지역경제 분석을 위한 새로운 데이터 자원을 발굴하려는 노력의 일환으로 플로우 빅데이터에 대한 활용요구도 높아지고 있다.
지역경제 분석을 위한 새로운 데이터 자원을 발굴하려는 노력의 일환으로 플로우 빅데이터에 대한 활용요구도 높아지고 있다. 이는 지역경제 분석에서 전통적으로 중요한 요소였던 공간적 상호작용에 관한 정보를 플로우 빅데이터를 통해 지속적으로 제공할 수 있고 그 정밀도도 제고할 수 있기 때문이다. 직접적인 조사가 아닌 교통센서, 신용카드 거래, 핸드폰 및 GPS, 행정대장 업무 등을 통해 플로우 빅데이터가 생산되므로 다양한 유형의 공간적 상호작용 및 흐름에 관한 정보를 유연한 시공간적 단위로 수집·생산할 수 있다. 또한, 플로우 빅데이터는 조사설계가 아닌 상시 운영되는 데이터 수집체계를 통해 생산되므로 기존의 기종점 자료와 달리, 지역간 상호작용과 흐름의 시계열적 변화에 관한 정보를 지속적으로 제공할 수 있다.