# Data & Context Studio: Datenaufbereitung und kommerzieller Kontext > Quellen anbinden, Daten aufbereiten und ihre Bedeutung definieren, damit Analysen, KI und Pricing-Ausführung auf einer gemeinsamen kommerziellen Grundlage arbeiten. Data & Context Studio ist Teil jedes Revomo-Abonnements. Source: https://revomo.ai/de/product/data-context-studio/ --- ## Aus kommerziellen Daten wird entscheidungsreifer Kontext. Quellen anbinden, Daten aufbereiten und ihre Bedeutung definieren, damit Analysen, KI und Pricing-Ausführung auf einer gemeinsamen kommerziellen Grundlage arbeiten. Das Studio live erleben[Über Ihre Daten sprechen](https://revomo.ai/de/contact/?plan=Data%20%26%20Context%20Studio) - **01**Anbinden & aufbereiten - **02**Aufbauen & transformieren - **03**Kontext definieren - **04**Steuern & nachverfolgen - **05**Jede Funktion versorgen Data Hub */* Datasets */* **Invoice lines** Sync now New record Pricing review Drag here to set row groups Jump to column | Invoice | Customer | Product | Qty | List price | Net price | Discount % | Margin % | 1 | INV-20418 | Northline Supply | 2" PVC coupling | 500 | $5.20 | $4.62 | 11.2% | 31.4% | 2 | INV-20418 | Northline Supply | 3/4" tee | 1,200 | $1.32 | $1.18 | 10.6% | 34.0% | 3 | INV-20421 | Harbor Mechanical | 1" ball valve | 40 | $13.10 | $11.80 | 9.9% | 27.9% | 4 | INV-20422 | Ridgeway Plumbing | 2" elbow 90° | 300 | $3.45 | $3.05 | 11.6% | 29.2% | 5 | INV-20425 | Ridgeway Plumbing | 1/2" coupling | 2,000 | $0.58 | $0.51 | 12.1% | 30.8% | 6 | INV-20427 | Summit Builders | 2" PVC coupling | 250 | $5.20 | $4.78 | 8.1% | 33.6% | 7 | INV-20430 | Lakeside Contractors | 1" ball valve | 25 | $13.10 | $12.05 | 8.0% | 29.4% | 8 | INV-20431 | Northline Supply | 4" cleanout | 60 | $9.80 | $8.62 | 12.0% | 26.1% | 9 | INV-20433 | Harbor Mechanical | 3/4" tee | 800 | $1.32 | $1.21 | 8.3% | 36.2% | 10 | INV-20436 | Summit Builders | 2" elbow 90° | 150 | $3.45 | $3.12 | 9.6% | 30.1% | 11 | INV-20438 | Lakeside Contractors | 1/2" coupling | 1,500 | $0.58 | $0.53 | 8.6% | 32.4% | 12 | INV-20440 | Northline Supply | 1" ball valve | 60 | $13.10 | $11.66 | 11.0% | 27.1% | 13 | INV-20441 | Harbor Mechanical | 4" cleanout | 24 | $9.80 | $8.92 | 9.0% | 28.3% | 14 | INV-20443 | Summit Builders | 3/4" tee | 1,000 | $1.32 | $1.19 | 9.8% | 34.7% | 15 | INV-20444 | Ridgeway Plumbing | 2" PVC coupling | 400 | $5.20 | $4.68 | 10.0% | 32.0% | 16 | INV-20446 | Lakeside Contractors | 2" elbow 90° | 200 | $3.45 | $3.19 | 7.5% | 31.5% | 17 | INV-20447 | Harbor Mechanical | 2" PVC coupling | 350 | $5.20 | $4.73 | 9.0% | 32.6% | 18 | INV-20449 | Summit Builders | 1/2" coupling | 2,400 | $0.58 | $0.52 | 10.3% | 31.6% | 19 | INV-20451 | Northline Supply | 3/4" tee | 900 | $1.32 | $1.17 | 11.4% | 33.4% | Page Size: **50 ** **1** to **50** of **18,412** · Page **1** of **369** **Edit column: Net price** $ USD Basic settings Name *Net price* Description *Invoice price after on-invoice discounts, excluding rebates and freight. USD per pricing unit, dated by invoice date.* Semantic tags *** measure:price:net_invoice*** Data type *Money * Currency *USD * Validation and behavior Validation rules ***Numeric range · greater than 0****Comparison · not above List price*** **Strict type validation** Invalid imported values go to staging instead of silently becoming empty. **Allow record editing** Used By (2) Margin by customer*reads from* Fittings cost-plus*looks up* Source records, business definitions and dependencies in one workspace. 01 · Anbinden & aufbereiten ### Bringen Sie Ihre kommerziellen Daten zusammen. Binden Sie Systeme und Dateien an, prüfen Sie deren Struktur und lösen Sie Datenprobleme, bevor sie in kommerzielle Entscheidungen einfließen. Staging #### Fehlerhafte Zeilen warten auf die Korrektur, statt verloren zu gehen. Ein Wert, der an seinem Typ oder einer Validierungsregel scheitert, hält die Zeile mit ihrem Originaltext zurück. Korrigieren Sie eine Zeile oder viele auf einmal; Zeilen, die die Prüfung bestehen, wandern in das Dataset. **Staging** Lieferantenkosten Probleme | Stückkosten | Gültig ab | 1 Problem · keine Zahl | 12,40 | 2026-04-01 | 1 Problem · kein gültiges Datum | 4.10 | 31/02/2026 | 1 Problem · keine Zahl | n/a | 2026-04-01 | **Massenaktualisierung: Stückkosten** Exakte Übereinstimmung Regulärer Ausdruck Wertzuordnung Exakten Wert suchen *,* Ersetzen durch *.* Abbrechen Aktualisierung anwenden Profiling #### Lücken und Inkonsistenzen sehen, bevor sie einen Preis erreichen. Profilieren Sie ein Dataset und sehen Sie für jede Spalte den Anteil fehlender und eindeutiger Werte, die Verteilung oder die häufigsten Werte, mit einer KI-Zusammenfassung dessen, was zuerst anzusehen ist. **Profil** Rechnungspositionen Eindeutig (%) 10.0 Fehlend (%) 19.9 Werteverteilung **************************************** 0% 25% 50% **Produktgruppe** Text Verschieden 148 Fehlend (%) 77.1 Häufigste Werte - Fittings ****412** - Valves ****281** - FITTINGS ****57** - (fehlend) ****687** Warnung Produktgruppe fehlt bei 77.1% der Zeilen, und „FITTINGS“ sieht nach einer zweiten Schreibweise von „Fittings“ aus. Empfehlung: Werte der Produktgruppe vereinheitlichen, bevor Preise danach gruppiert werden. Import und Schema #### Prüfen Sie die Struktur, bevor die erste Zeile ankommt. Bereiten Sie eine Datei vor, prüfen Sie die erkannten Typen und übernehmen oder bearbeiten Sie die vorgeschlagenen Namen, Typen, Beschreibungen und Tags für jede Spalte. **Import** Lieferantenkosten - Quelle wählen - Zuordnung prüfen - Daten importieren **Spaltenzuordnung** 4 neue Quellspalten KI-Vorschlag Spalten für den Import wählen | Spaltenname | Datentyp | Tags | ITM_NO | Artikelnummer*KI* | Text*KI* | identifier:product:sku | MTL_STD_CST | Standardkosten*KI* | Money*KI* | measure:cost:standard | EFF_DT | Gültig ab*KI* | Date*Auto* | | VND | Lieferant*KI* | Text*Auto* | | Integrationen #### Halten Sie angebundene Quellen aktuell. Angebundene Datasets aktualisieren sich nach ihrem eigenen Zeitplan, und Spalten, die in einer Quelle neu auftauchen, lassen sich hinzufügen und rückwirkend befüllen. **Integrationsverbindungen** So funktioniert es: Dateien, Vorschläge, Konnektoren und Staging Arbeitsmappen Importe lesen CSV- und TSV-Dateien. Bei einer Excel-Arbeitsmappe wählen Sie im File Manager die benötigten Blätter (mit der Kopfzeile), und jedes wird zu einer importfertigen CSV-Datei. Spaltenvorschläge Vorschläge entstehen aus der Überschrift jeder Spalte und bis zu fünf Beispielwerten. Jeder Vorschlag bleibt bearbeitbar, und keiner trägt einen Konfidenzwert. Konnektoren Databricks, Salesforce und Google Drive lassen sich heute anbinden. Synchronisierungen laufen manuell oder nach Zeitplan (stündlich bis monatlich, oder per Cron); Salesforce synchronisiert inkrementell, die anderen aktualisieren vollständig. Staging Jede Spalte kann strikt geparst werden (fehlerhafte Werte gehen ins Staging) oder tolerant (fehlerhafte Werte werden leer). Ein Import mit Zeilen im Staging ist ein Teilimport, und der Zähler zeigt das an. 02 · Aufbauen & transformieren ### Bauen Sie die Daten auf, von denen Ihre Entscheidungen abhängen. Kombinieren Sie Quellen, berechnen Sie Kennzahlen und erstellen Sie wiederverwendbare Views auf einer visuellen Arbeitsfläche, auf der jede Transformation einsehbar ist. Unten ein Beispiel: ein Vertriebsdatenmodell. Data Hub */* Views */* **Sales Data Model** 1 Enrichment 2 Cost layering 3 Periods 4 Rebates 5 Metrics 6 Output 18 columns 412,806 rows - Invoice ID - SKU - Customer ID +3 more columns **Products** Dataset 24 columns 6,214 rows - SKU - Brand - Category +1 more columns **Customers** Dataset 16 columns 3,480 rows - Customer ID - Segment - Region +1 more columns **Sales Reps** Dataset 9 columns 64 rows - Sales Rep ID - Territory - Channel **Standard Cost History** Dataset 11 columns 58,930 rows - SKU - Effective Start - Effective End +1 more columns **Replacement Cost History** Dataset 14 columns 74,520 rows - SKU - Snapshot Date - FOB +3 more columns **Orders** Dataset 12 columns 96,140 rows - Order ID - Order Date - Payment Terms **Quotes** Dataset 10 columns 21,305 rows - Quote ID - Customer Code - Quote Date **Quote Lines** Dataset 13 columns 188,442 rows - Quote ID - SKU - Quoted Quantity +1 more columns **Rebate Programs** Dataset 8 columns 42 rows - Program ID - Program Name - Accrual Basis **Rebate Accruals** Dataset 9 columns 15,876 rows - Program ID - Customer Code - Accrual Date +1 more columns **Products Joined** Combine two input streams 41 columns 412,806 rows - Brand - Category - Country of Origin **Customers Joined** Combine two input streams 56 columns 412,806 rows - Segment - Region - Buying Group **Sales Reps Joined** Combine two input streams 64 columns 412,806 rows - Territory - Channel **Standard Cost Joined** Combine two input streams 74 columns 412,806 rows - Standard Cost - Effective Start - Effective End **Month End Date** Add calculated columns 75 columns 412,806 rows - Month End Date **Snapshot Month End** Add calculated columns 15 columns 74,520 rows - Snapshot Month End **Replacement Cost Joined** Combine two input streams 88 columns 412,806 rows - FOB - Duty - Tariff +1 more columns **Orders Joined** Combine two input streams 99 columns 412,806 rows - Order Date - Payment Terms **Quote Headers and Lines** Combine two input streams 22 columns 188,442 rows - Quote Date - Quoted Quantity - Quoted Discount **Quotes Joined** Combine two input streams 120 columns 412,806 rows - Quote Date - Quoted Quantity - Quoted Discount **Year and Quarter** Add calculated columns 122 columns 412,806 rows - Invoice Year - Invoice Year Quarter **Revenue and Unit Metrics** Add calculated columns 129 columns 412,806 rows - Extended Net Revenue - Premier Brand Revenue - Specialty Category Revenue +1 more columns **Customer Quarter Revenue** Group and summarise rows *Ready 2h ago* 3 columns 9,812 rows - Customer ID - Year Quarter - Extended Net Revenue **Accruals with Program** Combine two input streams 16 columns 15,876 rows - Program Name - Accrual Basis - Accrual Amount **Accrual Year Quarter** Add calculated columns 17 columns 15,876 rows - Accrual Year Quarter **Accruals with Revenue** Combine two input streams 19 columns 15,240 rows - Customer Quarter Revenue - Accrual Amount - Year Quarter **Allocation Rate per Program** Add calculated columns 20 columns 15,240 rows - Allocation Rate **Total Allocation Rate** Group and summarise rows 3 columns 9,107 rows - Customer - Year Quarter - Total Allocation Rate **Total Allocation Joined** Combine two input streams 130 columns 412,806 rows - Total Allocation Rate **Allocated Rebate** Add calculated columns 131 columns 412,806 rows - Allocated Rebate **Sales Data Model** View output *Ready 2h ago* 131 columns 412,806 rows - Invoice ID - Net Invoice Price - Allocated Rebate +1 more columns View whole pipeline Reset + − Sales Data Model 11 source datasets feed 20 transformation steps that produce one table, a row per invoice line. Stage 2 of 6 · Cost layering ##### Use the cost that applied when the transaction happened. Match each invoice line to its effective cost before calculating margin. What enters Invoice lines, standard cost history with effective dates, and monthly replacement-cost snapshots. What happens Standard cost joins where the invoice date falls between Effective Start and Effective End; replacement cost (FOB, duty, tariff, freight) joins on the snapshot for the invoice month. Why it matters Margin reflects the cost in effect at the sale, not today’s cost. Key step · Join **Standard Cost Joined** Left Join - SKU *=* SKU - Invoice Date *>=* Effective Start - Invoice Date * Die Arbeitsfläche folgt dem View Builder von Revomo. Die Daten sind Beispieldaten; die Schrittführung und die Erläuterungen wurden für diese Seite ergänzt. - **Jede Operation, die Sie brauchen** Join, Filter, Aggregation, Union, Pivot, Sortierung und Berechnung, jeder Schritt als Tabelle speicherbar. - **Zeitbezogene Joins** Join-Bedingungen vergleichen, nicht nur abgleichen, sodass ein Preis oder eine Kostenposition nur innerhalb ihrer Gültigkeitsdaten gilt. - **Jeder Schritt offen** Jeder Knoten zeigt seine Spalten und seine Zeilenzahl; öffnen Sie ihn, um die Konfiguration zu sehen oder die Daten in der Vorschau zu prüfen. Formeln und Lookups #### Rechnen Sie über Datasets, Views und Preislisten hinweg. Formelspalten liegen in Views und Preislisten. Ein Lookup holt einen Wert aus einem anderen Dataset, einer View, einer Preisliste oder einem Ruleset, und eine Beschreibung in Alltagssprache kann die Formel für Sie entwerfen, damit Sie sie prüfen. **Neue Spalte** Zielpreis · Money 'Unit cost' / (1 - lookup (source= "datasets" , name= "Subcategory strategy" , result= "Target margin" , match_by=[ 'Subcategory' : 'Subcategory' ])) Prüfung bestanden Aus einer Beschreibung entworfen Subkategorie | Stückkosten | Zielmarge | Zielpreis | Kupplungen | $4.32 | 30% | **$6.17** | T-Stücke | $1.05 | 35% | **$1.62** | Reinigungsöffnungen | $9.10 | 28% | **$12.64** | Ebenfalls im Modell - **Schlüssel** Wählen Sie die Spalten, die einen Datensatz identifizieren; eine Auswirkungsprüfung zeigt vor dem Speichern, wie viele Zeilen eindeutig sind, und Duplikate verlassen die Live-Tabelle und werden für die Prüfung exportiert. Ohne Schlüssel in der Quelle werden Zeilen automatisch nummeriert. - **Datensätze** Fügen Sie Datensätze über ein typisiertes Formular hinzu, sperren Sie Spalten, die sich nicht ändern sollen, und aktualisieren oder entfernen Sie Datensätze. Preislisten- und Staging-Raster werden direkt in der Zelle bearbeitet. - **Erkunden und exportieren** Filtern Sie jede Spalte nach ihren Werten, stellen Sie eine Auswahl als Diagramm dar, speichern Sie Layouts für sich oder eine Rolle und exportieren Sie als CSV mit echten Spaltennamen. So funktioniert es: Views und Formeln Operationen Views kombinieren Datasets, Preislisten und andere Views mit Joins (inner, left, right, full, cross, nur Treffer und ohne Treffer), Filtern, Aggregationen, Unions, Pivots, Sortierungen und Formelspalten. Join-Bedingungen Jede Bedingung vergleicht zwei Spalten mit ==, !=, >, <, >= oder <=, und so wird ein Abgleich nach Gültigkeitsdaten geschrieben. Formeln Datasets enthalten importierte Zeilen; Formelspalten gehören zu Views und Preislisten. Eine Formel wird beim Speichern geprüft, und der View Builder kann aus einem genannten Ziel auch eine Pipeline entwerfen, die Sie dann prüfen. 03 · Kontext definieren ### Geben Sie Ihren Daten eine gemeinsame fachliche Bedeutung. Definieren Sie Kennzahlen, Einheiten und Beziehungen, damit Teams und KI kommerzielle Daten im Kontext interpretieren können. - **Quellfeld** NET_PR_2 - **Fachliche Definition** Nettopreis, auf Rechnungspositionen - **Beziehungen** Kunden, Produkte, über Schlüssel - **Verwendet in** Kommerzielles Modell, Analyse **Commercial Context Graph** Net price Databricks · invoice_lines `NET_PR_2` decimal(12,4) Source field Invoice lines Net price Money · USD Defined here measure:price:net_invoice Standard Cost History Standard Cost Money · USD Defined here measure:cost:standard Sales Data Model Net price Money · USD Reads from Invoice lines Sales Data Model Margin % Percentage Calculated measure:margin:gross Fittings cost-plus Realized net Money · USD Looks up Net price Margin by customer Margin % Percentage References the view Fittings · Q4 distributor Realized net Money · USD Inherits from the model Fittings · Q4 OEM Realized net Money · USD Inherits from the model Customers Joined on Customer ID Products Joined on SKU Source system · Databricks · invoice_lines ##### NET_PR_2 decimal(12,4) About The ERP column, read on each daily sync and imported into Invoice lines as Net price. Used by - **Invoice lines · Net price** imported Dataset · Invoice lines ##### Net price Money · USD Business definition Invoice price after on-invoice discounts, excluding rebates and freight. USD per pricing unit, dated by invoice date. Semantic tag `measure:price:net_invoice` Validation Greater than 0 (blocking); not above List price Comes from - **Databricks · invoice_lines · NET_PR_2** imported Used by - **Sales Data Model · Net price** reads from Dataset · Standard Cost History ##### Standard Cost Money · USD Business definition Material cost at standard, per unit, in effect for the invoice date. Semantic tag `measure:cost:standard` Validation Greater than 0 (blocking) Used by - **Sales Data Model · Margin %** calculated from View · Sales Data Model ##### Net price Money · USD Business definition Read from Invoice lines · Net price, where it is defined: Invoice price after on-invoice discounts, excluding rebates and freight. Relationships - **Customers** joined on Customer ID - **Products** joined on SKU Comes from - **Invoice lines · Net price** reads from Used by - **Sales Data Model · Margin %** calculated from - **Fittings cost-plus · Realized net** looks up View · Sales Data Model ##### Margin % Percentage Formula ('Net price' - 'Standard Cost') / 'Net price' Semantic tag `measure:margin:gross` Comes from - **Sales Data Model · Net price** calculated from - **Standard Cost History · Standard Cost** calculated from Used by - **Margin by customer · Margin %** references Commercial model · Fittings cost-plus ##### Realized net Money · USD Formula lookup(source="views", name="Sales Data Model", result="Net price", match_by=['SKU':'SKU']) Comes from - **Sales Data Model · Net price** looks up Used by - **Fittings · Q4 distributor · Realized net** inherits - **Fittings · Q4 OEM · Realized net** inherits Analysis · Margin by customer ##### Margin % Percentage Comes from - **Sales Data Model · Margin %** references Price list · Fittings · Q4 distributor ##### Realized net Money · USD Comes from - **Fittings cost-plus · Realized net** inherits Price list · Fittings · Q4 OEM ##### Realized net Money · USD Comes from - **Fittings cost-plus · Realized net** inherits Der Commercial Context Graph für Nettopreis, vom Quellfeld bis zu jeder Verwendung, aufgebaut aus dem, was der Workspace festhält: Definition, Tag und Regeln der Spalte, die Joins in der View und die Herkunft (Lineage). Wählen Sie eine Spalte, um ihre Bedeutung und Verbindungen zu sehen. Beispieldaten. Validierungsregeln #### Halten Sie fest, was ein gültiger Wert ist. Fügen Sie einen Zahlenbereich, erlaubte Werte, ein Muster, einen Vergleich mit einer anderen Spalte oder einen Wert hinzu, der in einem anderen Dataset existieren muss. Eine blockierende Regel stoppt einen Wert, der scheitert; andere Regeln lassen ihn durch und markieren ihn. **Validierungsregeln** Rechnungspositionen Semantische Tags #### Taggen Sie, was jede Spalte bedeutet. Tags stammen aus einem eingebauten kommerziellen Vokabular plus Ihrem eigenen, sodass eine Spalte überall als Nettoumsatz, Stückkosten oder Kundenkennung gelesen wird. - measure:price:net_invoice Nettopreis - measure:cost:standard Standardkosten - identifier:customer:sold_to Kunden-ID - time:event:invoice_date Rechnungsdatum [So funktioniert kommerzieller Kontext](https://revomo.ai/de/commercial-context/) So funktioniert es: Definitionen und Beziehungen Definitionen Jede Spalte trägt eine Beschreibung, einen Typ (bei Geldbeträgen mit Währung), semantische Tags und Validierungsregeln. Copilot liest sie, wenn er antwortet. Beziehungen Beziehungen werden von Schlüsseln, Joins und Lookups in Ihrem Modell getragen. Die Beschriftungen im Beispiel beschreiben die kommerzielle Beziehung; sie sind kein separat gespeicherter Graph. 04 · Steuern & nachverfolgen ### Zugriff steuern. Jede Änderung verstehen. Verwalten Sie Berechtigungen, prüfen Sie Abhängigkeiten und sehen Sie aufgezeichnete Änderungen über Ihre kommerziellen Daten hinweg ein. Herkunft (Lineage) #### Sehen Sie, was von diesen Daten abhängt, bevor Sie sie ändern. Die Herkunft (Lineage) zeigt, wovon ein Dataset, eine View, ein kommerzielles Modell, eine Preisliste oder ein Ruleset abhängt und was davon abhängt, über den gesamten Workspace. **Lineage** Lieferantenkosten liest aus *View***Marge nach Kunde** schlägt nach in *Commercial Model***Fittings Cost-plus** erbt von *Preisliste***Fittings · Q4 Distributor** *Preisliste***Fittings · Q4 OEM** Verwendet von (4): eine Änderung an Lieferantenkosten kann 1 View, 1 Commercial Model und 2 Preislisten betreffen. Datensatzhistorie #### Wissen, was sich wann und durch wen geändert hat. Schalten Sie die Historie für ein Dataset ein, und jede Zeilenänderung wird aufgezeichnet: das Feld, der alte und der neue Wert, wer es geändert hat und wann. **Historie** PVC-C200 Stückkosten $4.10 **$4.32***+0.22* - Sep 24 · 14:31 J. Rivera Aktualisiert Stückkosten $4.25 **$4.10***−0.15* - Sep 15 · 09:00 System Aktualisiert Stückkosten $4.18 **$4.25***+0.07* Historie aktivieren Eingeschaltet in den Data-Lifecycle-Einstellungen dieses Datasets, aufbewahrt für die dort festgelegte Aufbewahrungsdauer. Berechtigungen #### Geben Sie jeder Rolle, was sie braucht. Berechtigungen werden je Funktion gesetzt, sodass eine Rolle Preislisten bearbeiten kann, ohne das dahinterliegende kommerzielle Modell zu ändern. **Pricing Manager** Rolle Audit #### Halten Sie fest, wer was getan hat. - **Prüfprotokoll** Durchsuchbare und exportierbare Aufzeichnung aller Aktionen im Workspace. - **Teilen einzelner Elemente** Teilen Sie ein einzelnes Element mit benannten Nutzern oder Rollen. - **Trennung** Organisationen halten Daten getrennt, und Workspaces unterteilen sie innerhalb einer Organisation. [Governance & Sicherheit](https://revomo.ai/de/enterprise/) So funktioniert es: Herkunft und Historie Lookups binden über den Namen Ein Lookup verweist über den Namen auf seine Quelle; wer ein Dataset, eine View oder eine Spalte umbenennt oder löscht, kann daher eine abhängige Formel leeren. Prüfen Sie vorher die Abhängigen in der Lineage; sie zeigt sie an, blockiert die Änderung aber nicht. Historie Die Historie ist aus, bis Sie sie für ein Dataset aktivieren, und sie bewahrt Änderungen für die Aufbewahrungsdauer auf, die Sie festlegen. 05 · Jede Funktion versorgen ### Einmal aufbereiten. Überall in Revomo nutzen. Nutzen Sie gemeinsame Daten und Definitionen in Analysen, Planung, Pricing und KI-gestützter Arbeit. - [**Analytics & Insights**Analysen lesen dieselben Datasets, Views und Definitionen.](https://revomo.ai/de/product/analytics-insights/) - [**Planning & Forecasting**Pläne verwenden dieselben Produkte, Kunden und Einheiten.](https://revomo.ai/de/product/planning-forecasting/) - [**Predictive Modeling**Modelle trainieren auf Spalten, deren Bedeutung beschrieben ist.](https://revomo.ai/de/product/predictive-modeling/) - [**Decision Optimization**Vorgaben werden auf Basis definierter Kennzahlen formuliert.](https://revomo.ai/de/product/decision-optimization/) - [**Price Management**Preislisten rechnen aus Datasets mit Formeln und Lookups.](https://revomo.ai/de/product/price-management/) - [**Quoting & Deal Pricing**Preisempfehlungen greifen auf dieselben Kunden- und Preisdatensätze zu.](https://revomo.ai/de/product/quote-management/) - [**Contract Pricing & Renewals**Kundenkonditionen stehen neben denselben Artikeln und Preisen.](https://revomo.ai/de/product/contract-management/) - [**Rebates & Incentives**Rückstellungen nutzen dieselben Mengen- und Preisdaten.](https://revomo.ai/de/product/incentives-management/) Revomo Copilot #### Fragen Sie in Ihren eigenen Worten nach den Daten. Copilot liest Schemata, Definitionen, Tags, Regeln und Herkunft (Lineage) über seine Tools, innerhalb der Berechtigungen des fragenden Nutzers. **Revomo Copilot** get dataset schema Abgeschlossen check impact analysis Abgeschlossen Zwei Preislisten: **Fittings · Q4 Distributor** und **Fittings · Q4 OEM**. Beide erben vom Modell Fittings Cost-plus, das Standardkosten in Lieferantenkosten nachschlägt. [Revomo Copilot](https://revomo.ai/de/copilot/) Automatisierung #### Handeln, wenn eine Aktualisierung etwas Wichtiges ändert. Nach der Aktualisierung eines Datasets oder der Synchronisierung einer Quelle kann eine Automatisierung einen beobachteten Wert gegen einen Schwellenwert prüfen und dann jemanden benachrichtigen oder eine Preisliste neu berechnen. **Kostenänderungen beobachten** Automatisierung [AI Agents & Automation](https://revomo.ai/de/ai-agents-automations/) Automatisierungen laufen bei jeder Datenaktualisierung oder Synchronisierung, nicht als Live-Stream. Preislisten und Rulesets tragen ihre eigene Prüfung, Freigabe und Revisionen in [Price Management](https://revomo.ai/de/product/price-management/). Data & Context Studio ist Teil der Foundation Commercial Data & Context, die in jedem Revomo-Abonnement enthalten ist ([Preise](https://revomo.ai/de/pricing/)). ### Sehen Sie, wie aus Ihren Daten kommerzieller Kontext wird. Gehen Sie mit uns durch, wie Ihre Quellen, Definitionen und Regeln in Data & Context Studio zusammenkommen. [Daten-Walkthrough buchen](https://revomo.ai/de/contact/?plan=Data%20%26%20Context%20Studio)[Plattform entdecken](https://revomo.ai/de/platform/)