在此將以Cost Cube檢視維護費績效值，作為範例說明利用本系統進行績效分析的過 程，由於本系統為依維護管理者需求，透過拉取相關維度可快速且自動的產生查詢資 料，隨著資訊顯示的差異而做不同的查詢動作，故稱之為動態操作分析。本小節以Cost Cube作為範例說明，如 圖 42 所示為維護費的六項檢視維度及維度下的各屬性層級，可 利用OLAP Server所提供的操作功能，本小節將示範上鑽與深耕此二動態操作方式。
圖 42、維護費相關維度與層級示意圖
一、上鑽(Roll-Up)：向上層屬性資料縮小維度，顯示資料的彙總值。如 圖 14 所示，
針對設備種類而言，若欲觀察各時間維護花費的分佈情形，可將設備類型的維 度向上縮小為設備種類，如此就可以較為宏觀的角度觀察各設備種類的歷史維 護花費。
圖 43、上鑽示意圖
舉例說明實用的決策查詢應用，包括如下。
1. 預算分配：彙總設備類型維度之量值，上鑽觀察歷年來各設備種類的維護費用 變化，參考並分配下年度的維護預算。
2. 更新考量：彙總品牌規格維度之量值，上鑽觀察歷年來各家設備品牌的維護費 用變化，在設備更新時可選擇優良的設備品牌。
3. 監督廠商：彙總維護策略維度之量值，上鑽觀察歷年來各家維護廠商的維護費 用變化，可得知其支領維護費的狀況。
二、深耕(Drill-Down)：向下層屬性資料放開維度，顯示出資料的詳細值。如 圖 15 所示，針對設備類型這個維度，若欲觀察各時間維護花費的分佈情形，必須將 建物維度的系所層級向下展開成棟館，以得各設備、各季在每個棟館的維修情 形。
圖 44、深耕示意圖 舉例說明實用的決策查詢應用，包括如下。
1. 節省開銷：深耕觀察歷年來各設備類型的維護費用變化，可發現主要是哪些設 備種類、項目、編號所造成的影響，檢討高維護費用的設備，以利改善現象。
2. 季節性：深耕時間維度之量值，可分別觀察各年、各季、各月的維護費用變化，
協助掌握各時間維護費用的現金流量。
4.5 小結
根據第三章績效評估發展中建構之績效指標類型中的維護目標，在資料倉儲系統中 發展成為資料方體（Cube），也就是將績效指標的衡量值儲存於多維度檢視的資料架構 中，再以相關維度來檢視 Cube 內的資料，而 OLAP Server 所提供的操作功能包括，上 鑽(Roll-Up)、深耕(Drill-Down)、切片(Slice)、切丁(Dice)、轉軸(Pivot)等檢視方式，利用 以上操作動作進行資料分析，Cube 內的績效指標計算量值將自動重組排列及運算數值，
維護管理者可依決策需要，操作各維度及其維度層級的資料，分析績效指標衡量值的組 成架構，達到支援決策資訊的呈現效果。
本研究建置之決策支援系統的最大目的在於以相關影響因子幫助分析績效指標的 落差原因，在建置好個案對象的資料倉儲系統後，最重要的是維護管理者如何藉由資料 倉儲所提供的資訊來支援建築設備維護績效的改善，可利用本研究所設計之使用者介面 簡易的將 OLAP 的分析資料透過 Excel 報表與繪圖，更具體且一目了然的觀看資料的分 佈，並能夠快速的找出維護管理中的問題點，以擬定改善的應對策略。