データ ボリュームが大きくても高速な計算と分析が可能。
PowerPivot for Excel 2010 アドインを使用すると、デスクトップ上で大量のデータ分析結果をすばやく得ることができます。PowerPivot のイン メモリー エンジンと効率的な圧縮アルゴリズムに、膨大な量のデータを超高速に処理することができます。数百万行のデータであっても、数百行のデータとさほど変わらないパフォーマンスで処理することができます。
DAX 式を活用する。
DAX (Data Analysis Expressions) を使用して、高度な分析アプリケーションを構築するような場合にも、Excel 式の知識と経験を活かすことができます。Excel の標準的な機能を超えた強力な操作を実行したり、データベースのようにテーブル間のリレーションシップを構築したりできるほか、直感的で使い慣れた式を使用して高度な計算を定義することができます。強力なリレーション機能と、SamePeriodLastYear()、ClosingBalances ()、Previous Day() などの式を駆使しながら、高度な分析アプリケーションを作成することが可能です。
使い慣れた Excel の機能と既存のスキルを最大限に活かすことが可能。
ピボットテーブル、ピボットグラフ、スライサーなど、使い慣れた Excel の機能とその知識を最大限に活かすことができます。新しい DAX 式は、慣れ親しんだ Excel の構文を踏襲しています。Excel の使い方を知っているユーザーであれば、PowerPivot の操作に戸惑うことはありません。
実質的にすべてのソースのデータと連携可能。
リレーショナル データベース、スプレッドシート、レポート、テキスト ファイル、インターネット データ フィードなど、多様なソースのデータを組み合わせることによって、複雑に絡み合った情報を発見できます。PowerPivot はデータのリレーションシップを自動的に判断し、ファクト テーブルとディメンション テーブルから成るカスタマイズ可能なモデルを作成することによって、高速なイン メモリー分析を実現します。
必要なデータまですばやくドリルダウン。
Excel ピボット テーブルやピボット グラフによる直感的なスライス アンド ダイスを利用して、必要なデータにすばやく注目することができます。スライサーを使用してデータをさまざまな角度から眺めたり、データをフィルター処理して必要なデータだけを表示したり、新しい検索機能を使って膨大な量のデータをより短時間でふるいにかけるなど、生産性の高い分析機能により、より多くの時間を分析に費やすことができるようになります。
Web ブラウザーを介してシームレスに作業。
分析結果を SharePoint で公開したり、共有されたレポートにブラウザーで直接アクセスしたりできるため、全部のデータが詰まったブックを各自のワークステーションにダウンロードする必要はありません。SharePoint の魅力的なユーザー インターフェイスと閲覧性を利用できるというメリットに加え、Excel クライアントの使用時と変わらない高いパフォーマンスと機能が実現されています。
分析を他のユーザーと共有したり共同作業したりできる。
実質的にいつでもどこからでもアクセスできる Webベースの共有分析レポートとして利用することで、PowerPivot for Excel 2010 の運用に伴うチームの生産性を向上させることができます。ロール ベースのセキュリティ、ワークフロー、バージョン管理など、SharePoint が備えているあらゆる機能を存分に活用できます。
共有レポートを自動的に更新可能。
ブックの更新サイクルを SharePoint のユーザー インターフェイスで適宜構成することによって、あらゆるソースのデータを、SharePoint によって自動的に更新、最新のデータに基づいてチームの意思決定を行うことができます。
既存のソリューションの発掘と再利用。
共有レポートを新しい分析のデータ ソースとして再利用することによって、より深く、高速な分析が可能となり、意思決定のサイクルを短期化することができます。SharePoint は共有レポートに一元的にアクセスできる安全なコラボレーション プラットフォームを提供します。アクセス権のあるサイトを閲覧したり、自分が現在行っている調査や分析にさまざまな共有レポートを統合したりすることが可能です。
分析レポートを中央の管理者ダッシュボードからトラッキングおよびモニタリング。
共有レポートのモニタリングを IT 管理者に依頼することによって、ソリューションを常に使用可能な状態に保つことができます。SharePoint 環境では、IT 管理者が時間経過に伴う利用状況パターンをトラッキングしたり、ドリルダウンによって詳細な情報を突き止めたりできるほか、有機的成長に従って重要度を増しているソリューションを発見したり、適切なサーバー リソースが利用可能な状態にあるかどうかを確認したりすることができます。
