기업 간 거래흐름 데이터는 빅데이터의 성격을 띠며, 공간데이터로 변환되면 플로우 빅데이터로도 발전할 수 있다. 실제로 오늘날에는 기업신용평가와 같은 데이터와 기업 감사보고서 등을 융합하여 빅데이터를 상시 생산하고, 이를 공간 빅데이터로 변환하여 정책적으로 활용하려는 움직임 또한 포착되고 있다.
기업 간 거래흐름 데이터는 공간정보로의 변환이 가능할 뿐만 아니라 빅데이터의 성격을 띤다. 특히 공간데이터로 변환되면 국토공간상의 네트워크를 통한 사람, 사물, 자금, 지식 등의 흐름과 그 변화를 보여주는 공간 빅데이터, 즉 플로우 빅데이터로 발전할 수 있다(황명화, 차미숙, 김종학 외 2016). 통계청에 따르면 2014년 기준 우리나라에는 총 381만 2820개의 사업체가 존재한다고 한다. 이론적으로 380만 개가 넘는 사업체가 개별적으로 다수의 기업과 거래할 수 있고 시점마다 거래대상 및 내역도 달라질 수 있으므로, 기업 간 거래흐름 데이터는 거래기록 그 자체만으로 매우 방대한 규모의 빅데이터가 될 수 있다. 기업 노드 및 거래 링크에 관한 속성(업종, 종업원수 등)을 추가하고 이에 위치정보까지 더하면, 기업 간 거래흐름 데이터는 공간적 흐름을 보여주는 플로우 빅데이터의 성격을 띠게 된다. 실제로 제한된 수의 표본 기업을 대상으로 설문조사를 실시했던 과거와 달리, 오늘날에는 기업신용평가와 같은 자동화된 업무행정시스템 데이터와 기업 감사보고서 등을 융합하여 기업 간 거래흐름에 관한 빅데이터를 비교적 상시적으로 생산하고 있다. 생산된 빅데이터를 공간 빅데이터로 변환하여 정책적으로 활용하려는 움직임도 조금씩 포착되고 있는 상황이다.