O conceito de augmented analytics (análise aumentada em português) refere-se ao uso de tecnologias avançadas, como Inteligência Artificial (IA), aprendizado de máquina (ML) e processamento de linguagem natural (NLP), para aprimorar todo o processo de análise de dados. Segundo a Gartner, “a análise aumentada consiste no uso de tecnologias habilitadoras, como aprendizado de máquina e IA, para auxiliar na preparação de dados, geração e explicação de informações com o objetivo de incrementar a forma como as pessoas exploram e analisam dados em plataformas analíticas e de Business Intelligence.”
Em outras palavras, isso significa que a augmented analytics automatiza a coleta, preparação e análise de dados para gerar rapidamente insights valiosos e acionáveis. Seu grande diferencial, no entanto, é a capacidade de democratizar a análise de dados, permitindo que profissionais de diferentes áreas — mesmo os que não possuem formação técnica — detectem padrões, identifiquem tendências relevantes e utilizem as informações de forma estratégica para embasar decisões com maior precisão e assertividade. Trata-se, portanto, de transformar um processo outrora complexo em algo simples — e acessível.
Como funciona Augmented Analytics
O processo de Augmented Analytics é realizado em três etapas principais:
- Coleta e preparação dos dados
A utilização de tecnologias como IA e ML permite automatizar a integração de múltiplas fontes de dados, além de assegurar sua qualidade e consistência. Os algoritmos avançados, por sua vez, detectam discrepâncias, eliminam duplicidades e estruturam esses dados de maneira eficiente, viabilizando a realização de análises mais profundas.
- Análise automatizada
Os algoritmos de ML identificam padrões, anomalias e tendências nos dados, proporcionando insights gerados de maneira autônoma e, muitas vezes, em tempo real — permitindo, assim, uma tomada de decisões mais ágil e assertiva.
- Apresentação e interpretação dos insights
A análise aumentada traduz, por meio de PNL, dados complexos em narrativas simples e visuais intuitivos como gráficos interativos e dashboards, facilitando a compreensão dos insights e proporcionando o suporte necessário para viabilizar uma tomada de decisões estruturada em dados.
Benefícios
Entre os diversos benefícios que a augmented analytics proporciona, é possível citar:
- Mais produtividade
A automação reduz significativamente o tempo gasto na coleta e preparação de dados, permitindo que os analistas e gestores concentrem seus esforços na tomada de decisões — e em outras atividades estratégicas.
- Construção de modelos
Nos métodos tradicionais de análise de dados, a seleção de variáveis depende do trabalho manual dos cientistas de dados, que criam modelos com base em seu conhecimento especializado. Com a análise aumentada (augmented analytics), todavia, esse processo é automatizado por algoritmos de aprendizado de máquina (ML) que analisam os dados de forma precisa e eficiente, economizando tempo e reduzindo erros humanos.
- Preparação dos dados
A análise aumentada automatiza as etapas de preparação de dados, como limpeza, integração e organização, que costumam consumir muito tempo e recursos. Ou seja, além de reduzir os custos operacionais, essa automação também permite que os insights sejam gerados de maneira mais ágil.
- Democratização do acesso a dados
Ao apresentar insights de maneira simples, a análise aumentada rompe as barreiras técnicas — e permite que profissionais de todas as áreas e departamentos compreendam e utilizem informações estratégicas.
- Agilidade e assertividade na tomada de decisões
A análise em tempo real e os insights preditivos são essenciais porque permitem que as empresas antecipem tendências e reajam rapidamente às mudanças de mercado — e nas preferências do consumidor.
- Eliminação de viés humano
A objetividade da análise realizada pelos algoritmos de IA minimiza significativamente as falhas que podem surgir devido a interpretações enviesadas ou suposições equivocadas.
- Escalabilidade
À medida que as empresas expandem suas operações, a análise aumentada se adapta ao crescimento exponencial do volume e da complexidade dos dados, mantendo a precisão nas análises e permitindo que decisões estratégicas sejam tomadas de maneira ágil — não importam as dimensões do negócio.
Casos de uso
Diversos setores vêm sendo amplamente beneficiados pela análise aumentada. Por exemplo:
Varejo
Previsões acerca dos padrões de consumo, personalização de campanhas de marketing e otimização de estoques. Por exemplo: as ferramentas de análise aumentada podem identificar produtos que têm mais saída em determinadas épocas do ano, e sugerir estratégias de precificação eficazes para potencializar lucros.
Saúde
Previsões sobre surtos de doenças, personalização de tratamentos e otimização de recursos hospitalares. Os insights obtidos por análise aumentada podem auxiliar os estabelecimentos hospitalares a antecipar picos de ocupação e, desse modo, planejar adequadamente a alocação de equipes, leitos e suprimentos essenciais para garantir eficiência ao atendimento.
Finanças
Detecção de fraudes, previsões sobre tendências econômicas e aprimoramento da gestão de riscos. Os bancos e outras instituições financeiras podem, por exemplo, utilizar os insights obtidos por meio de análise aumentada para identificar, em tempo real, a realização de transações suspeitas.
Recursos Humanos
Previsões a respeito das taxas de retenção de funcionários e identificação das lacunas de habilidades profissionais — além de melhorar os processos de recrutamento e seleção.
Logística
A augmented analytics é extremamente útil para rastrear remessas, otimizar rotas e prever demandas, aspectos fundamentais para reduzir custos operacionais e aumentar a eficiência no setor de logística.
Desafios
Embora a análise aumentada proporcione diversos benefícios a empresas em todos os segmentos, sua implementação apresenta alguns desafios, como:
- Qualidade dos dados: para que os insights gerados sejam precisos e confiáveis, os dados precisam ser consistentes, completos e atualizados. A qualidade dos dados é, portanto, crucial para uma análise eficaz — mas isso só é possível por meio de uma gestão meticulosa, que inclui processos de validação, limpeza e integração. Do contrário, os resultados podem comprometer as decisões estratégicas e gerar riscos significativos para o negócio.
- Adaptação cultural: a integração da abordagem ao ambiente corporativo requer uma mudança no mindset dos colaboradores e líderes, promovendo uma cultura organizacional orientada por dados na qual as decisões são fundamentadas por análises concretas. Vale ressaltar que essa transformação estimula a colaboração entre os profissionais e, por consequência, impacta positivamente nos resultados da empresa.
- Custo inicial: a implementação de ferramentas avançadas de análise aumentada pode demandar investimentos consideráveis em infraestrutura tecnológica e licenças de software, por exemplo. Esse aspecto, vale destacar, é especialmente desafiador para organizações de pequeno e médio porte, que muitas vezes precisam equilibrar restrições no orçamento com a necessidade de inovação. No entanto, apesar do elevado custo inicial, benefícios como redução de erros, aumento de eficiência e geração de insights estratégicos podem compensar tal investimento — desde, porém, que haja um planejamento cuidadoso e alinhado às prioridades do negócio.
- Treinamento: ainda que a abordagem seja projetada para ser acessível a todos os colaboradores, algumas equipes precisam ser treinadas e capacitadas para aproveitar ao máximo todas as funcionalidades disponíveis. Mesmo que interfaces sejam cada vez mais intuitivas, certas áreas do processo — como a interpretação de insights avançados, os ajustes de modelos analíticos ou a configuração de parâmetros específicos — ainda requerem conhecimentos técnicos. Além disso, é essencial que as equipes responsáveis pelas decisões estratégicas entendam como alinhar os resultados da análise às metas organizacionais, a fim de garantir que os insights gerados sejam aplicados com eficácia — e tragam benefícios reais ao negócio.
Tendências de augmented analytics
Entre as tendências que moldarão o futuro da análise aumentada, destacam-se:
- Expansão da IA generativa (GenAI)
O avanço da IA generativa (GenAI) está redefinindo a forma como as análises são realizadas, possibilitando maior detalhamento dos resultados e decisões altamente personalizadas. Essa vertente da IA tradicional cria modelos preditivos e narrativas analíticas com base em grandes volumes de dados, adaptando-se às necessidades específicas de cada negócio ou contexto. Além disso, viabiliza a criação de soluções automatizadas que simplificam tarefas complexas, como previsão de cenários e geração de recomendações estratégicas.
- Integração com IoT (Internet das Coisas)
A combinação de augmented analytics com dispositivos conectados pela Internet das Coisas (IoT) está transformando a maneira como dados são coletados, analisados e aplicados. Dispositivos como wearables, sensores industriais e assistentes virtuais fornecem informações instantâneas que, quando analisadas por ferramentas de análise aumentada, geram insights mais abrangentes e precisos. Essa integração possibilita monitorar processos industriais em tempo real, prever falhas em equipamentos, personalizar serviços e, ainda, estabelecer um ecossistema inteligente, no qual as decisões são tomadas de maneira proativa e estratégica.
- Foco em sustentabilidade
Os insights gerados pelas ferramentas de augmented analytics oferecem um poderoso suporte para reduzir impactos ambientais, já que auxiliam as organizações na identificação de oportunidades para otimizar o uso de recursos naturais, reduzir emissões de carbono e melhorar a eficiência energética de operações e processos. Além disso, por meio da combinação de dados de diferentes fontes, também possibilita o desenvolvimento de estratégias eficazes e alinhadas às metas ESG (ambientais, sociais e de governança), reforçando o compromisso das empresas com a sustentabilidade.
- Customização de insights
O avanço das tecnologias de augmented analytics permite adaptar análises às preferências e necessidades de cada departamento, equipe ou usuário. Dessa forma, é possível oferecer insights altamente relevantes e personalizados, garantindo que as áreas de negócios tenham acesso a informações sob medida para maximizar a eficácia de suas decisões e ações.
Conclusão: o futuro será (já é) orientado por dados
Não é exagero afirmar que a augmented analytics estabelece novos paradigmas na maneira pela qual as organizações utilizam dados para tomar decisões estratégicas. Ao integrar tecnologias avançadas como IA e ML, entre outras, essa abordagem democratiza o acesso a informações, transformando a complexidade dos dados em insights acionáveis e acessíveis. Essa característica, vale destacar, reforça a importância de tomar decisões com rapidez e assertividade — fator crucial para que empresas em todos o segmentos se adaptem a novos cenários e, desse modo, mantenham sua competitividade em mercados cada vez mais dinâmicos e em constante transformação.