Personaldaten & Analytics • 8 MIN LESEN
Predictive HR Analytics: Von der Rückschau zur Vorausschau
JUN 10, 2026
Die meisten HR-Berichte sagen Ihnen, was passiert ist. Predictive Analytics sagt Ihnen, was wahrscheinlich als Nächstes passieren wird. Hier erfahren Sie, wie Sie den Wechsel vollziehen.
Der Unterschied zwischen deskriptiver und prädiktiver Analytik
Deskriptive Analytik beantwortet die Frage: Was ist passiert? Ihr monatlicher Headcount-Bericht, die Fluktuationsrate und die Abwesenheitsdaten sind alles deskriptiv. Sie sagen Ihnen etwas über die Vergangenheit und sind wertvoll, um Trends zu verfolgen. Prädiktive Analytik beantwortet die Frage: Was wird wahrscheinlich passieren? Ein prädiktives Abwanderungsmodell identifiziert Mitarbeitende mit erhöhtem Risiko eines freiwilligen Ausscheidens, bevor sie kündigen. Ein prädiktives Abwesenheitsmodell markiert Teams mit Mustern, die auf ein entstehendes Abwesenheitsproblem hindeuten. Der Unterschied ist wichtig, weil deskriptive Analytik Ihnen Probleme erst zeigt, nachdem sie eingetreten sind; prädiktive Analytik gibt Ihnen die Möglichkeit, zu handeln, bevor sie eintreten.
Mit Predictive Analytics beginnen
You do not need a data science team to begin. The first step is accumulating enough historical data in a single system (your HRIS) to identify meaningful patterns. The most accessible predictive model for most HR teams is a flight risk model: identify the characteristics that historically preceded voluntary departures in your organisation. Tenure, time since last pay review, time since last promotion, engagement score trend, and manager quality score are common predictors. Once you have identified the pattern, you can flag employees who match the profile for a proactive retention conversation.
