지역상권 활성화 정책 등을 지원하기 위해서는 단순 현상파악을 넘어 현상에 대한 설명이 필요하다. 예를 들어, 특정 시간대, 일정 상권에 소비자가 많다는 단순 현상파악보다는 왜 그 시간대와 상권에 소비자가 많은지 그 원인을 파악할 필요가 있다. 본 시범활용을 통해 얻은 교훈 중 하나는 단일 종류의 플로우 빅데이터만으로는 이러한 현상설명에 필요한 정보를 수집하기 어렵고, 기존 통계나 다른 데이터와 플로우 빅데이터를 융합하여 활용할 때 비로소 ‘왜?’라는 질문에 구체적 답할 수 있는 정보를 도출할 수 있다는 점이다. 특히 본 시범활용에서 신용카드 매출 및 택시운행 분석 데이터를 함께 분석하였으나 소비자 자체에 관한 데이터는 부족하였기 때문에, 신용카드 매출의 시공간적 차이에 관해 설명할 수 없었고 이는 정책적 제안을 도출하는데 제약요소가 되었다. 소비자의 인구사회학적 특성, 택시운행의 상세경로 등의 데이터를 시범활용에서 함께 사용할 수 있었다면 보다 다양하고 심도 있는 결과를 도출할 수 있었을 것이다.
단일 종류의 플로우 빅데이터만으로는 현상설명에 필요한 정보를 수집하기 어렵고, 기존 통계나 다른 데이터와 플로우 빅데이터를 융합하여 활용할 때 비로소 ‘왜?’라는 질문에 구체적 답할 수 있는 정보를 도출할 수 있다.