소를 저장한다. 그리고 해당 품목에 관심이 있는 사용자와 비슷한 데이터를 가진 다른 사용자들은 어떤 제품을 찾고 구매하였을 때 만족도가 높았는지 등을 구별하고 추천하여 선택의 폭을 높여준다. 

이 회사는 제조업체와의 협력을 통해 재고 상황 등을 추적하여 주문이 신속하게 이행되도록 돕는다. 

빅데이터에 저장된 사용자의 주소를 판별 사용자가 원하는 물건이 있는 창고를 선택하고 운송비용을 10~40%까지 줄이는 기능도 한다. 
빅데이터는 사용자가 요구하고 검색한 것을 통해 미래에 필요할 것 등 사용자의 소득 수준까지도 이해한다. 이 사용자가 어떤 제품을 필요로 하고 필요로 하지 않는지를 이해하며 검색 습관을 통해 파악하고 연구하는 똑똑한 기술이다. 

이 기술은 배송 과정까지 빠르게 만들었다. 빅데이터 분석 통찰력을 통해 어느 사용자가 언제 무엇을 주문할 것인지를 예측할 수 있는 위치에 도달했다. 이 기능은 사용자들이 아마존에서 쇼핑하였을 때 원하는 것을 더 쉽게 찾고 빠르게 배송받을 수 있다는 인식을 심어주었기 때문에 아마존을 통해 온라인 쇼핑을 했을 때 더 긍정적인 쇼핑 경험을 함으로써 해당 사이트에 대한 의존도를 높였다. 

아마존은 데이터 과학 기술이 어떻게 현장에서 활용되고 기업의 예측력과 소비의 편리성을 높이는지를 완벽하게 현실화해 보여주고 있다. 이것이 아마존이 온라인 쇼핑 현장에 나와 있는 많은 경쟁업체보다 앞서 가는 이유일 것이다.