O volume de dados históricos disponíveis impacta a precisão das previsões; quanto mais dados houver, melhor. Deve haver pelo menos duas vezes o volume de dados históricos que o número de períodos de previsão. O ideal é uma proporção de três ou mais vezes o volume de dados históricos que os períodos de previsão. Se não houver dados históricos suficientes disponíveis no momento da previsão, será exibido um aviso ou um erro. O Planejamento Preditivo pode detectar padrões sazonais nos dados e projetá-los no futuro (por exemplo, picos nos números de vendas durante períodos de férias). Pelo menos dois ciclos de dados completos devem estar disponíveis para detectar a sazonalidade.
Além disso, o Planejamento Preditivo detecta valores ausentes nos dados históricos, preenchendo-os com valores interpolados, e verifica se há valores de outlier, normalizando-os para um intervalo aceitável. Caso haja muitos valores ausentes ou outliers nos dados para executar previsões confiáveis, um aviso ou mensagem de erro será exibido.