Henkilöstödatan ja analytiikan • 8 MIN LUKEMINEN
Ennakoiva HR-analytiikka: jälkikäteisestä näkemyksestä ennakointiin
JUN 10, 2026
Suurin osa HR-raportoinnista kertoo, mitä tapahtui. Ennakoiva analytiikka kertoo, mitä todennäköisesti tapahtuu seuraavaksi. Tässä on, miten siirtymä tehdään.
Ero kuvailevan ja ennakoivan analytiikan välillä
Kuvaileva analytiikka vastaa kysymykseen: mitä tapahtui? Kuukausittainen henkilöstömääräraporttinne, vaihtuvuusasteenne ja poissaolotietonne ovat kaikki kuvailevia. Ne kertovat menneisyydestä ja ovat arvokkaita trendien seuraamisessa. Ennakoiva analytiikka vastaa kysymykseen: mitä todennäköisesti tapahtuu? Ennakoiva vaihtuvuusmalli tunnistaa työntekijät, joilla on kohonnut vapaaehtoisen lähtemisen riski ennen irtisanoutumista. Ennakoiva poissaolomalli merkitsee tiimit, joissa esiintyy kuvioita, jotka viittaavat kehittyvään poissaolo-ongelmaan. Ero on tärkeä, koska kuvaileva analytiikka näyttää ongelmat niiden jälkeen, kun ne ovat jo tapahtuneet; ennakoiva analytiikka antaa mahdollisuuden puuttua niihin ennen kuin ne tapahtuvat.
Aloittaminen ennakoivan analytiikan kanssa
Et tarvitse datatieteen tiimiä aloittaaksesi. Ensimmäinen askel on koota riittävästi historiallista dataa yhteen järjestelmään (HRIS) mielekkäiden mallien tunnistamiseksi. Useimmille HR-tiimeille helpoimmin lähestyttävä ennustemalli on vaihtuvuusriskiin liittyvä malli: tunnistakaa ominaisuudet, jotka historiallisesti edelsivät organisaatiossanne vapaaehtoisia lähtöjä. Työsuhteen kesto, aika viimeisestä palkkakatsauksesta, aika viimeisestä ylennyksestä, sitoutumispisteiden trendi ja esihenkilön laadun arvio ovat yleisiä ennustajia. Kun olette tunnistaneet mallin, voitte merkitä ennakoivaa pysyvyyskeskustelua varten työntekijät, jotka vastaavat profiilia.
