Δεδομένα & Ανάλυση Ανθρώπινου Δυναμικού • 8 ΕΛΑΧ. ΑΝΑΓΝΩΣΗ
Προβλεπτική Ανάλυση Ανθρώπινου Δυναμικού: Από την Εκ των Υστέρων στην Προοπτική
JUN 10, 2026
Οι περισσότερες αναφορές Ανθρώπινου Δυναμικού σάς λένε τι συνέβη. Η προβλεπτική ανάλυση σάς λέει τι είναι πιθανό να συμβεί στη συνέχεια. Ακολουθεί πώς να κάνετε τη μετάβαση.
Η διαφορά μεταξύ περιγραφικής και προβλεπτικής ανάλυσης
Η περιγραφική ανάλυση απαντά στο ερώτημα: τι συνέβη; Η μηνιαία αναφορά προσωπικού, το ποσοστό αποχώρησης και τα δεδομένα απουσιών σας είναι όλα περιγραφικά. Σας λένε για το παρελθόν και είναι πολύτιμα για την παρακολούθηση τάσεων. Η προβλεπτική ανάλυση απαντά στο ερώτημα: τι είναι πιθανό να συμβεί; Ένα προβλεπτικό μοντέλο αποχώρησης εντοπίζει εργαζομένους με αυξημένο κίνδυνο οικειοθελούς αποχώρησης πριν παραιτηθούν. Ένα προβλεπτικό μοντέλο απουσιών επισημαίνει ομάδες με μοτίβα που υποδηλώνουν ένα αναδυόμενο πρόβλημα απουσιών. Η διάκριση έχει σημασία επειδή η περιγραφική ανάλυση σάς δείχνει προβλήματα αφού συμβούν· η προβλεπτική ανάλυση σάς δίνει την ευκαιρία να παρέμβετε πριν συμβούν.
Ξεκινώντας με την προβλεπτική ανάλυση
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.
