Die verfügbare Menge historischer Daten hat Auswirkungen auf die Genauigkeit der Vorhersagen: je mehr Daten, desto besser die Vorhersagen. Es müssen mindestens doppelt so viele historische Daten als Vorhersageperioden vorliegen. Es wird empfohlen, mindestens dreimal so viele historische Daten als Vorhersageperioden zu verwenden. Wenn zum Zeitpunkt der Vorhersage nicht genügend historische Daten verfügbar sind, wird eine Warnung oder ein Fehler angezeigt. Predictive Planning kann saisonale Muster in den Daten erkennen und diese in die Zukunft projizieren (z.B. Spitzen in Absatzzahlen in Ferienzeiten). Es müssen mindestens zwei vollständige Datenzyklen vorliegen, um eine Saisonalität erkennen zu können.
Darüber hinaus erkennt Predictive Planning fehlende Werte in historischen Daten, füllt diese mit interpolierten Werten und prüft, ob Ausreißerwerte vorliegen, und normalisiert diese in einen zulässigen Bereich. Wenn in den Daten zu viele Werte fehlen oder zu viele Ausreißer vorhanden sind, um zuverlässige Vorhersagen durchzuführen, wird eine Warn- oder Fehlermeldung angezeigt.