플로우 빅데이터는 직접적 조사와 관측이 아닌 신용거래 및 기업대출 정보, 모바일 통신망 이용정보, 택시·차량 등의 이동궤적, 인터넷과 소셜미디어 사용패턴 등 행정, 비즈니스, 서비스 이용결과로 수집된다. 그 결과 표본의 규모는 상대적으로 크지만, 특정 그룹에 편중되는 경향이 있다. 데이터의 수집특성상, 플로우 빅데이터는 소비패턴, 활동패턴, 관심사 등 사람 및 사회의 행태적 측면에 관한 정보 도출이 용이하다. 특히 출발지와 도착지의 다양한 특성과 유동량에 반영된 행태의 종류 및 강도 정보를 융합할 경우 새로운 고부가가치 정보 및 인사이트(insights) 도출이 가능하다. 한편, 조사설계 과정을 거쳐 플로우 빅데이터가 수집되는 것이 아니기 때문에, 특정 시간과 공간에서 특정 서비스 등을 이용하는 사람, 사물 등을 대상으로만 데이터가 수집될 수 있다. 이 경우, 데이터의 대표성에 제약이 발생하므로 분석결과에 대한 해석이 어려워지고 그 적용범위도 제한적일 수 있다. 또한, 다량의 개별 거래, 이동궤적, 검색 기록 등을 가공·처리하여 출발지-도착지-유동량 형태의 집계정보를 산출해야 하는데, 원시자료가 방대하므로 분석이전 단계에 소요되는 노력과 비용 투자가 크다는 단점이 있다. 
소비양상 관심사 등 사람 및 사회적 측면에서 정보를 이끌어낼 때 사용하는 건 뭐지
플로우 빅데이터