Demanddaten

Demanddaten bezeichnen Daten, die die Nachfrage nach Gütern oder Dienstleistungen in Märkten abbilden. Sie umfassen typischerweise zeitliche Abfolgen von gekauften Mengen, Preisen, Promotionen, Verfügbarkeit und demografische Merkmale von Nachfragenden. Demandaten können aggregiert oder granular vorliegen und verschiedene Ebenen der Märkte berücksichtigen, von einzelnen Produkten bis zu ganzen Kategorien.

Quellen und Erfassung: Quellen sind unternehmensinterne Daten wie Verkaufs- und Bestandsdaten, Bestellungen, sowie externe Daten von Marktforschungsinstituten, Branchenberichten, öffentlichen Statistiken und Online-Analysetools. Erfasst werden Mengeneinheiten, Transaktionszeiten, geographische Regionen, Werbeaktivitäten und Preisänderungen. Die Daten stammen aus Point-of-Sale-Systemen, E‑Commerce-Plattformen, Kundenpanels, Umfragen oder Web-Scraping.

Anwendungen: Demanddaten dienen der Prognose der Nachfrage, der Bestands- und Lieferkettenplanung, Preis- und Promotionsgestaltung, Capacity Planning und Sortimentsoptimierung. Sie unterstützen Marktanalysen, Szenario- und Risikoanalysen, sowie strategische Entscheidungen in Unternehmen und in der öffentlichen Wirtschaft.

Qualität, Herausforderungen und Governance: Zu den zentralen Herausforderungen zählen Saisonalität, Rauschen, Ausreißer, fehlende Werte, Messfehler und Verzerrungen durch Sampling. Datenschutz, Datenintegration und Datenstandardisierung sind wesentliche Aspekte, insbesondere im Hinblick auf Gesetzgebung wie die DSGVO in der EU. Eine robuste Datenqualität erfordert klare Metriken, Daten-Governance und regelmäßige Validierung.

Verarbeitung und Modelle: Die Bereinigung, Normalisierung und Aggregation bildet die Grundlage für Analytik. Gängige Modellansätze sind Zeitreihenmodelle (ARIMA, ETS), Regressions- und Kausalmodelle sowie Methoden des maschinellen Lernens, die Muster wie Trend, Saisonalität und Promotionseffekte berücksichtigen.