Emberi erőforrás adatok és elemzés • 8 OLVASÁSI IDŐ
Prediktív HR-analitika: a visszatekintéstől az előrelátásig
JUN 10, 2026
A legtöbb HR-jelentés azt mondja meg, mi történt. A prediktív analitika azt mondja meg, mi valószínűleg fog ezután történni. Íme, hogyan lehet áttérni erre.
A leíró és a prediktív analitika közötti különbség
A leíró analitika arra a kérdésre válaszol: mi történt? A havi létszámjelentés, a fluktuációs ráta és a hiányzási adatok mind leíró jellegűek. A múltról tájékoztatnak, és értékesek a trendek követésében. A prediktív analitika arra a kérdésre válaszol: mi fog valószínűleg történni? Egy prediktív lemorzsolódási modell azonosítja azokat a munkavállalókat, akiknél fokozott a önkéntes távozás kockázata, még mielőtt felmondanának. Egy prediktív hiányzási modell jelzi azokat a csapatokat, amelyeknél mintázatok utalnak kialakuló hiányzási problémára. A különbség azért fontos, mert a leíró analitika csak azután mutatja meg a problémákat, hogy azok bekövetkeztek; a prediktív analitika lehetőséget ad arra, hogy közbeavatkozzon, mielőtt bekövetkeznének.
Az első lépések a prediktív analitikával
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.
