Nos hemos entrenado en ignorar todo tipo de intromisión publicitaria cuando buscamos contenidos, datos, información, la saturación de ofertas en banners, imágenes y animaciones molestas han llevado al usuario a meter en el mismo saco de descarte toda publicidad; la forma de obligarnos a prestar atención a la publicidad llega a límites irritantes, como por ejemplo, cuando entramos a leer un diario y nos obligan a ver una ventana publicitaria que no ofrece una posibilidad de evitarla salvo luego de unos segundos, durante los cuales no hacen más que aumentar el reflejo negativo hacia el sitio que nos obliga a ello.
La razón de esta permanencia obligatoria son cálculos con diferentes propósitos, pero el menos obvio es el hecho de que para ser tenido en cuenta como candidato al posicionamiento en buscadores, el usuario debe permanecer mirando determinada información durante un mínimo de tiempo, el revelado por Google, es de 30 segundos, pero cuando todas las páginas usan algún truco para llegar a ese tiempo, si todas hacen lo mismo, no es posible determinar un escalafón, por lo que los trucos se hacen cada vez más molestos con el objeto de extender ese tiempo.
Luego, este tipo de publicidad resulta inoperante en relación a la irritabilidad del usuario, ya que es una oferta para unos pocos que todos los lectores tienen que soportar.
Big Data es un proyecto que pretende neutralizar esta acción, la idea es una publicidad individualizada, pertinente al usuario al que va dirigida.
Mostrar una información al usuario correcto ofrece un impacto comercial diferente que no sólo beneficia al sitio sino también al producto que se ofrece, el usuario tendrá la posibilidad de acceder a lo que le interesa sin la invasión usual de publicidades.
Big Data permite entender lo que los usuarios buscan o por lo menos la información o productos que pueden resultarles interesantes; la idea cuenta con importante inversión en tecnología y modelos matemáticos y lingüística.
El antecedente importante Web 3.0, la web semántica, se une con un sistema de información obre cada usuario, que registra su navegación, la interrelación en redes sociales, medios móviles y toda actividad que permita el registro individual de cada usuario; el proyecto implica una gran capacidad de almacenamiento y proceso de datos.
Esta manera de segmentar la información ofrece la posibilidad de mostrar lo que conviene al usuario que apreciaría la información.
Los analistas de recursos aún pelean para desprogramar la invisibilidad a que los usuarios, acorralados por la saturación publicitaria, ha alcanzado respecto de toda oferta.
El indicio de la desatención hacia la publicidad convencional se refleja en el decaimiento de la gestión de la redes sociales, muchas empresas le han dicho basta a Facebook y otras tantas a Twitter, aunque dentro de sus modelos conocen el dato que puede convocar al usuario, la idea es llevar el modelo a cualquier medio, desde aplicaciones externas a las redes sociales, de modo que la publicidad puede segmentarse sin el gasto de recursos y tiempos administrativos  que actualmente es uno de los costos que las empresas se niegan a afrontar.
Dos factores sobre los que se basa los modelos de Big Data es la adecuada etiquetación de información, es decir, las palabras clave que son las que usan los usuarios para localizar información mediante buscadores, las nubes de etiquetas son la puerta de entrada de muchos de estos datos.
Luego, el desarrollo de bases de datos de comportamiento de usuarios, es decir, la relación entre las búsquedas y el volumen de esas búsquedas en los diferentes medios, si bien los buscadores como Google son los más adelantados en el proyecto ya que parece manejar todos los contenidos, la idea es que cruzar esos datos con otras aplicaciones como redes sociales, medios de prensa es de un gran aprovechamiento.
En esa dirección el diseño web no ha acompañado demasiado el proceso, no se ven usualmente proyectos que trabajes aspectos constructivos en relación al modelo de colección de datos para una gestión comercial.