自助式分析報表是一種分析企業營運資料的方法，它與傳統商業智慧（BI）不同的點在於，自助式分析報表讓一般使用者也能夠自行存取、探索和視覺化資料，更能夠隨時根據需要建立儀表板、方便快速查詢、獲取重點資訊。不一定需要交給 IT 團隊或資料分析師產生報表。
在傳統模式下，企業經營取得的資料常常被鎖在資料庫中，一方面是出於權限與資料安全考量而限制存取，另一方面，資料庫本身也需要具備 SQL 能力才能查詢、操作，一般業務人員即使有權限，也無從下手，只能仰賴 IT 團隊或會 SQL 語法的員工代為操作過程常耗費幾天甚至數週。
自助式分析報表則打破了這個障礙，一般使用者不需要懂任何程式碼，只要透過像 Microsoft Power BI 或 Google Looker Studio 這類工具的直覺式介面，用滑鼠拖拉、點擊，就能在幾分鐘內自行完成報表，消除了繁瑣的流程，讓真正待在業務現場、最知道問題在哪裡的人，更能直接與數據對話，快速做出應變。
隨著生成式 AI 的逐漸成熟，自助式分析正進行「自然語言即分析」（Text-to-Chart）的新一波變革。
以前的自助式分析雖然比傳統模式平易近人許多，但還是需要花時間學習如何拖拉維度、設定計算公式。現在只要將 AI 與資料庫（透過 MCP 或 API 等方式）串接，將 AI 助理與資料庫整合，使用者便可以直接用白話文詢問 AI，引導它直接存取資料庫並產出圖表與決策建議。
雖然自助式分析極為靈活，但若缺乏管理，也可能引發以下問題：由於缺乏統一的定義標準，例如財務部與業務部對「毛利」的計算公式不同，不同部門用同一份資料時，可能產出截然不同的報表，導致跨部門溝通時「各說各話」。
此外，當員工自行複製、建立過多報表時，資料庫可能面臨安全權限與難以彙整成企業級全景圖的挑戰。為此，企業在推行自助式分析時，必須搭配明確的數據治理政策，並確保底層使用的是標準化、即時連動的資料庫。
