Data & Analitik Pekerja • 8 MIN BACAAN
Analitik HR Ramalan: Daripada Tinjauan Belakang kepada Tinjauan Hadapan
JUN 10, 2026
Kebanyakan pelaporan HR memberitahu anda apa yang telah berlaku. Analitik ramalan memberitahu anda apa yang mungkin akan berlaku seterusnya. Berikut ialah cara untuk membuat peralihan.
Perbezaan antara analitik deskriptif dan ramalan
Analitik deskriptif menjawab soalan: apa yang berlaku? Laporan headcount bulanan, kadar pusing ganti, dan data ketidakhadiran anda semuanya bersifat deskriptif. Ia memberitahu anda tentang masa lalu dan bernilai untuk menjejak trend. Analitik ramalan menjawab soalan: apa yang mungkin akan berlaku? Model attrition ramalan mengenal pasti pekerja yang berisiko tinggi untuk meninggalkan secara sukarela sebelum mereka meletakkan jawatan. Model ketidakhadiran ramalan menandakan pasukan dengan corak yang menunjukkan masalah ketidakhadiran yang sedang muncul. Perbezaan ini penting kerana analitik deskriptif menunjukkan masalah selepas ia berlaku; analitik ramalan memberi anda peluang untuk campur tangan sebelum ia berlaku.
Memulakan analitik ramalan
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.
