지역경제 분석 측면에서, 플로우 빅데이터를 활용한 방법은 분석의 정밀성, 신속성, 계속성을 제고하여 기존의 방법을 보완할 수 있다(<그림 2-4>, <표 2-7> 참조). 예를 들어, 산업연관표 기반의 기존 지역산업 분석이 거시적 공간단위(시도 등)에서 횡단면적 산업연계 구조를 살펴보았다면, 플로우 빅데이터 기반의 분석으로는 광역적 행정구역을 벗어나 기업 위치, 경제권 등의 세밀하고 현실적인 경제공간 단위에서 산업간 연결구조를 살펴볼 수 있다. 또한, 많은 시간과 인력이 소요되는 직접적 조사를 기반으로 하는 상권분석에서는 상권 내 모바일 통신 이용량이나 신용카드 거래 등의 플로우 빅데이터를 활용함으로써, 상권활력 수준 분석·진단하는데 소요되는 시간과 비용을 절감하여 상권활성화 정책수립 등의 적시성을 제고하는데 기여할 수 있다. 한편 그간의 산업 집적 및 연관 분석 등에서는 데이터 제약으로 인해 산업의 지역적 집중 및 특화, 지역간 연계 및 파급효과 등의 시간적 변화상을 지속적으로 살펴보기 어려웠다. 상술한 바와 같이 플로우 빅데이터는 예산이 허락하는 한 다양한 시간 단위에서 계속적으로 생산할 수 있기 때문에, 그간 활발하지 못했던 지역경제의 미시적, 국지적 동태 모니터링을 지원하여 보다 현실성과 구체성이 높은 정책방안을 마련하는데 기여할 수 있다
산업연관표의 기존 지역산업 분석은 거시적이고 많은 시간과 인력이 소요되고 데이터 제약이 많았던 반면, 플로우 빅데이터를 활용하면 보완이 유리하다. 우선 기업 위치나 경제권 등으로 산업간 연결구조를 볼 수 있고, 시간과 비용을 절감하여 상권활성화 정책 수립에 도움을 준다. 또한, 지역경제 동태 모니터링으로 현실적인 정책 방안에 도움이 된다.