증강 분석(Augmented Analytics)은 기계 학습(Machine Learning)과 자연어 처리(Natural Language Processing)를 활용하여 데이터 분석 과정을 자동화하고, 데이터 과학자나 전문가가 수행하던 분석 작업을 보다 폭넓은 사용자가 수행할 수 있도록 지원하는 데이터 분석 접근 방식이다. 이 용어는 2017년 리타 살람(Rita Sallam), 신디 하우슨(Cindi Howson), 칼리 이도인(Carlie Idoine)이 가트너(Gartner)의 연구 논문에서 처음 소개하였다.
증강 분석은 기존의 비즈니스 인텔리전스(BI)와 데이터 분석을 기반으로 하되, 인공지능(AI) 기술을 결합하여 데이터 준비, 패턴 발견, 인사이트 도출, 결과 설명 등의 과정을 자동화한다. 주요 구성 요소로는 기계 학습(데이터로부터 관계, 추세, 패턴을 식별하는 체계적 컴퓨팅 방법), 자연어 생성(NLG, 구조화되지 않은 데이터를 읽기 쉬운 언어로 변환), 자연어 쿼리(사용자가 일상적인 언어로 데이터를 질의), 통찰력 자동화(ML 알고리즘을 통한 분석 프로세스 자동화) 등이 있다.
이 접근 방식의 핵심 목표 중 하나는 데이터 민주화(Data Democratization)이다. 데이터 접근성을 높이고 데이터 게이트키퍼(gatekeeper) 개념을 없애 더 많은 사용자가 데이터를 이해하고 활용할 수 있게 함으로써 의사 결정 속도를 높이고 데이터에 숨겨진 기회를 발견하는 데 기여한다.
증강 분석은 Tableau, Microsoft Power BI, IBM, Databricks 등 주요 데이터 분석 플랫폼에서 채택되어 AI 기반의 자동화된 분석 기능으로 구현되고 있으며, 비즈니스 인텔리전스 분야에서 지속적으로 발전하는 기술 영역으로 자리잡고 있다.
