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 수집 체계를 통해 생산되므로 기존의 기종점 자료와 달리, 지역간 상호작용과 흐름의 시계열적 변화에 관한 정보를 지속적으로 제공할 수 있다. 
새로운 데이터 자원을 발굴하려는 노력의 일환으로 활용요구가 높아지는 게 뭐야
플로우 빅데이터