People Data & Analyse • 8 MIN. LÆSETID
Prædiktiv HR-analyse: Fra hindsight til foresight
JUN 10, 2026
Det meste HR-rapportering fortæller jer, hvad der er sket. Prædiktiv analyse fortæller jer, hvad der sandsynligvis vil ske næste gang. Her er, hvordan man foretager skiftet.
Forskellen mellem deskriptiv og prædiktiv analyse
Deskriptiv analyse besvarer spørgsmålet: hvad skete der? Jeres månedlige rapport om medarbejderantal, personaleomsætningsrate og fraværsdata er alle deskriptive. De fortæller om fortiden og er værdifulde til at følge tendenser. Prædiktiv analyse besvarer spørgsmålet: hvad er sandsynligt at ske? En prædiktiv afgangsmodel identificerer medarbejdere med forhøjet risiko for frivillig fratrædelse, før de siger op. En prædiktiv fraværsmodel markerer teams med mønstre, der tyder på et voksende fraværsproblem. Forskellen er vigtig, fordi deskriptiv analyse viser jer problemerne, efter at de er opstået; prædiktiv analyse giver jer mulighed for at gribe ind, før de gør.
At komme i gang med prædiktiv analyse
Du behøver ikke et data science-team for at begynde. Det første skridt er at akkumulere nok historiske data i ét system (dit HRIS) til at identificere meningsfulde mønstre. Den mest tilgængelige forudsigelsesmodel for de fleste HR-teams er en flight risk-model: identificer de karakteristika, der historisk gik forud for frivillige fratrædelser i jeres organisation. Ansættelsestid, tid siden sidste lønreview, tid siden sidste forfremmelse, udviklingen i engagementsscore og lederens kvalitetscore er almindelige forudsigere. Når du har identificeret mønsteret, kan du markere medarbejdere, der matcher profilen, til en proaktiv fastholdelsessamtale.
