Your start with AI

Für präzises Demand Forecasting: Essentielle und optionale Datenquellen im Überblick

In our data thinking workshop, we use design thinking methods to focus on your data, your company and your users. So that AI provides the added value you expect.

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Verbrauchsmuster-Daten

Durchschnittlicher Verbrauch über Zeiträume hinweg, um Sicherheitsbestände zu planen.

Produktverfallsdaten

Haltbarkeits- oder Lebensdauerinformationen für verderbliche Produkte.

Kombinationsdaten
(Cross-Selling)

Produkte, die häufig zusammen gekauft werden.

Nachschubzeiten (Lead Times)

Schwankungen und Unsicherheiten in der Nachschubzeit.

Verlust- und Diebstahldaten

Informationen über Schwund und Inventurdifferenzen.

Rohstoffmarktberichte

Prognosen und Analysen von Rohstoffmärkten.

Wetterprognosen

Besonders relevant für landwirtschaftliche oder wetterabhängige Rohstoffe.

Geopolitische Ereignisdaten

Politische Instabilität oder Handelsbeschränkungen.

Energiekosten

Einfluss von Strom- oder Kraftstoffpreisen auf die Rohstoffproduktion.

Industrieproduktion und Nachfrageindikatoren

Produktionsdaten aus verwandten Branchen.

Kapitalbindungsdaten

Analyse des gebundenen Kapitals in verschiedenen Asset-Klassen.

Portfolio-Diversifizierungsdaten

Informationen über Produktlinien und deren Kapitalanforderungen.

Wechselkursdaten

Einfluss von Währungsbewegungen auf ausländische Transaktionen.

Kreditrisikodaten

Zahlungsrisiken von Kunden und Lieferanten.

Banken- und Finanzierungsdaten

Zinsänderungen oder alternative Finanzierungsoptionen.

Cross-Funktionale KPIs

Abgleich von Verkaufs-, Produktions- und Logistikkennzahlen.

Kapazitätsdaten

Produktions- und Lagerkapazitäten zur Optimierung des Ressourcenmanagements.

Simulationsdaten

„What-if“-Szenarien zur Bewertung von Planungsalternativen.

Stakeholder-Abstimmungsdaten

Konsolidierte Informationen aus Vertrieb, Produktion, und Finanzen.

Planabweichungsdaten

Historische Unterschiede zwischen Planung und tatsächlichem Absatz.

Point-of-Sale-Daten (POS)

Tägliche oder stündliche Verkaufsdaten, um kurzfristige Trends zu erkennen.

Preiselastizitätsdaten

Wie stark der Preis die Nachfrage beeinflusst.

Geografische Daten

Regionale Unterschiede im Kaufverhalten.

Verkehrs- und Mobilitätsdaten

Verkehrsdaten, die die Kaufgewohnheiten beeinflussen können (z. B. Stoßzeiten).

Verbraucherstimmungsindizes

Konsumentenvertrauen als Indikator für die Kaufbereitschaft.

Produktrezensionen und Online-Bewertungen

Einfluss von Produktbewertungen auf die Nachfrage.