Data People & Analitik • 8 MINIT BACAAN
Analitik HR Ramalan: Daripada Pandangan Belakang kepada Pandangan Hadapan
JUN 10, 2026
Kebanyakan pelaporan HR memberitahu anda apa yang telah berlaku. Analitik ramalan memberitahu anda apa yang mungkin berlaku seterusnya. Berikut ialah cara membuat perubahan itu.
Perbezaan antara analitik deskriptif dan ramalan
Analitik deskriptif menjawab soalan: apa yang telah berlaku? Laporan bilangan pekerja bulanan anda, kadar pusing ganti, dan data ketidakhadiran semuanya bersifat deskriptif. Ia memberitahu anda tentang masa lalu dan bernilai untuk menjejak trend. Analitik ramalan menjawab soalan: apa yang mungkin berlaku? Model attrition ramalan mengenal pasti pekerja yang berisiko tinggi untuk keluar secara sukarela sebelum mereka meletak jawatan. Model ketidakhadiran ramalan menandakan pasukan dengan corak yang mencadangkan 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.
Bermula dengan analitik ramalan
Anda tidak memerlukan pasukan sains data untuk memulakan. Langkah pertama ialah mengumpulkan data sejarah yang mencukupi dalam satu sistem (HRIS anda) untuk mengenal pasti corak yang bermakna. Model ramalan yang paling mudah dicapai bagi kebanyakan pasukan HR ialah model risiko keluar: kenal pasti ciri-ciri yang secara sejarah mendahului peletakan jawatan sukarela dalam organisasi anda. Tempoh perkhidmatan, masa sejak semakan gaji terakhir, masa sejak kenaikan pangkat terakhir, trend skor penglibatan, dan skor kualiti pengurus ialah peramal lazim. Setelah anda mengenal pasti corak itu, anda boleh menanda pekerja yang sepadan dengan profil tersebut untuk perbualan pengekalan yang proaktif.
