Data a analytika People • 8 MIN ČTENÍ
Prediktivní HR analytika: od retrospektivy k předvídání
JUN 10, 2026
Většina HR reportingu vám říká, co se stalo. Prediktivní analytika vám říká, co se pravděpodobně stane dál. Zde je, jak provést tento posun.
Rozdíl mezi deskriptivní a prediktivní analytikou
Deskriptivní analytika odpovídá na otázku: co se stalo? Váš měsíční report počtu zaměstnanců, míra odchodovosti a data o absencích jsou deskriptivní. Informují vás o minulosti a jsou cenné pro sledování trendů. Prediktivní analytika odpovídá na otázku: co se pravděpodobně stane? Prediktivní model odchodovosti identifikuje zaměstnance se zvýšeným rizikem dobrovolného odchodu ještě předtím, než podají výpověď. Prediktivní model absence upozorňuje na týmy s vzorci naznačujícími vznikající problém s absencemi. Rozlišení je důležité, protože deskriptivní analytika ukazuje problémy až poté, co nastanou; prediktivní analytika vám dává příležitost zasáhnout ještě předtím.
Začínáme s prediktivní analýzou
Nepotřebujete tým datových vědců, abyste začali. Prvním krokem je nashromáždit dostatek historických dat v jednom systému (vašem HRIS), abyste mohli identifikovat smysluplné vzory. Nejlépe dostupným prediktivním modelem pro většinu HR týmů je model rizika odchodu: identifikujte charakteristiky, které historicky předcházely dobrovolným odchodům ve vaší organizaci. Délka zaměstnání, doba od posledního přezkumu mezd, doba od posledního povýšení, trend skóre angažovanosti a skóre kvality manažera jsou běžné prediktory. Jakmile vzor identifikujete, můžete označit zaměstnance, kteří tomuto profilu odpovídají, pro proaktivní retenční rozhovor.
