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Arbutus的軟體更新頻率超出使用者的預期，例如，Arbutus會自動檢查軟體有無更新，並且會於每次更新中附註更新記錄，關於Arbutus的持續發展策略如下：
當欄位顯示及演算時有用到工作空間(Workspaces)裡的欄位時，會自動載入工作空間(Workspace)。當然，手動啟用工作空間仍存在可以使用。但若要讓工作空間能夠自動載入，必須使用以下語法：workspace_name.field_name。
自動載入工作空間的功能能被使用在任何演算式有效的地方，包括資料表檢視以及演算欄位。
無論使用者執行程序、程式、批次檔或巨集這些與自動化流程相關的動作，Arbutus具有各式各樣的功能能最大化自動化流程的能力。
- 可色彩化的程序編輯器：不但能幫助使用者標示出撰寫語法的錯誤之處，也能幫助使用者更容易瞭解指令。
- 自動辨識括號正確性：可確保你在撰寫公式時減少出錯的機率。
- 步驟模式：允許使用者分段執行程序，可容易找出程序中撰寫錯誤的地方。
- 中斷點：允許使用者指定程式執行的中斷點，可允許使用者跳過程序正常執行的部份，幫助找出撰寫錯誤之處。
- 儲存並執行：允許使用者更改程序後，馬上將變動處儲存並且執行出結果
使用Arbutus提供的伺服器解決方案，可處理IBM zSeries(mainframes)、iSeries (AS/400), 或 Windows系統的資料。
僅需簡單幾個步驟，即可輕易地在本機電腦及伺服器間移動資料，不需使用其他的ETL工具或者是撰寫資料轉換程式。
可在本機或者是伺服器中執行任何程序(Procedure)，而無需更改任何程式碼。
每一套Arbutus都包括強大的預先裝載的稽核測試程式(包含五大領域：總帳、應付帳款、應收帳款、固定資產及存貨)，Arbutus提供的57項SmartApps具有簡單易用的對話框介面，很容易地讓所有使用者立刻上手使用，並且快速實現有意義地分析及報告。
SmartApps 所使用的程序碼能依照使用者需求進一步修改，或者是作為其他查核測試的樣本來使用。
可於資料表中加入指定欲執行之程序(Procedure)，當點選資料表時即可自動執行程式並產出資料表。使用此功能可以確保資料表中的資料均為最新的執行結果，也可利用此功能觸發欲執行的任何動作。
透過Arbutus，您可以透過簡單幾個步驟即可比較兩個不同的資料表，使用者可選擇欄位來進行比較，或者是比較整張資料表。更重要的是，比較(Compare)指令不需要將資料表做預先排序。因此，它能被用來比較(Compare)任何格式的資料檔案。比較(Compare)資料表指令包括以下功能：
- 同一資料來源於不同時間產生的資料表，您可使用該指令找出前後期的差異。
- 可用該指令比較原始資料表以及ETL用途產生的資料表，可確保ETL轉換過程正確無誤。Arbutus相容於大多數的原始資料來源，意謂者Arbutus對於原始資料來源或者是經過ETL轉換後的資料表均能直接存取。
Arbutus中的所有資料表(Tables)、欄(Columns)、程序(Procedures)均支援長達127字元的名稱，不僅能讓使用者制定符合需求的名稱，亦可最大地確保與其他產品的相容性。
Arbutus可支援報表檔(Printed Report Files)，對於具有相同格式的報表檔，Arbutus能使用先前定義好的報表定義檔(Printed Report Definitions)。已儲存的報表定義檔亦能簡單地重複使用以及修改。
透過Arbutus LegacyLink™能允許任何來源的資料與Excel, Access, Crystal Reports, 資料庫以及其他網路應用程式或Windows應用程式整合。
Arbutus獨有的ODBC介接資料工具，可提供Arbutus的所有資料表，不論其資料來源為何，均能完美地與任何Windows應用程式整合的能力。不僅能讓使用者整合現有的BI工具以及儀表板(Dashboard)工具，使用者甚至能透過我們的軟體建立自有的BI工具，來進行分析決策，而不需要購買昂貴的第三方BI應用程式。
Performance Comparison: Arbutus vs. The Competition
XML: 74 times faster
Delimited/CSV: Instantaneous
XLS/XLSX: 2 times fasterExporting
XML: 4 times faster
XLS/XLSX: 3 times fasterFuzzy matching: 11 to 500 times fasterUse of time fields: 2 to 3 times faster
1) In Arbutus, Import CSV takes zero time, regardless of file size, as delimited data is read directly.
2) Our Duplicates command is compared to their FUZZYDUP.
3) As their FUZZYDUP command does not support ‘same’ fields, we have concatenated the three keys.About the Tests:
- Test computer specs: Dell I7-920, 2.67GHz, Windows 64 bit, 9GB RAM, 1TB disk
- Most reads use a 125,000,000 record, 80 bytes long transaction file (10GB data size)
- Fuzzy duplicates tests use a 50,000 record address file
- Exports are 5,000,000 records, except Excel, which is 650,000
- Imports are all 650,000 records
- We chose 125 million records because most people interested in performance have big data. For comparison, Arbutus also ran the “big data” tests (Join through Summarize) on a 5 million record file as well. Analyzer took 50 seconds in total, while the competitor’s version 10 took 89 seconds (the graph lines were too small to show individually).
