数据流应用的产生的发展是以下两个因素的结果：

已经能够持续自动产生大量的细节数据。这类数据较早出现于传统的银行和股票交易领域，后来则也出现为地质测量、气象、天文观测等方面。尤其是互联网(网络流量监控，点击流)和无线通信网（通话记录）的出现，产生了大量的数据流类型的数据。我们注意到这类数据大都与地理信息有一定关联，这主要是因为地理信息的维度较大，容易产生这类大量的细节数据。

需要以近实时的方式对更新流进行复杂分析。对以上领域的数据进行复杂分析（如趋势分析，预测）以前往往是（在数据仓库中）脱机进行的，然而一些新的应用（尤其是在网络安全和*领域）对时间都非常敏感，如检测互联网上的较端事件、欺诈、入侵、异常，复杂人群监控，趋势监控(track trend)，探查性分析（exploratory analyses），和谐度分析(harmonic analysis)等，都需要进行联机的分析。

在此之后，学术界基本认可了这个定义，有的文章也在此基础上对定义稍微进行了修改。例如，S. Guha等[88]认为，数据流是“只能被读取一次或少数几次的点的有序序列”，这里放宽了前述定义中的“一遍”限制。

为什么在数据流的处理中，强调对数据读取次数的限制呢？S. Muthukrishnan[89]指出数据流是指“以非常高的速度到来的输入数据”，因此对数据流数据的传输、计算和存储都将变得很困难。在这种情况下，只有在数据较初到达时**会对其进行一次处理，其他时候很难再存取到这些数据（因为没有也无法保存这些数据）。