而对于目前大部分的可穿戴设备从业者们而言，不论是希望借助于设备所收集的大数据进行价值挖掘，还是借助于大数据形成来放大可穿戴设备价值，都还需要一段路要走。至少从短期来看，盈利模式还是基于相对传统的硬件产品销售本身上，而不是依赖于可穿戴设备的大数据挖掘商业模式上。制约可穿戴设备大数据商业价值的主要原因有以下三方面：
1、数据过于碎片化。
由于可穿戴设备产品形态目前还处于一个快速裂变的过程，从智能眼镜、智能手表、智能手环、智能鞋子、智能饰品、智能鞋子到智能服装等。这种快速裂变的产品形态对于一个新兴产业而言，在市场上所呈现的就是产品碎片化的局面。一方面产品碎片化，另外一方面在产品碎片化的基础上创业者又处于分化状态，这就导致不同产品、不同品牌所采集到的数据未能实现互联、互通。而这种数据过于碎片化的结果，当然就使得所采集到的数据不是大数据，而是“小”数据，其价值显然难以有效挖掘。
2、市场普及度不高。
由于可穿戴设备是一个新兴的业态，不论是业内外，对于可穿戴设备产业的认知都还没有形成一个统一、清晰的认识。大众对于可穿戴设备的认知不仅模糊，而且在很大程度上可谓是陌生。受制于消费市场普及的因素，制约了可穿戴设备产业的市场普及，也就意味着可穿戴设备的用户使用量相对比较小众。从产品形态层面来看，目前通常局限于智能手表、智能手环。而就从智能手表、智能手环层面来看，目前还只是局限于一部分对新鲜科技事物感兴趣，或者是比较关注新兴事物的群体。正是由于市场普及程度的制约，很显然地就制约了产品的用户使用量，制约了产品的数据采集数量，制约了数据成为“大”数据的进程。
3、用户粘性不高。
可穿戴的本质是借助于可穿戴设备进一步增强人与智能设备之间的使用粘性，但从目前的实际情况来看粘住用户还需要一段路要走。其中最主要原因是两方面，一是受制于整个产业链技术的限制，不论是硬层面的芯片、传感器、电池、通讯等，还是软层面的算法、结果反馈等方面，都还处于探索阶段；另外一方面则是产业技术人才的缺失，尤其是我国目前从事于可穿戴设备产业的技术人才大部分都是从IT或通讯产业跨界而来。正是这两方面的因素，就导致了可穿戴设备在商业化的过程中，其产品都存在着不同程度的缺陷。最直接的表现就是当前用户普遍反映的监测不精准、使用体验不佳、监测结果无建议等，导致普遍用户在购买可穿戴设备佩戴很短的一段时间之后，就直接将其抛弃了，这也就意味着开发者所采集的数据基本难以成为有效、有价值的数据。
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