數據來源于自有硬件，合作運動裝備商以及第三方硬件商。運動大數據的獲取方式一部分是通過自有硬件以及合作運動裝備商來實現，在軟件內呈現出。以最廣為人知的步數舉例，步數是通過手機或者手環等的內置采集器（加速度傳感器）和處理器（SensorHub協處理器）共同完成的。采集器采集加速度信息，并提供給處理器進行處理。處理分析后的數據通過APP或者小程序呈現出來。另一部分是通過與第三方硬件商合作，開放API數據接口，從第三方硬件中獲取運動大數據。
根據數據價值將運動大數據分為初、中、高三級。對于除去“噪音”的運動大數據可進行維度劃分，不同維度的大數據對于運動人群、企業以及行業均有不同的價值。目前運動大數據可以分為三個維度：初級運動大數據，中級運動大數據以及高級運動大數據。而“心率”作為當前落地價值可能性最大的單數據維度，不僅可以作為中級運動數據的核心指標，亦可以作為高級數據的基礎指標。
日常查看運動數據且數據類別無差異，難以留存用戶。現有初級運動大數據類別較為固定，且各業內企業都有該類別運動數據。這些數據均可以達到為用戶提供簡單的運動數據統計對于引流時代的運動大數據行業內企業來說可以很好增加當時用戶的粘性并提升用戶忠誠度。隨著整個行業人口紅利的消失，各家企業也吸引了較大的用戶規模，但數據類別的無差異性導致用戶逐步流失，粘性及忠誠度的下降。同時應用場景較為單一，無法解決用戶運動中更深層次的痛點和需求，所以初級運動大數據應用場景的未來想象空間有限。
