2019年是智能穿戴行业爆发元年。
在谷歌眼镜、苹果iWatch和三星智能手表的“明星效应”下，智能穿戴的概念已经广泛普及。
制约可穿戴设备大数据的三大关键因素分析信息如下。
可穿戴设备之所以具有吸引力，非常重要的因素之一就是用户粘性。
PC互联网时代促进了商业的繁荣。
与工业时代最大的不同就是用户粘性缩短了。
只要使用互联网，我们就可以完成基于信息流的活动。
移动互联网到来之后，进一步促进了商业繁荣，这就是我们目前看到的移动互联网热潮。
关键原因还在于用户粘性，这意味着基于智能手机的移动互联网进一步与用户建立了联系。
粘性。
如果用一句话来形容的话，就是说PC互联网的用户粘性是按小时来计算的，而移动互联网的用户粘性则缩短到了分钟。
这种用户粘性的深度绑定将释放出更多的商业活动。
这就是当前移动互联网浪潮高于上一波PC互联网的关键原因。
可穿戴设备时代，由于人与设备之间的无缝连接更加深入，移动互联网上的用户粘性已经从以分钟计算变为以秒计算。
可以想象，它所释放的商业价值一定会超越现在的移动互联网和PC互联网。
这也是为什么可穿戴设备从诞生之日起就在争议中迅速发展。
一个显而易见的原因是，我们看到，当它构建的用户粘性进一步缩短时，释放的商业价值将超过当前移动互联网带来的变化。
可穿戴设备之所以能够释放更大的商业价值，关键在于建立粘性背后所产生的大数据。
可穿戴设备作为人体数据流入和流出的双向通道。
数据流出的背后隐藏着商机，数据流入的背后隐藏着数据背后的业务呈现。
可以说，基于可穿戴设备的大数据价值是全球所有从业者的共识，也是一些人提出可穿戴设备免费的依据。
不过，在我看来，现在谈论可穿戴设备的大数据价值挖掘商业模式还为时过早。
不可否认，未来可穿戴设备的核心价值在于大数据。
硬件本身所能创造的价值是非常有限的。
无论价格如何，都是一次性的价格体现。
但其核心价值的大小取决于大数据的延伸和挖掘。
这就是为什么我们看到谷歌眼镜并没有有效实现价值放大。
关键原因不是硬件产品本身不能用，而是因为大数据。
无法有效支撑其价值放大。
对于目前大部分可穿戴设备从业者来说，无论是希望利用设备采集的大数据来挖掘价值，还是利用大数据的形成来放大可穿戴设备的价值，还有一段路要走。
。
至少短期来看，盈利模式仍然是基于相对传统的硬件产品销售本身，而不是依赖可穿戴设备的大数据挖掘商业模式。
制约可穿戴设备大数据商业价值的主要原因有以下三个： 1、数据过于碎片化。
由于可穿戴设备产品形态还处于快速裂变的过程中，从智能眼镜、智能手表、智能手环、智能鞋、智能配件、智能鞋到智能服装等。
对于一个新兴行业来说，这种快速裂变的产品形态呈现出市场产品碎片化的局面。
一方面是产品碎片化，另一方面企业家也处于基于产品碎片化的差异化状态。
这导致不同产品和品牌的数据收集无法互连和互操作。
这种数据过于碎片化的结果是，收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、市场渗透率不高。
由于可穿戴设备是一个新兴行业，行业内外对可穿戴设备行业尚未形成统一、清晰的认识。
大众对可穿戴设备的认识不仅模糊，而且很大程度上是陌生的。
消费市场普及度的因素制约了可穿戴设备行业的市场普及度，这意味着可穿戴设备的用户数量相对较少。
从产品形态来看，目前通常仅限于智能手表和智能手环。
从智能手表和智能手环来看，目前仅限于对新科技事物感兴趣，或者对新兴事物比较关注的人群。
正是由于市场普及度的限制，明显限制了产品的用户使用，限制了产品的数据采集量，限制了数据成为“大”数据的过程。
3、用户粘性不高。
可穿戴设备的本质是利用可穿戴设备进一步增强人与智能设备之间的粘性，但从目前的实际情况来看，粘住用户还需要一段时间。
主要原因有两个。
首先，受到全产业链技术的限制。
无论是硬层面的芯片、传感器、电池、通信等，还是软层面的算法、结果反馈等，都还处于探索阶段；另一方面，产业技术人才匮乏。
尤其是目前我国从事可穿戴设备行业的技术人才大部分来自IT或通信行业。
正是这两个因素导致了可穿戴设备产品在商业化过程中存在不同程度的缺陷。
最直接的体现就是当前用户普遍反映监控不准确，用户体验差，监控结果没有建议。
因此，大多数用户在购买可穿戴设备并短时间佩戴后就直接放弃。
这也意味着开发者收集到的数据基本上很难成为有效且有价值的数据。
当然，影响可穿戴电流数据有效采集的因素是多方面的。
以上三个因素是制约可穿戴设备大数据能否有效形成和挖掘的关键因素。
可以说，这三个因素在短时间内将随着整个行业的发展而持续存在，这意味着短期内很难得到有效改善。
因此，对于可穿戴设备行业的创业者来说，距离实现可穿戴设备大数据的价值还有一段路要走。
这个梦想短期内仍难以实现。
目前，最现实可行的事情不是将自己的商业模式建立在大数据的价值梦想上，而是依靠可穿戴设备本身的产品销售来获取利润。