Phân tích Dữ liệu Nhân sự: 8 Bước Đột Phá Năng Suất Sản Xuất

8 Bước Tối Ưu Phân tích Dữ liệu Nhân sự cho Doanh nghiệp Sản xuất

Trong kỷ nguyên số, dữ liệu không chỉ là “vàng” đối với tài chính hay bán hàng, mà còn là “vũ khí” chiến lược trong quản trị con người. Thật vậy, đối với ngành sản xuất, nơi mà hiệu suất vận hành, chi phí lao động và chất lượng nguồn nhân lực đóng vai trò sống còn, việc ứng dụng Phân tích dữ liệu nhân sự (People Analytics) không còn là lựa chọn mà đã trở thành yếu tố bắt buộc để bứt phá. Bài viết này sẽ đi sâu vào những nỗi đau đặc thù của doanh nghiệp sản xuất và cách Phân tích dữ liệu nhân sự mang lại giải pháp toàn diện, trong đó có sự hỗ trợ đắc lực từ giải pháp phần mềm GoHR.

Phân tích Dữ liệu Nhân sự: Định nghĩa và Tầm quan trọng Chiến lược

Phân tích dữ liệu nhân sự (People Analytics), thường được gọi là HR Analytics, là quá trình thu thập, phân tích và diễn giải các dữ liệu liên quan đến nguồn nhân lực để đưa ra các quyết định kinh doanh có căn cứ, cải thiện hiệu suất tổ chức và dự đoán xu hướng tương lai. Nó chuyển đổi các dữ liệu HR thô – từ thông tin tuyển dụng, hiệu suất, lương thưởng, đến sự gắn kết và nghỉ việc – thành những thông tin chi tiết có giá trị, giúp bộ phận nhân sự chuyển mình từ vai trò hành chính sang đối tác chiến lược của ban lãnh đạo.

Đối với ngành sản xuất, nơi chuỗi cung ứng nhạy cảm với từng biến động nhỏ về nhân lực, tầm quan trọng của Phân tích dữ liệu nhân sự càng được khẳng định. Nó không chỉ giúp hiểu rõ hơn về lực lượng lao động hiện tại mà còn dự báo nhu cầu nhân sự tương lai, tối ưu hóa quy trình vận hành và đảm bảo sự liên tục trong sản xuất. Từ việc giảm tỷ lệ nghỉ việc công nhân, tối ưu hóa ca kíp, đến việc xác định nhu cầu đào tạo kỹ năng cho dây chuyền công nghệ mới, HR Analytics cung cấp bức tranh toàn cảnh giúp doanh nghiệp phản ứng nhanh chóng và hiệu quả.

Nỗi Đau Quản trị Nguồn Nhân lực trong Ngành Sản xuất: Góc nhìn từ Dữ liệu

Các doanh nghiệp sản xuất thường đối mặt với những thách thức nhân sự đặc thù, mà nếu thiếu Phân tích dữ liệu nhân sự, sẽ rất khó để chẩn đoán và điều trị tận gốc:

• 👉Tỷ lệ nghỉ việc cao và khó kiểm soát: Đặc biệt ở khối lao động phổ thông, tỷ lệ nghỉ việc công nhân thường cao hơn mức trung bình, dẫn đến gián đoạn sản xuất, chi phí tuyển dụng và đào tạo liên tục. Thiếu dữ liệu phân tích sâu, HR chỉ có thể phản ứng mà không thể dự đoán hay ngăn chặn.
• 👉Chi phí lao động biến động và thiếu tối ưu: Việc quản lý lương làm thêm giờ, phụ cấp, thưởng năng suất mà không dựa trên dữ liệu hiệu suất và chi phí thực tế có thể làm phình to quỹ lương, ảnh hưởng đến biên lợi nhuận.
• 👉Thiếu hụt kỹ năng và khó khăn trong đào tạo: Ngành sản xuất liên tục đổi mới công nghệ (robotics, IoT, AI). Việc không có dữ liệu về khoảng cách kỹ năng (skill gap) và hiệu quả đào tạo (training ROI) khiến các chương trình phát triển nhân lực trở nên kém hiệu quả, ảnh hưởng trực tiếp đến năng suất và chất lượng sản phẩm.
• 👉Hiệu suất lao động không đồng đều: Tại các chuyền sản xuất, việc xác định công nhân/đội nhóm nào làm việc hiệu quả nhất, tại sao và có thể nhân rộng không, là một bài toán khó nếu không có dữ liệu chi tiết về sản lượng, thời gian hoàn thành, tỷ lệ lỗi.
• 👉Quản lý ca kíp và chấm công phức tạp: Sự đa dạng của các ca làm việc (ca ngày, ca đêm, ca luân phiên), làm thêm giờ, và các quy định phúc lợi cho từng loại ca khiến việc chấm công và tính lương dễ sai sót, gây mất niềm tin và tranh chấp với người lao động.
• 👉Văn hóa an toàn và gắn kết chưa được đo lường: Trong môi trường sản xuất, an toàn là tối thượng. Nhưng làm thế nào để đo lường mức độ tuân thủ, số vụ tai nạn, và sự gắn kết của nhân viên với các quy trình an toàn nếu không có dữ liệu khảo sát và báo cáo định kỳ?

Những nỗi đau này không chỉ ảnh hưởng đến bộ phận nhân sự mà còn tác động trực tiếp đến lợi nhuận, chất lượng sản phẩm và khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp sản xuất trên thị trường. Đây chính là lúc Phân tích dữ liệu nhân sự phát huy vai trò tối cao.

7 Lợi Ích Vượt Trội Khi Triển Khai Phân tích Dữ liệu Nhân sự trong Sản xuất

Việc đầu tư vào Phân tích dữ liệu nhân sự mang lại những lợi ích đột phá, giúp doanh nghiệp sản xuất chuyển mình mạnh mẽ:

• ✅Nâng cao hiệu quả tuyển dụng và tối ưu chi phí: Bằng cách phân tích dữ liệu từ các kênh tuyển dụng, HR Analytics giúp xác định nguồn ứng viên chất lượng cao nhất cho từng vị trí (ví dụ: công nhân vận hành máy, kỹ sư bảo trì), thời gian trung bình để lấp đầy một vị trí, và tỷ lệ thành công của ứng viên sau tuyển dụng. Điều này giúp giảm đáng kể chi phí và thời gian tuyển dụng, một bài toán lớn khi đối mặt với nhu cầu nhân sự liên tục của nhà máy.
• ✅Cải thiện giữ chân nhân tài và giảm tỷ lệ nghỉ việc: Đây là một trong những ứng dụng mạnh mẽ nhất của Phân tích dữ liệu nhân sự. Bằng cách phân tích các yếu tố như lương, phụ cấp, quản lý trực tiếp, thời gian làm việc, khoảng cách địa lý hay thậm chí là tần suất đi muộn/về sớm, doanh nghiệp có thể dự đoán những nhân viên có nguy cơ nghỉ việc cao. Từ đó, bộ phận nhân sự có thể chủ động đưa ra các chính sách can thiệp kịp thời như điều chỉnh lương, đào tạo quản lý, hoặc cải thiện môi trường làm việc, giúp giữ chân đội ngũ công nhân lành nghề và kỹ sư cốt lõi.
• ✅Tối ưu hóa hiệu suất làm việc và năng suất sản xuất: HR Analytics cho phép phân tích mối tương quan giữa các yếu tố nhân sự (đào tạo, kinh nghiệm, ca làm việc) với chỉ số hiệu suất sản xuất (sản lượng, chất lượng, thời gian chết của máy). Ví dụ, có thể xác định chương trình đào tạo nào giúp công nhân vận hành máy CNC đạt năng suất cao nhất, hay ca làm việc nào có tỷ lệ lỗi thấp nhất, từ đó tối ưu hóa lịch trình và kế hoạch đào tạo.
• ✅Quản lý lương thưởng công bằng, hiệu quả và kiểm soát chi phí lao động: Bằng cách phân tích dữ liệu lương theo thị trường, theo vị trí, theo hiệu suất, và theo giới tính/kinh nghiệm, doanh nghiệp có thể xây dựng cấu trúc lương thưởng minh bạch, công bằng và cạnh tranh. Điều này không chỉ giúp thu hút và giữ chân nhân tài mà còn tối ưu hóa quỹ lương, đảm bảo chi phí lao động phù hợp với hiệu quả kinh doanh.
• ✅Phát triển văn hóa tổ chức, an toàn và gắn kết bền vững: Phân tích dữ liệu nhân sự giúp đo lường mức độ gắn kết của nhân viên thông qua khảo sát, dữ liệu nghỉ phép, hay thậm chí là tần suất tham gia hoạt động nội bộ. Đặc biệt quan trọng trong sản xuất là phân tích dữ liệu an toàn lao động: số vụ tai nạn, nguyên nhân, khu vực thường xảy ra, từ đó đề xuất các giải pháp cải thiện quy trình và đào tạo an toàn hiệu quả hơn.
• ✅Lập kế hoạch nhân lực chiến lược và dự báo nhu cầu tương lai: Dựa trên mục tiêu tăng trưởng sản xuất, tỷ lệ nghỉ việc dự kiến, và xu hướng công nghệ, HR Analytics cho phép dự báo chính xác nhu cầu nhân sự trong tương lai (số lượng, kỹ năng, vị trí). Điều này giúp doanh nghiệp chủ động chuẩn bị nguồn lực, tránh tình trạng thiếu hụt nhân sự vào mùa cao điểm hoặc dư thừa khi sản lượng giảm.
• ✅Hỗ trợ ra quyết định cấp cao dựa trên dữ liệu thực tế: Với các báo cáo nhân sự trực quan và chuyên sâu từ Phân tích dữ liệu nhân sự, bộ phận HR có thể cung cấp cho CEO, Founder và các cấp quản lý những cái nhìn sâu sắc, minh bạch về tình hình nhân sự, từ đó giúp họ đưa ra các quyết định chiến lược về đầu tư công nghệ, mở rộng sản xuất, hay tái cấu trúc tổ chức một cách tự tin và hiệu quả hơn.

Triển Khai Phân tích Dữ liệu Nhân sự: Các Thành Phần Cốt Lõi và Thách Thức Thực Tế

Việc triển khai Phân tích dữ liệu nhân sự không chỉ đơn thuần là mua một phần mềm. Đó là một hành trình chuyển đổi cần sự đầu tư về công nghệ, con người và quy trình. Vậy, liệu doanh nghiệp của bạn đã sẵn sàng cho cuộc cách mạng dữ liệu này?

Các Bước Triển Khai Cơ Bản cho HR Analytics

1. 🎯Thu thập dữ liệu: Đây là nền tảng. Dữ liệu cần được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau: hệ thống HRIS (thông tin hồ sơ, hợp đồng, quá trình công tác), hệ thống chấm công (giờ làm, tăng ca), hệ thống tính lương, đánh giá hiệu suất, khảo sát nhân viên (mức độ gắn kết, sự hài lòng), và thậm chí là dữ liệu từ hệ thống sản xuất (năng suất theo cá nhân/đội nhóm).
2. 🎯Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu: “Garbage in, garbage out” – dữ liệu không chính xác, không đầy đủ sẽ dẫn đến phân tích sai lệch. Giai đoạn này bao gồm việc chuẩn hóa định dạng, loại bỏ trùng lặp, xử lý các giá trị thiếu hoặc sai, đảm bảo tính nhất quán và bảo mật dữ liệu.
3. 🎯Phân tích dữ liệu: Sử dụng các phương pháp thống kê, khai phá dữ liệu, hoặc thậm chí là học máy (Machine Learning) để khám phá các mẫu, xu hướng và mối quan hệ ẩn giấu. Các loại phân tích có thể bao gồm:
   • 👉Mô tả: Chuyện gì đã xảy ra? (Ví dụ: Tỷ lệ nghỉ việc tháng trước là bao nhiêu?)
   • 👉Chẩn đoán: Tại sao nó xảy ra? (Ví dụ: Tại sao tỷ lệ nghỉ việc cao ở chuyền A hơn chuyền B?)
   • 👉Dự đoán: Chuyện gì sẽ xảy ra? (Ví dụ: Bao nhiêu nhân viên có nguy cơ nghỉ việc trong 3 tháng tới?)
   • 👉Đề xuất: Chúng ta nên làm gì? (Ví dụ: Nên cung cấp chương trình đào tạo X cho nhóm Y để tăng năng suất).

4. 🎯Trực quan hóa dữ liệu: Kết quả phân tích cần được trình bày một cách dễ hiểu, trực quan thông qua các biểu đồ, đồ thị, và bảng điều khiển (dashboard) tương tác. Điều này giúp các bên liên quan nhanh chóng nắm bắt thông tin chi tiết mà không cần phải là chuyên gia dữ liệu.
5. 🎯Diễn giải và hành động: Đây là bước quan trọng nhất. Thông tin chi tiết thu được từ phân tích phải được chuyển đổi thành các chiến lược và quyết định nhân sự cụ thể, có thể đo lường được, nhằm cải thiện hiệu quả hoạt động và đạt được mục tiêu kinh doanh.

Những Rào Cản Phổ Biến Khi Ứng Dụng Phân tích dữ liệu nhân sự

Mặc dù mang lại nhiều lợi ích, việc triển khai Phân tích dữ liệu nhân sự không tránh khỏi những thách thức:

• 💡Chất lượng và tính sẵn có của dữ liệu: Dữ liệu nhân sự thường bị phân mảnh, không đầy đủ, không chính xác hoặc nằm rải rác ở nhiều hệ thống khác nhau (excel, giấy tờ, các phần mềm riêng lẻ). Đặc biệt trong ngành sản xuất, dữ liệu vận hành và dữ liệu HR có thể không được tích hợp.
• 💡Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu: Đây là vấn đề nhạy cảm nhất. Việc thu thập và phân tích dữ liệu cá nhân của nhân viên đòi hỏi tuân thủ nghiêm ngặt các quy định pháp luật (như GDPR nếu có liên quan) và đảm bảo an toàn thông tin, tránh lộ lọt hoặc sử dụng sai mục đích.
• 💡Kỹ năng và năng lực của đội ngũ HR: Nhiều chuyên gia nhân sự hiện tại thiếu các kỹ năng về phân tích dữ liệu, thống kê, hoặc sử dụng công cụ phân tích. Việc đào tạo hoặc tuyển dụng HR Data Scientists chuyên biệt là cần thiết nhưng không dễ dàng.
• 💡Văn hóa tổ chức và sự chấp nhận: Sự kháng cự thay đổi từ các nhà quản lý và nhân viên khi chuyển từ quản lý cảm tính sang quản lý dựa trên dữ liệu có thể là rào cản lớn. Thiếu sự hỗ trợ từ lãnh đạo cấp cao cũng khiến dự án khó thành công.
• 💡Thiên vị thuật toán (Algorithmic Bias): Nếu không cẩn trọng, các mô hình phân tích có thể vô tình tạo ra hoặc khuếch đại thiên vị (ví dụ: trong tuyển dụng, đánh giá hiệu suất) nếu dữ liệu đào tạo không đại diện hoặc các thuật toán có lỗi.

Giải Pháp Toàn Diện Với Phần mềm GoHR: Ứng Dụng Phân tích Dữ liệu Nhân sự Thực tiễn

Trước những thách thức trên, việc lựa chọn một giải pháp phần mềm quản trị nhân sự toàn diện, có khả năng thu thập và xử lý dữ liệu mạnh mẽ là cực kỳ quan trọng. Phần mềm GoHR, được phát triển bởi Công ty TNHH Công nghệ TLA, chính là một lựa chọn tối ưu, đặc biệt phù hợp với đặc thù của ngành sản xuất.

GoHR: Nền Tảng Dữ Liệu Vững Chắc Cho Phân tích dữ liệu nhân sự

GoHR được thiết kế để tự động hóa và tối ưu hóa các quy trình quản lý nguồn nhân lực, tạo ra một kho dữ liệu tập trung, chính xác – yếu tố tiên quyết cho HR Analytics thành công.

• 🚀Quản lý Hồ sơ Nhân sự trung tâm: GoHR là trung tâm lưu trữ toàn bộ thông tin nhân viên, từ sơ yếu lý lịch, trình độ học vấn, các quá trình công tác, khen thưởng, kỷ luật, đến lịch sử ký kết hợp đồng. Đây là dữ liệu gốc, sạch sẽ và đầy đủ để tiến hành mọi Phân tích dữ liệu nhân sự về nhân khẩu học, kinh nghiệm, hay thâm niên làm việc.
• 🚀Quản lý Chấm công chính xác: Với khả năng tích hợp đa dạng hình thức chấm công (máy chấm công, App GoHR với GPS/QR Code, import Excel), GoHR thu thập dữ liệu giờ làm việc, tăng ca, nghỉ phép một cách tự động và chính xác. Đây là nguồn dữ liệu vàng để phân tích năng suất từng chuyền, từng ca, tỷ lệ đi muộn/về sớm, vắng mặt, và mối liên hệ với hiệu suất sản xuất.
• 🚀Quản lý Tính lương minh bạch và tối ưu chi phí: GoHR tự động hóa việc tính toán lương cơ bản, phụ cấp, lương KPI, và thuế TNCN dựa trên công thức linh hoạt. Dữ liệu lương thưởng được tổng hợp giúp doanh nghiệp phân tích chi phí lao động trên từng chuyền sản xuất, so sánh với năng suất để tối ưu hóa quỹ lương, và đảm bảo công bằng trong chính sách đãi ngộ.
• 🚀Quản lý Tổ chức linh hoạt: Khả năng thiết lập và quản lý nhiều mô hình cơ cấu tổ chức giúp doanh nghiệp phân tích dữ liệu nhân sự theo phòng ban, theo chuyền sản xuất, theo nhà máy, từ đó có cái nhìn chi tiết về hiệu quả hoạt động của từng đơn vị.

App GoHR: Nâng Cao Trải Nghiệm & Thu Thập Dữ Liệu Tương Tác

App GoHR (Cổng thông tin Nhân sự trên ứng dụng di động) không chỉ là tiện ích cho nhân viên mà còn là kênh thu thập dữ liệu quý giá cho Phân tích dữ liệu nhân sự:

• 🚀Dữ liệu từ Tự phục vụ (Self-Service): Khi nhân viên tự đăng ký nghỉ phép, làm thêm giờ, hoặc cập nhật thông tin cá nhân, App GoHR thu thập dữ liệu này một cách chính xác và tức thì. Điều này giúp phân tích xu hướng nghỉ việc, nhu cầu làm thêm giờ, và quản lý linh hoạt hơn.
• 🚀Kênh tương tác và Phản hồi: Mặc dù GoHR không được mô tả là có tính năng khảo sát chuyên sâu, nhưng khả năng truyền thông nội bộ và phê duyệt trên App GoHR gián tiếp tạo ra các điểm chạm để hiểu hành vi nhân viên. Thông tin về việc nhân viên truy cập các chính sách, tin tức mới có thể cung cấp insight về sự quan tâm và gắn kết.

Tạo Ra Báo cáo nhân sự Đột Phá Với GoHR

Một trong những điểm mạnh của GoHR là hệ thống báo cáo nhân sự thống kê trực quan theo từng phân hệ. Mặc dù không phải là một công cụ HR Analytics chuyên sâu như Power BI hay Tableau, GoHR cung cấp các báo cáo nền tảng vững chắc để bộ phận HR và ban lãnh đạo có thể:

• 🚀Phân tích nghỉ việc: Xem các báo cáo về tỷ lệ nghỉ việc theo phòng ban, chức danh, thời gian làm việc, giúp nhanh chóng nhận diện các điểm nóng và yếu tố nguy cơ.
• 🚀Kiểm soát chi phí lao động: Dễ dàng truy xuất báo cáo lương theo từng kỳ, từng đơn vị, so sánh với ngân sách để kiểm soát chặt chẽ.
• 🚀Đánh giá hiệu suất chấm công: Báo cáo nhân sự về đi muộn/về sớm, vắng mặt, tăng ca giúp đánh giá kỷ luật lao động và phân bổ nguồn lực hiệu quả.
• 🚀Theo dõi biến động nhân sự: Các báo cáo về tuyển dụng mới, thuyên chuyển, thăng chức giúp nắm bắt dòng chảy nhân sự trong tổ chức.

Để thực hiện Phân tích dữ liệu nhân sự chuyên sâu hơn, doanh nghiệp có thể dễ dàng xuất dữ liệu từ GoHR sang các công cụ phân tích nâng cao, biến GoHR thành một “hồ dữ liệu” (data lake) đáng tin cậy.

GoHR Hỗ Trợ Giải Quyết Nỗi Đau Ngành Sản Xuất

• 🚀Giảm thiểu tỷ lệ nghỉ việc: Bằng cách có dữ liệu chính xác về quá trình công tác, lương, phụ cấp, GoHR giúp xác định các xu hướng và yếu tố tác động đến quyết định nghỉ việc, từ đó đưa ra các chính sách giữ chân phù hợp.
• 🚀Tối ưu hóa chi phí lao động: Dữ liệu chấm công và tính lương chính xác từ GoHR giúp quản lý chặt chẽ giờ làm thêm, tối ưu hóa phân bổ ca kíp, và đảm bảo chi trả đúng, đủ, tránh thất thoát không cần thiết.
• 🚀Nâng cao hiệu suất vận hành: Với dữ liệu chấm công và quản lý quá trình, GoHR gián tiếp hỗ trợ phân tích hiệu suất cá nhân/đội nhóm trên dây chuyền sản xuất, giúp nhận diện người lao động có năng lực vượt trội và nhân rộng các phương pháp làm việc hiệu quả.
• 🚀Đảm bảo tuân thủ và minh bạch: GoHR tự động hóa quy trình quản lý hợp đồng, bảo hiểm, thuế TNCN, giảm thiểu rủi ro pháp lý và đảm bảo mọi thông tin minh bạch, chính xác, đặc biệt quan trọng trong môi trường lao động đông đảo của ngành sản xuất.

Tương Lai Của Phân tích Dữ liệu Nhân sự trong Kỷ Nguyên 4.0

Tương lai của Phân tích dữ liệu nhân sự đang hội tụ với sự phát triển của Trí tuệ Nhân tạo (AI) và Học máy (Machine Learning). Các công cụ AI sẽ không chỉ tự động hóa phân tích mà còn cung cấp dự đoán chính xác hơn về xu hướng nhân sự, thậm chí là các khuyến nghị hành động cá nhân hóa cho từng nhân viên.

Phân tích dữ liệu nhân sự cũng sẽ mở rộng sang phân tích hành vi (Behavioral Analytics), sử dụng dữ liệu phi truyền thống (như dữ liệu giao tiếp nội bộ, tần suất sử dụng hệ thống, mô hình di chuyển trong nhà máy) để hiểu sâu hơn về cách nhân viên tương tác và làm việc, tất nhiên với sự cân nhắc chặt chẽ về đạo đức và quyền riêng tư.

Với tầm nhìn chiến lược, các giải pháp như GoHR không ngừng phát triển để tích hợp sâu hơn các công nghệ này, biến dữ liệu thô thành tài sản chiến lược. Bằng cách kết nối dữ liệu nhân sự với dữ liệu sản xuất, tài chính và khách hàng, doanh nghiệp có thể đạt được cái nhìn tổng thể về tác động của con người đến hiệu suất kinh doanh, mở ra kỷ nguyên mới của quản trị nhân sự thông minh.

Kết luận

Phân tích dữ liệu nhân sự không còn là một khái niệm xa vời mà đã trở thành công cụ không thể thiếu để giải quyết những nỗi đau dai dẳng của ngành sản xuất. Từ việc kiểm soát tỷ lệ nghỉ việc công nhân, tối ưu hóa chi phí lao động, đến nâng cao năng suất và xây dựng lực lượng lao động chất lượng cao, dữ liệu chính là chìa khóa.

Với một nền tảng vững chắc như GoHR, doanh nghiệp sản xuất không chỉ tự động hóa các tác vụ hành chính tốn thời gian mà còn xây dựng được kho dữ liệu quý giá, sẵn sàng cho những phân tích chuyên sâu. Việc ứng dụng Phân tích dữ liệu nhân sự không chỉ giúp bộ phận HR trở thành đối tác chiến lược mà còn mang lại lợi thế cạnh tranh bền vững cho toàn bộ doanh nghiệp trong bối cảnh thị trường đầy biến động.

Đã đến lúc các Giám đốc nhân sự, HR Manager, và CEO trong ngành sản xuất nhìn nhận dữ liệu không chỉ là con số mà là tiếng nói của nguồn lực quý giá nhất – con người. Hãy bắt đầu hành trình chuyển đổi số quản trị nhân sự của bạn ngay hôm nay với Phân tích dữ liệu nhân sự và sự hỗ trợ đắc lực từ giải pháp GoHR.

Nguồn tham khảo: IBM: What is HR analytics?