虽然硬体尺寸的问题找到解决方向，但感测器资料的判读仍是一大应用瓶颈。在现实生活中，很多物体都不是由纯物质构成。因此，感测器所读取到的资料波形往往相当复杂，而且随着红外线照射部位不同，即便是同一个待测物，测出的数值也会有所变化。此外，如果是用来量测农产品，个别待测物之间的数值也会有不小的改变。这些变数都会增加数据判读的难度。
在实验室里，经过训练的专业人员可以解读这些原始数据背后所代表的意义，但如果是锁定消费市场的光谱鉴测应用，应用开发商就必须要设法克服数据判读的问题。对此，ConsumerPhysics选择利用大数据(BigData)分析搭配机器学习(MachineLearning)的方式来解决，透过销售SCiO并提供手机App给开发者社群，累积各式各样物件的大量光谱资料，从中寻找出数据变化的规律。
SCiO不会跟专业鉴定产生竞争，因为SCiO的目的是让消费者在逛玉石市场时，可以很简单地判断宝石或玉的真假，至于专业宝石鉴定会更进一步分析宝石或玉的成分组成比例、成色等，判断其品质等级。很多产品希望通过红外线光谱分析这项功能，为智慧型手机带来更多硬体设计上的差异化。
