Дані та аналітика People • 8 ХВ ЧИТАННЯ
Прогностична HR-аналітика: від ретроспекції до передбачення
JUN 10, 2026
Більшість HR-звітності повідомляє вам, що сталося. Прогностична аналітика повідомляє, що, ймовірно, станеться далі. Ось як здійснити перехід.
Різниця між описовою та прогностичною аналітикою
Описова аналітика відповідає на запитання: що сталося? Ваш щомісячний звіт про чисельність персоналу, рівень плинності та дані про відсутності — усе це описове. Вони повідомляють про минуле й є цінними для відстеження тенденцій. Прогностична аналітика відповідає на запитання: що, ймовірно, станеться? Прогностична модель відтоку визначає працівників із підвищеним ризиком добровільного звільнення ще до того, як вони подадуть заяву. Прогностична модель відсутностей виявляє команди з патернами, що свідчать про зародження проблеми з відсутностями. Різниця має значення, тому що описова аналітика показує проблеми після їх виникнення; прогностична аналітика дає вам можливість втрутитися до того, як вони виникнуть.
Початок роботи з прогностичною аналітикою
Вам не потрібна команда data science, щоб почати. Перший крок — накопичити достатньо історичних даних в одній системі (вашому HRIS), щоб визначити змістовні закономірності. Найдоступніша предиктивна модель для більшості HR-команд — це модель ризику звільнення: визначте характеристики, які історично передували добровільним звільненням у вашій організації. Стаж, час від останнього перегляду зарплати, час від останнього підвищення, тенденція балу залученості та оцінка якості менеджера є поширеними предикторами. Щойно ви визначите закономірність, ви можете позначити працівників, які відповідають профілю, для проактивної розмови про утримання.
