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예측 HR 분석: 과거 인식에서 미래 인식으로
JUN 10, 2026
대부분의 HR 보고서는 과거에 일어난 일을 알려줍니다. 예측 분석은 다음에 일어날 가능성이 높은 일을 알려줍니다. 전환 방법은 다음과 같습니다.
기술적 분석과 예측 분석의 차이
기술적 분석은 '무슨 일이 일어났는가?'라는 질문에 답합니다. 월별 인원 보고서, 이직률, 결근 데이터는 모두 기술적 분석입니다. 이는 과거를 보여 주며 추세를 추적하는 데 유용합니다. 예측 분석은 '무슨 일이 일어날 가능성이 있는가?'라는 질문에 답합니다. 예측 이직 모델은 자발적 퇴사 위험이 높은 직원을 퇴사 전에 식별합니다. 예측 결근 모델은 결근 문제가 발생하고 있음을 시사하는 패턴이 있는 팀을 표시합니다. 이 구분이 중요한 이유는 기술적 분석이 문제 발생 후에야 보여 주는 반면, 예측 분석은 문제가 생기기 전에 개입할 기회를 제공하기 때문입니다.
예측 분석 시작하기
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.
