산업연관표의 기존 지역산업 분석은 거시적이고 많은 시간과 인력이 소요되고 데이터 제약이 많았던 반면, 플로우 빅데이터를 활용하면 보완이 유리하다. 우선 기업 위치나 경제권 등으로 산업간 연결구조를 볼 수 있고, 시간과 비용을 절감하여 상권활성화 정책 수립에 도움을 준다. 또한, 지역경제 동태 모니터링으로 현실적인 정책 방안에 도움이 된다.
지역경제 분석 측면에서, 플로우 빅데이터를 활용한 방법은 분석의 정밀성, 신속성, 계속성을 제고하여 기존의 방법을 보완할 수 있다(<그림 2-4>, <표 2-7> 참조). 예를 들어, 산업연관표 기반의 기존 지역산업 분석이 거시적 공간단위(시도 등)에서 횡단면적 산업연계 구조를 살펴보았다면, 플로우 빅데이터 기반의 분석으로는 광역적 행정구역을 벗어나 기업 위치, 경제권 등의 세밀하고 현실적인 경제공간 단위에서 산업간 연결구조를 살펴볼 수 있다. 또한, 많은 시간과 인력이 소요되는 직접적 조사를 기반으로 하는 상권분석에서는 상권 내 모바일 통신 이용량이나 신용카드 거래 등의 플로우 빅데이터를 활용함으로써, 상권활력 수준 분석·진단하는데 소요되는 시간과 비용을 절감하여 상권활성화 정책수립 등의 적시성을 제고하는데 기여할 수 있다. 한편 그간의 산업 집적 및 연관 분석 등에서는 데이터 제약으로 인해 산업의 지역적 집중 및 특화, 지역간 연계 및 파급효과 등의 시간적 변화상을 지속적으로 살펴보기 어려웠다. 상술한 바와 같이 플로우 빅데이터는 예산이 허락하는 한 다양한 시간 단위에서 계속적으로 생산할 수 있기 때문에, 그간 활발하지 못했던 지역경제의 미시적, 국지적 동태 모니터링을 지원하여 보다 현실성과 구체성이 높은 정책방안을 마련하는데 기여할 수 있다