Augmented Analytics beschreibt das Prinzip der von Fachanwendern gesteuerten Übersetzung von Daten in Erkenntnisse und Handlungen im Business-Kontext. Das Ziel ist die Analyse von Daten und die Automatisierung daraus gewonnener Handlungsempfehlungen, damit sie leicht von Fachanwendern gesteuert und verwendet werden können. Dies umfasst die Datenaufbereitung zur Sicherstellung einer hohen Datenqualität sowie die Berechnung von Machine-Learning-(ML-)Modellen bis hin zur Anpassung von Geschäftsprozessen. Das Prinzip von Augmented Analytics verspricht eine effiziente und automatisierte Steuerung von Geschäftsprozessen ohne die Abhängigkeit von Data Scientists und kann somit von jedem Unternehmen genutzt werden. Darüber hinaus weist die Vorstellung von Augmented Analytics ebenso viele Herausforderungen wie Vorteile auf. Was sind die organisatorischen Anforderungen? Welche Datengrundlage muss vorliegen, damit ein automatisiertes System daraus intelligente Handlungsanweisungen ableiten oder sogar kritische Geschäftsprozesse steuern kann? Wie gut sind das Ergebnis und die Algorithmen eines solchen Systems interpretierbar und nachvollziehbar?