O termo augmented analytics, ou análise aumentada, refere-se à integração de Inteligência Artificial (IA), Machine Learning (ML, ou aprendizado de máquina) e Natural Language Processing (NLP, ou processamento de linguagem natural) nos métodos tradicionais de análise de dados. Essa abordagem permite que empresas e organizações obtenham insights acionáveis, destacando tendências e padrões que podem ser usados para aprimorar a tomada de decisões. Além disso, as plataformas de análise aumentada automatizam grande parte desse processo — e permitem que os usuários façam descobertas baseadas em dados sem a necessidade de uma vasta experiência técnica.

É importante observar que a análise aumentada acelera o processo de análise, aumenta a precisão das descobertas e reduz o viés humano nas interpretações — além de permitir que usuários sem conhecimentos avançados em estatística ou programação obtenham insights valiosos. As empresas e organizações podem, assim, aproveitar ao máximo as oportunidades apresentadas pelos dados e tomar decisões estratégicas de maneira muito mais ágil e informada, aspecto crucial para que reagir e se adaptar rapidamente ao dinamismo e constantes transformações dos mercados.

Os principais componentes do augmented analytics:

• Inteligência Artificial (IA)

A IA é o cerne do augmented analytics. Essa tecnologia permite que sistemas de análise aprendam com os dados, identifiquem padrões e façam previsões sem a necessidade de intervenção humana constante. Também automatiza muitas das tarefas manuais que, tradicionalmente, seriam realizadas por analistas de dados.

• Machine Learning (ML)

Graças à integração com Machine Learning, os sistemas de augmented analytics evoluem à medida que novos dados são introduzidos. Vale destacar que, em vez de se basearem em regras predefinidas, os modelos de ML ajustam-se automaticamente com o tempo, aprimorando sua precisão e eficiência, o que é particularmente útil para identificar e interpretar padrões em grandes volumes de dados.

• Processamento de Linguagem Natural (NLP)

O NLP permite que os usuários interajam com os sistemas de análise em linguagem natural da mesma forma como fariam com outro ser humano. É possível, assim, eliminar a necessidade de conhecimentos em linguagem de consulta de dados (como SQL, por exemplo), tornando a análise de dados acessível a uma ampla gama de usuários.

• Automação

Um dos maiores benefícios do augmented analytics é a capacidade de automatizar processos analíticos, desde a preparação de dados e geração de relatórios até a identificação de insights. Isso reduz drasticamente o tempo necessário para obter respostas, o que permite reagir, com mais agilidade, às transformações do mercado.

Como funciona o augmented analytics

O processo pelo qual o augmented analytics opera pode ser dividido em algumas etapas, a saber:

1. Preparação automatizada de dados

A preparação de dados é uma das tarefas mais demoradas e complexas na análise de dados. Deve-se considerar, contudo, que uma análise adequada requer que os dados coletados sejam limpos e organizados. O augmented analytics, porém, automatiza grande parte desse processo ao identificar inconsistências, duplicações e dados ausentes para garantir que os resultados da análise sejam precisos e confiáveis.

• Análise automatizada

Após a preparação, o augmented analytics potencializa, por meio de ML, a análise de grandes volumes de dados para identificar padrões, tendências e anomalias. Esse processo, ressalte-se, é realizado em uma fração do tempo necessário para uma análise manual — e, desse modo, permite que as organizações tomem, rapidamente, decisões embasadas em dados confiáveis.

• Geração de insights

A capacidade de gerar insights automáticos é um dos grandes diferenciais do augmented analytics. Ou seja, em vez de apresentar apenas gráficos e tabelas, essa tecnologia oferece sugestões acionáveis com base nos dados analisados — que podem incluir previsões de vendas, identificação de oportunidades de mercado e até mesmo alertas sobre problemas em potencial.

• Interação com o usuário por meio de NLP

Graças ao processamento de linguagem natural, os usuários podem interagir com as plataformas de augmented analytics por meio de linguagem comum. Em vez de escrever uma consulta complexa, basta perguntar, por exemplo, sobre as principais tendências de vendas no mês e receber respostas claras e concisas — além de gráficos e insights relevantes.

Vantagens

As empresas e organizações que lidam com grandes volumes de dados e necessitam de insights ágeis e precisos podem obter diversas vantagens com a utilização do augmented analytics. Por exemplo:

• Mais acessibilidade

A associação de IA, ML e NLP torna a análise de dados acessível a colaboradores que não possuem formação técnica nesse sentido — aumentando, desse modo, a eficiência e a colaboração entre equipes.

• Redução de erros e falhas humanas

A automação de processos reduz a possibilidade de erros humanos. O augmented analytics proporciona uma visão mais objetiva e imparcial, eliminando vieses — que, em diversas ocasiões, ocorrem quando a interpretação dos dados é realizada manualmente.

• Rapidez e eficiência

A automação de tarefas manuais (preparação de dados e a geração de insights, entre outras) permite que as empresas respondam com mais rapidez às mudanças do mercado, fator crucial em setores altamente competitivos.  

• Insights preditivos

A capacidade de prever resultados futuros com base em dados históricos é um dos maiores vantagens do augmented analytics. As empresas e organizações podem, assim, responder às mudanças no mercado, antecipar tendências e ajustar suas estratégias.

• Escalabilidade

A automatização de boa parte do processo analítico permite que as organizações escalem suas operações de dados sem a necessidade de contratar um número elevado de analistas de dados, aspecto extremamente importante para empresas em crescimento — ou que operam em mercados dinâmicos.

Aplicações práticas

Entre as aplicações mais comuns da abordagem, destacam-se:

• No varejo

Previsão de demanda por produtos, identificação das preferências de clientes e otimização da cadeia de suprimentos. Também auxilia a personalizar ofertas em diferentes segmentos de consumidores.

• Na área de saúde

Análise de grandes volumes de dados clínicos, previsão de surtos de doenças e otimização de tratamentos personalizados. Além disso, pode ajudar na detecção de padrões que indicam riscos de saúde no futuro em dados de pacientes.

• No setor financeiro

Previsões sobre o desempenho do mercado, detecção de fraudes, otimização de carteiras de investimento, aprimoramento do atendimento ao cliente, automatização da análise de dados financeiros e a ofertas personalizadas.

• Na indústria

Manutenções preditivas, análise de eficiência operacional, otimização da produção, identificação de padrões em dados de sensores e previsões de falhas antes que elas ocorram.

Pontos a ponderar

O sucesso na implementação do augmented analytics em empresas apresenta alguns desafios significativos, como garantir a qualidade dos dados — que, caso apresentem inconsistências, imprecisões ou não estejam completos, levarão inevitavelmente a insights equivocados ou pouco confiáveis. Outro ponto é a falta de preparação técnica, além das barreiras culturais que muitas organizações enfrentam ao tentar adotar tecnologias como IA e ML. Vale ressaltar que a implementação dessas ferramentas requer infraestrutura tecnológica adequada, mudança de mindset e, principalmente, aprendizado contínuo.

Também é importante considerar a necessidade de supervisão humana para assegurar que os resultados obtidos sejam precisos e relevantes. Para todos os efeitos, a interação humana ainda desempenha um papel crucial na interpretação desses resultados — e para garantir que sejam aplicados corretamente segundo o contexto do negócio. Em outras palavras, a análise crítica e a supervisão constante são imprescindíveis para evitar a geração de insights enviesados ou mal interpretados.

Há, ainda, o desafio do custo inicial de implementação. Integrar uma solução de augmented analytics pode exigir grandes investimentos em termos de infraestrutura tecnológica, como servidores e sistemas de armazenamento de dados — além da contratação de profissionais especializados para a configuração e manutenção dessas ferramentas. Aqui é importante observar que, para algumas empresas — em especial as de menor porte —, um investimento de tais proporções pode representar um obstáculo inicial, ainda que os benefícios justifiquem os custos em longo prazo.

Conclusão: o futuro presente é data-driven

Ao integrar Inteligência Artificial e Machine Learning, o augmented analytics está se consolidando como um instrumento fundamental para a análise de dados. A abordagem é extremamente valiosa em um cenário no qual a automação é essencial — e a necessidade de obter insights cada vez mais rápidos e precisos aumenta exponencialmente. Em outras palavras, isso significa que a possibilidade de acelerar processos analíticos, identificar padrões complexos, antecipar e reagir às constantes transformações de mercados cada vez mais dinâmicos representa uma poderosa vantagem estratégica para o crescimento sustentável de empresas e organizações em todos os segmentos.