L'augmented analytics est l'utilisation de l'apprentissage automatique (ML) et du traitement du langage naturel (NLP) pour améliorer l'analyse des données, le partage des données et la veille économique. Gartner a introduit le concept d'"intelligence augmentée", un concept large pour l'analytique augmentée dans l'édition 2017 de son "Hype cycle for emerging technologies."
Les logiciels d'analyse de données peuvent intégrer des outils d'analyse augmentée pour traiter de grands ensembles de données. Ces plateformes permettent aux organisations de saisir des sources de données brutes. Elles vont analyser, scruter et renvoyer les données clés nécessaires à l'analyse. L'utilisation de l'apprentissage automatique et du traitement automatique des langues (NLP) donne aux outils d'analyse augmentée la capacité de comprendre et d'interagir avec les données de manière organique, ainsi que de remarquer les tendances intéressantes ou inhabituelles. L'analyse des données est un domaine complexe qui nécessite des spécialistes des données pour tirer une quelconque valeur de grandes quantités de données. Cette complexité est en partie due au fait que les données doivent être recueillies à partir d'un certain nombre de sources disparates, telles que les analyses Web, les communiqués de marketing et les messages sur les médias sociaux. La collecte des données n'est que la première étape, elles doivent également être préparées pour l'analyse en étant organisées et affinées avant que l'analyste ou le spécialiste des données puisse en tirer des informations utiles. Les résultats doivent ensuite être communiqués à l'organisation, accompagnés de plans d'action pour capitaliser sur ces informations. En raison de l'effort manuel requis pour ces tâches, les spécialistes des données sont actuellement très demandés et peuvent s'avérer excessivement coûteux pour certaines entreprises. Un data scientist peut passer jusqu'à 80 % de son temps à collecter, nettoyer et préparer des données. C'est là que l'analytique augmentée peut être mise en œuvre. L'apprentissage automatique peut rendre la préparation et la collecte des données beaucoup plus efficaces et moins chronophages. Les data scientists peuvent désormais consacrer plus de temps à la recherche d'insights utiles.
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