정량적인 데이터는 조사 데이터의 특성 상, 현실의 상황을 즉각적으로 반영하기 어렵다는 한계가 있다. 데이터의 수집, 가공, 분석의 시간을 고려할 때, 일반적으로 1-2년의 시차가 발생하게 된다. 또한 산업 및 직무 분류는 학문적, 논리적 분류 기준을 충족시켜야하므로 특정 산업이나 현장에 그대로 적용하기에는 무리가 되는 부문이 존재한다. 협의체는 특정 산업의 관계자들이 모인 집단을 활용하기 때문에 타 산업과의 비교가 어렵고 인력 수요가 과대 측정될 수 있다는 한계가 있다. 더욱이 이 자료들은 모두 현재의 산업 및 직업을 기준으로 작성된 것으로 미래를 대비하기 위한 신기술 및 신산업의 변화를 파악하기는 어렵다. 즉, 신산업에 대한 정의가 이루어지지 않은 상황에서 관련 직무와 해당 인력수요를 예측하기 어려우며 설사 전략적으로 육성해야 할 신산업분야를 지정한다 할지라도 관련된 산업의 협의체가 없을 경우, 산업계의 의견을 파악할 통로가 부재하여 해당 분야의 인력 수요가 상대적으로 과소 추정될 가능성이 높다.
정량적인 데이터는 현실을 즉각적으로 반영하기 어렵고, 산업과 직무 분류는 현장에 적용하기 어려운 부문이 있으며, 협의체는 산업 간 비교의 어려움과 인력 수요 측정의 왜곡이 발생할 수 있다. 이러한 자료들은 현재를 기점으로 작성되어 신산업의 미래 변화를 예측하기 어렵다. 