업무요인이 빅데이터 수요공급 예측모형에 미치는 영향은〔그림 5-4〕와 같다. 업무요인에서 빅데이터 수요공급 예측에는 ‘컨설팅요인’의 영향력이 가장 큰 것으로 나타났다. ‘컨설팅요인’이 높을 경우 빅데이터 수요가 이전의 51.9%에서 42.6%로 감소한 반면, 빅데이터 공급은 이전의 48.1%에서 57.4%로 증가하였다. ‘컨설팅요인’이 높고 ‘의사결정요인’이 높은 경우 빅데이터 수요가 이전의 42.6%에서 61.1%로 증가한 반면, 빅데이터 공급은 이전의 57.4%에서 38.9% 감소하였다. <표 5-17>의 업무요인의 수요공급에 대한 이익도표와 같이 빅데이터 수요에 가장 영향을 높은 경우는 ‘컨설팅요인’이 높고 ‘의사결정요인’이 높은 조합으로 나타났다. 즉, 6번 노드의 지수가 117.6%로 뿌리마디와 비교했을 때 6번 노드의 조건을 가진 집단이 빅데이터 수요자일 확률이 약 1.18배로 나타났다. 빅데이터 공급에 가장 영향을 높은 경우는 ‘컨설팅요인’이 높고 ‘의사결정요인’이 낮고, ‘통계요인’이 낮은 조합으로 나타났다. 즉, 11번 노드의 지수가 130.3%로 뿌리마디와 비교했을 때 11번 노드의 조건을 가진 집단이 빅데이터 공급자일 확률이 약 1.30배로 나타났다.
빅데이터 수요공급에 영향을 주는 것은 컨설팅요인으로 컨설팅요인이 높으면 빅데이터의 수요는 감소하고 빅데이터의 공급은 증가했다. 컨설팅요인이 높고 의사결정요인이 높으면 빅데이터의 수요는 증가하고 빅데이터의 공급은 감소한다. 또 빅데이터의 공급에 가장 영향을 주는 때는 컨설팅요인이 높고 의사결정요인과 통계요인이 낮은 조합이다. 