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.

Verbrauchsmuster-Daten
Durchschnittlicher Verbrauch über Zeiträume hinweg, um Sicherheitsbestände zu planen.
Produktverfallsdaten
Haltbarkeits- oder Lebensdauerinformationen für verderbliche Produkte.
Kombinationsdaten
(Cross-Selling)
(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.
Verbrauchsmuster-Daten
Durchschnittlicher Verbrauch über Zeiträume hinweg, um Sicherheitsbestände zu planen.
Produktverfallsdaten
Haltbarkeits- oder Lebensdauerinformationen für verderbliche Produkte.
Kombinationsdaten
(Cross-Selling)
(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.
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