출발지, 도착지 등은 국토공간 상의 위치(지점), 장소, 행정구역 등 공간 단위와 맵핑 가능해야 하며, 기존의 지역간 인구이동, 물자수송 데이터와 비교해서 행정구역 이외 보다 세밀한 공간단위(특정 지점, 구간, 블락, 집계구, 기초단위 구역 등)를 기반으로 하는 경우가 많아 세밀한 분석이 가능하다. 아울러 공간적 해상도가 높아, 다양한 공간단위로 자료를 재집계 분석할 수 있어 자료의 공간적 위계를 유연하게 조정할 수 있다는 장점이 있다. 플로우 빅데이터에서 다루는 유동량은 기존 조사 및 관측 기반으로 집계되던 인구이동량, 물동량, 교통량, 유량 등을 포함하여 자금, 정보, 검색량, 지식, 감정 등으로 그 범주가 다양화될 수 있다. 정기적인 조사시점에만 생산되는 기존 데이터와 달리, 플로우 빅데이터는 행정정보시스템, 모바일 네트워크 등을 통해 원천자료를 수집하므로 생산주기를 다양화할 수 있으며, 데이터를 집계하는 시간대 구분도 유연하게 조정할 수 있다. 일부 데이터의 경우 데이터 생산기반이 지원한다면 이론적으로 준실시간 데이터 생산도 가능하다. 
무엇이 데이터를 수집하는 시간대 구분을 유연하게 조정할 수 있을까
플로우 빅데이터