BI翻译文稿
BI介绍
一、BI的定义BI是Business Intelligence的英文缩写，中文解释为商务智能，用来帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术集合，是从大量的数据中钻取信息与知识的过程。
简单讲就是业务、数据、数据价值应用的过程。
用图解的方式可以理解为下图：图（1）这样不难看出，传统的交易系统完成的是Business到Data的过程，而BI要做的事情是在Data的基础上，让Data产生价值，这个产生价值的过程就是Business Intelligence analyse的过程。
如何实现Business Intelligence analyse的过程，从技术角度来说，是一个复杂的技术集合，它包含ETL、DW、OLAP、DM等多环节，基本过程可用下图描述。
图（2）上图流程，简单的说就是把交易系统已经发生过的数据，通过ETL工具抽取到主题明确的数据仓库中，OLAP后生成Cube或报表，透过Portal 展现给用户，用户利用这些经过分类（Classification）、聚集（Clustering）、描述和可视化（Description and Visualization）的数据，支持业务决策。
说明：BI不能产生决策，而是利用BI过程处理后的数据来支持决策。
哪么BI 所谓的智能到底是什么呢？（理清这个概念，有助于对BI的应用。
）BI最终展现给用户的信息就是报表或图视，但它不同于传统的静态报表或图视，它颠覆了传统报表或图视的提供与阅读的方式，产生的数据集合就象玩具“魔方”一样，可以任意快速的旋转组合报表或图视，有力的保障了用户分析数据时操作的简单性、报表或图视直观性及思维的连惯性。
我想这是大家热衷于BI的根本原因。
二、BI的诞生随着IT技术的进步，传统的业务交易系统有了长足的发展，已经实现了业务信息化，每一笔业务数据都记录在数据库中，星转斗移，累积了以TB为计量单位的业务数据记录。
也许你会问：这么多数据，占用了很多存储设备，耗费存储成本，却又不经常访问，留着它有什么用处？可以给你肯定的回答,留着这些历史数据意义巨大，挖掘业务的规律、支持决策。
什么是BI
什么是BI?BI是Business Intelligence的英文缩写，中文解释为商务智能，用来帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术集合，是从大量的数据中钻取信息与知识的过程。
简单讲就是业务、数据、数据价值应用的过程。
如下图所示：图片1从上图可以看出，传统的交易系统完成的是Business到Data的过程，而BI要做的事情是在Data的基础上，让Data产生价值，这个产生价值的过程就是Business Intelligence analyse的过程。
如何实现Business Intelligence analyse的过程，从技术角度来说，是一个复杂的技术集，它包含ETL、DW、OLAP、Portal等，其应用的逻辑流程如下图所示：图片2上图流程，简单的说就是把交易系统已经发生过的数据，通过ETL工具抽取到主题明确的数据仓库中，OLAP后生成Cube或报表，透过Portal展现给用户，用户利用这些经过分类（Classification）、聚集（Clustering）、描述和可视化（Description and Visualization）的数据，支持业务决策。
注意：(1) BI不是产生决策，而利用分析后的数据支持决策，仅防误解。
(2) Cognos是BI展现工具中的一种。
现在就上述概要内容作简要说明如下：(1)BI的诞生随着IT技术的进步，传统的业务交易系统有了长足的发展，已经实现了业务信息化，每一笔业务数据都记录在数据库中，星转斗移，累积了以TB为计量单位的业务数据记录。
也许你会问：这么多数据，占用了很多存储设备，耗费存储成本，却又不经常访问，留着它有什么用处？可以给你肯定的回答,留着这些历史数据意义巨大，挖掘业务的规律、支持决策。
典型的案例有“尿片和啤酒”的故事。
尿片和啤酒本来是两样不相干的东西，可是，有人就发现，星期五在超市里购物的，购买尿片的年轻父亲中有30%～40%的人同时购买啤酒。
什么是BI
什么是BI？商业智能也称作BI，是英文单词BusinessIntelligence的缩写。
商业智能的概念最早在1996年提出。
当时将商业智能定义为一类由数据仓库〔或数据集市〕、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等局部组成的、以关怀企业决策为目的技术及其应用。
目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，关怀企业做出明智的业务经营决策的工具。
那个地点所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和需求商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。
而商业智能能够辅助的业务经营决策既能够是操作层的，也能够是战术层和战略层的决策。
为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理〔OLAP〕工具和数据挖掘等技术。
因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。
图1商务智能的开展因此，把商业智能瞧成是一种解决方案应该比立恰当。
商业智能的要害是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后通过抽取〔Extraction〕、转换〔Transformation〕和装载〔Load〕，即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此根底上利用适宜的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理〔这时信息变为辅助决策的知识〕，最后将知识呈现给治理者，为治理者的决策过程提供支持。
图2商务智能的原理BI的选型要选型，首先要了解目前市场上主流的BI产品：数据库方面，有DB2、Oracle、SQLServer、Teradata，早先还有专门用于数据仓库的Redbrick〔被IBM收编以后，退出历史舞台〕。
ETL工具上，像Datastage、Powercenter根基上比立主流的，此外，还有许多公司也有自己的ETL产品，例如SAS的ETLServer、BO的DataIntegrator 等。
学术英语理工版课文翻译
Text 3 云计算的优势1.介绍云计算在讨论云计算的优势之前，先看看云计算是什么，还有它的不同类型。
云计算有很多优势，它可以让你使用基础设施和应用程序的服务，并且（或者）为象征性的收费提供存储空间。
因为这些服务项目是由云服务供应商创造和提供的，你不必为基础设施的额外使用而付费（如服务器、应用程序、操作系统等）。
我们可以定义云计算为每次使用都付费的模式。
经过请求就能得到可靠、可配置的资源，这些资源可以很快被提供、被释放——客户参与的管理程度最小。
你只为你使用的资源付费，不需建立基础设施或购买软件，这只是云计算许多优势的一个抽象概念。
任何云都有以下特点，不管是私有的还是公有的，不管它提供的服务类型是什么：1）. 无论何时客户请求它能很快分配和释放资源2）. 它有实时的备份，为客户提供最大的正常运行时间3）. 它能够迎合客户的需求，而不需要让客户参与服务的管理接下来看看云计算的优点，主要研究在他们提供的服务基础上的不同种类的云。
2.云服务的类型软件即服务模型：这是最常见的云服务的形式。
这种服务供应者提供软件支持服务，软件是服务供应者建立的，而终端用户可以装配以适应自己的需求。
但是客户不能改变或修改软件。
在线备份服务就是一个例子。
它基本上是一个备份服务，它提供软件以帮助人们备份自己的数据。
这样，你可以使用服务而不必编码或购买软件，你只需每月或每年付费以使用这种服务项目。
平台即服务模型：它提供一个平台给客户，以满足不同目的。
比如：微软云计算操作系统提供一个平台给开发者，让他们建立、测试和主持应用程序。
这些程序可以被终端使用者使用。
终端使用者也许知道、也许不知道应用程序是通过云计算来进行的。
前面提到过，用户数据的存储空间可能会增加，也可能会缩小。
根据应用程序的要求，使用作为服务的软件，你不必建立平台。
你只需为使用服务支付象征性的费用。
基础架构即服务模型：它根据需求提供基础设施。
基础设施可以是存储服务器、应用程序和操作系统。
中国话 SHE 英语翻译
中国话S.H. E扁担宽板凳长B iǎn dān k uān bǎn dèn g c hán g扁担想绑在板凳上B iǎn dān x iǎn g bǎn g zài bǎn dèn g s hàn g扁担宽板凳长B iǎn dān k uān bǎn dèn g c hán g扁担想绑在板凳上B iǎn dān x iǎn g bǎn g zài bǎn dèn g s hàn g伦敦玛莉莲买了件旗袍送妈妈Lún dūn mǎlìl ián l ián mǎi l e j iàn qípáo s o n g māmā莫斯科的夫司基爱上牛肉面疙瘩Mòsīkēd e fūsījīài s hàn g n iúròu m iàn gēdá各种颜色的皮肤各种颜色的头发Gèz hǒn g yán sèd e pífūgèz hǒn g yán sèd e tóu fǎ嘴里念的说的开始流行中国话Z uǐlǐn iàn d e s h uōd e kāi s hǐl iúxín g z hōn g g uóh uà多少年我们苦练英文发音和文法Duōshào nián wǒmen kǔliàn yīngwén fāyīn hé wénfǎ这几年换他们卷著舌头学平上去入的变化Zhè jīnián huàn tāmen juǎnzhù shétóu xué ping shàngqùrù de b iàn h uà平平仄仄平平仄P i n g p i n g zèzèp i n g p i n g zè好聪明的中国人Hǎo cōn g mín g d e z hōn g g uórén好优美的中国话Hǎo yōu měi d e z hōn g g uóh uà扁担宽板凳长B iǎn dān k uān bǎn dèn g c hán g扁担想绑在板凳上B iǎn dān x iǎn g bǎn g zài bǎn dèn g s hàn g板凳不让扁担绑在板凳上Bǎn dèn g bùràn g b iǎn dān bǎn g zài bǎn dèn g s hàn g扁担偏要绑在板凳上B iǎn dān p iān yào bǎn g zài bǎn dèn g s hàn g板凳偏偏不让扁担绑在那板凳上Bǎndèng piānpiān bùràng biǎndān bǎngzài nǎ 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uóh uà我们说的话让世界都认真听话Wǒmen s h uōd e h uàràn g s hìj ièdōu rèn zhēn tīn g h uà全世界都在学中国话Q uán s hìj ièdōu zài x uéz hōn g g uóh uà孔夫子的话越来越国际化Kǒn g fūz i d e h uày uèlái y uèg uójìh uà全世界都在讲中国话Q uán s hìj ièdōu zài j iǎn g z hōn g g uóh uà我们说的话让世界都认真听话Wǒmen s h uōd e h uàràn g s hìj ièdōu rèn zhēn tīn g h uàRough English translation:Thick carrying pole long benchCarrying pole want to tie on the benchThick carrying pole long benchCarrying pole want to tie on the benchLondon’s Marilin bought a cheongsam to her momMoscow’s Fusky loves beef noodle soupVarious colors of skin, various colors of hairChinese becomes the fashion from everyone’s mouthMany years we practice English pronunciation and grammar These years it’s their turn to start learning how to roll their tongues Ping ping ze ze ping ping ze zeChinese people are very smartThe Chinese language is very gracefulThick carrying pole long benchCarrying pole want to tie on the benchBench don’t let carrying pole to tie on the benchCarrying pole still want to tie on the benchBench still don’t want carrying pole tie on the benchSo it’s carrying pole thicker or bench longer?Older brother and younger brother sitting on slopeThere is a duck lying on the slopeUnder it is a riverOlder brother says wide wide riverYounger brother says white white duckDuck want to pass the river, river wants to flow through the duck Don’t know if the duck passes by itself or if the river helps the duck to flow across the riverThe whole world is learning ChineseConfucius’ word became internationalThe whole world is learning ChineseOur language makes the whole world pay attention to what we are sayingNew York’s Susana opens a Buddha style lounge barWolfgang came from Berlin, holding a huqin (Chinese two-stringed instrument) and an electric guitarVarious colors of skin, various colors of hairChinese become the fashion from everyone’s mouthMany years we practice English pronunciation and grammar These years it’s their turn to start learning how to roll their tongues Ping ping ze ze ping ping ze zeChinese people are very smartThe Chinese language is very gracefulA kid called “Xiao Gu”He goes to the street to buy vinegar and clothHe bought the cloth and vinegar, and turned around see an eagle trying to catch a rabbitHe puts down the cloth and vinegar, to go catch the eagle and rabbit The eagle flies away, the rabbit runs away and spill the old Gu’s vinegar and wet the clothMouth talk about legs, legs talks about mouthMouth talk about legs, legs love to running aroundLegs talk about mouth, mouth loves to talkOnly move mouth, not move legsOnly move legs, not move mouthSo is a mouth talk about legs or legs talks about mouth?The whole world is learning ChineseConfucius’ word becomes internationalThe whole world is learning ChineseOur language makes the whole world pay attention to what we are sayingThe whole world is learning ChineseConfucius’ word becomes internationalThe whole world is learning ChineseOur language makes the whole world pay attention to what we are saying。
BI与大数据区别
大数据与BI的区别BI(Business Intelligence)，中文翻译是商务智能，是一套完整的解决方案，用来将组织中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助组织做出明智的业务经营决策。
大数据(Big Data)是从收集的海量数据中，通过算法将这些来自不同渠道、格式的数据进行直接分析，从中寻找到数据之间的相关性。
简单而言，大数据更偏重于发现，以及猜测并印证的循环逼近过程。
不管定义如何不同，大数据与传统BI是社会发展到不同阶段的产物，我们从几下几个纬度来可以迅速的看出两者的区别：第一、从数据来源角度大数据应用的数据来源，不仅仅包括非结构化的数据，还有各种系统数据，数据库数据。
其中非结构化数据主要是集中在互联网以及一些社交网站上的数据以及一些机器设备的数据，这些都构成了大数据应用的数据来源。
对于大数据的分析工具来说，现阶段也是对于非结构化的数据分析的比较多。
BI系统则是在数据集成方面的技术越来越成熟，对于数据的提取，一个各种数据挖掘的要求来说，数据集成平台会帮助企业实现数据的流通和交互使用，在企业内部实施BI应用就是为了可以更好的对数据进行分享和使用。
第二、从思维方式角度大数据对于传统BI，既有继承，也有发展，从”道”的角度讲，BI与大数据区别在于前者更倾向于决策，对事实描述更多是基于群体共性，帮助决策者掌握宏观统计趋势，适合经营运营指标支撑类问题，大数据则内涵更广，倾向于刻画个体，更多的在于个性化的决策。
第三、从发展方向角度BI的发展要从传统的商务智能模式开始转换，对于企业来说，BI不仅仅是一个IT项目，更是一种管理和思维的方式，从技术的部署到业务的流程规划，BI迎来新的发展。
对于大数据来说，现阶段更多的大数据关注在非结构化数据，不同的数据分析工具的出现和行内的应用范围不断的加大，对于大数据应用来说，怎么与应用的行业进行一个深层次的结合才是最重要的。
第四、从工具的角度传统BI使用的是ETL、数据仓库、OLAP、可视化报表技术，属于应用和展示层技术，目前都处于淘汰的边缘，因为它解决不了海量数据(包括结构化与非结构化)的处理问题。
ISBP中英文版翻译稿
目录先期事项.......................................................适用范围....................................................信用证和修改的申请、信用证开立及修改 ....................... 总则...........................................................缩略语......................................................证明书和证明、声明书和声明 .................................UCP600第19条至第25条的运输单据的副本.....................更正与更改（统称“更正”） ..................................寄送单据、通知等的快递收据、邮政收据或投邮证明 .............日期........................................................单据中的空格栏..............................................UCP600运输条款不适用的单据.................................UCP600未定义的用语............................ 错误!未指定书签。
单据出具人..................................................数学计算....................................................拼写或打字错误..............................................多页单据和附件或附文 .......................................非单据化条件和数据矛盾 .....................................正本和副本..................................................唛头........................................................签字........................................................单据名称及联合单据.......................................... 汇票及到期日计算...............................................基本要求....................................................付款期限....................................................付款到期日..................................................银行工作日、宽限期和付款延迟 ...............................出具和签署..................................................金额........................................................更正与更改（统称“更正”） ..................................以开证申请人为付款人的汇票 ................................. 发票...........................................................发票名称....................................................发票出具人..................................................货物、服务或履约行为的描述及发票的其它一般性事项 (37)分期支款或装运.............................................. 涵盖至少两种不同运输方式的运输单据（“多式或联合运输单据”）.....UCP600第19条的适用 (42)多式运输单据的出具、承运人、承运人身份的识别及签署 .........装船批注、装运日期、收货、发送或接管地、装货港或出发地机场.最终目的地、卸货港或目的地机场 .............................正本多式运输单据............................................收货人、指示方、托运人和背书、被通知人 .....................转运、部分装运，以及提交多套多式运输单据时如何确定交单期...清洁多式运输单据............................................货物描述....................................................目的地交货代理人的名称与地址 .................. 错误!未定义书签。
SAP数据仓库帮助目录翻译
Archivation of Request Administration Data .请求管理数据的档案集
BI Background Management .BI后台管理
Clients in BW .BW的客户
Transferring Transaction Data Using Web Services (RDA) .使用WEB服务传送和处理事务数据
Monitor for Real-Time Data Acquisition .实时数据获取的监视（监控）
Troubleshooting Real-Time Data Acquisition. 实时数据获取的困难解决
InfoSource .信息源。
Migration of Update Rules, 3.x InfoSources, and Transfer Rules .对更新规则、 3.x 信息源和传输规则的迁移。
Old Transformation Concept .旧的转型概念。
Further Processing Data .进一步处理数据。
Data Warehousing .数据仓库。
ห้องสมุดไป่ตู้
The Data Warehouse Concept .数据仓库概念。
Using a Data Warehouse .使用数据仓库。
Architecture of a Data Warehouse .数据仓库的构建。
Enterprise Data Warehouse (EDW) .企业数据仓库(EDW)。
Controlling Real-Time Data Acquisition with Process Chains .带处理链的实时数据获取控制
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第四部分实施一个业务智能系统（BIS）14 项目规划缺乏一个项目规划对于实施BI项目来讲是一个错误，这几乎对于所有的IT项目来讲都一样，但是对于BI项目来讲，过分地进行项目规划也是一个错误。
这似乎令人惊讶，其实过分进行项目规划会导致项目实施进度的拖延，从而使系统预期达到的问题解决背景早已发生了变化。
项目规划注意事项：项目需要合适的人员参与团队人员必须要包含IT和业务人员，人员角色一般包含以下几种：∙Business problem understander(s). 明白BI系统将要解决的问题；∙OLAP expert. 了解OLAP技术的功能和限制；∙Source data expert. 清楚数据仓库或者数据集市（Data mart)中的数据从哪种事务处理系统中获取；∙Infrastructure advisor基础架构师，熟悉网络拓扑和数据传输路由，能解决诸如网络通过性、带宽、服务器能力等问题；∙Application or information delivery specialist应用或信息发布专家，只建立数据仓库是不够的，还必须将信息发布到用户，需要明白应用发布的机制，负责选择发布的应用和工具；∙Project leader/manager 项目经理，协调其他角色，确保项目达到目标和各个里程碑。
规划规划，但不要过度规划，一个好的规划项目大致分为以下5个步骤：1、Determine KPIs 决定KPI，取得组织、公司、部门级的目标，将其并列放置，回答问题：“什么是关键绩效指标？”，“我们如何度量管理成果？”，这将是我们得出下一个问题的答案：“什么是度量标准，这些标准的属性是什么？”2、Plan delivery vehicles定义谁将获取这些信息，对不同岗位职责的人员进行分析，这些人员进入系统和浏览信息的模式决定了信息传送的机制，一些典型的使用模式如下：●Monitoring 这是一组简单查看信息的方式，不需要对呈现的信息进一步发掘和分析，比如仓库管理者，需要对前12个月某个特定生产线的配件库存到货数量进行检查，一个静态的WEB 页面即可满足这种需求；●Periodic/episodic inspection 这一组用户更频繁地使用系统并需要对汇总数据进一步展开查看细节数据，例如销售经理需要看上一季度的销售数据，以发现哪一个品种在哪一个区域的销售利润最高，信息需要被挖掘许多层次，这需要一个交互式的网页呈现方式或者客户端应用程序来满足这种需求；●Strategic analysis and planning 这一组用户制订分析报告，需要对信息进行分析来得到战略和战术决策，一个富客户端可满足这种高级用户的需求。
3、Build the data marts and interfaces 建立数据集市和接口，大量的初始化工作在这个阶段，包含以下内容：●Schema designs. 这里的模式设计特指OLAP的模式设计，一般为星型模式或雪花模式，这是业务需求定义的直接结果，在仔细检查源数据和在模型上的限制之前就必须完成。
把这种设计作为一种满足业务需求的理论上的目标，当源数据检查过以及限制作出定义后，就可以对这种理论模型做一个实际的检查，模式设计定义了数据集市的维度和度量值，图14.1描述了一个零售样本的数据仓库。
●Locate source data 定位源数据，星型和雪花型数据模式中的数据通常从事务管理系统中导出，这些源数据需要仔细检查看是否满足业务需求。
查看这些数据的清洁程度，数据是否精确和可靠。
●Map ETL (extraction, transformation, and loading)processes 映射ETL过程，关注数据集市的ETL过程，而不是一个完整的数据仓库过程；（figure 14.2）●User interfaces built and planned for deployment 用户接口的建立及其部署的规划，定义发布机制，一个套装软件通常能够使用，但总会有一些客户化定制部分，特别是基于internet的应用，必须在Web站点上定制一些界面和集成工作；●Audit processes and results 确认过程和结果，通过一个审计过程来确保BI系统中的信息是精确和可信的。
4、Deployment 部署，这一部分包括培训，材料，软件发布计划，数据服务器/连接的基础架构，安全方案。
5、Evolution and maintenance.修改和维护，Prototype 原型，通常完成一个BI项目需要很长的时间，因此建立一个原型是非常关键的，可以确保和BI信息的用户进行沟通，因为只有这些用户才知道信息是否有用。
Iterate 迭代，不要期望一次性达到BI项目的目标，需采用周期性地和用户进行沟通，听取他们的反馈，采用迭代的方法基于以下三个原因：●用户的反馈；●业务信息需求的改变；●业务结构的改变。
BUSINESS INTELLIGENCE PROJECT DON’TS BI 项目应避免：Don’t Overplan 避免过度规划，可以现在一个部门试点，然后推广到全公司范围内；Don’t Wait 无需等待，当今的需求发展非常快，要赶上企业发展的速度，所以要立即行动，使BI开发的信息能满足需求。
Don’t Leave It Up to IT 不要把问题仅交给IT部门，Don’t Initially Feature Creep 在把原型交给用户手中之前，不要增加太多的功能点。
项目规划示例规划分为以下任务：●Business research，收集公司业务信息和项目可能碰到的问题，为了将数据转化为信息以及信息转化为知识，需尽可能多地了解公司业务流程；●Architecture selection，架构选择，在项目的早期阶段就确定项目的架构师非常重要的：需要采用数据仓库还是数据集市？有远程用户吗？需要的数据在何处，如何去获取他们？●Project scoping.，项目范围，为了获取高层管理者对项目的支持，必须描述出项目的范围以及项目的投入；●Project planning，项目规划，●Materialize plan.●Technology definition and technology selection，技术定义和技术选择，●Execute!在做规划时必须时刻记住以下问题：●组织为何需要BI应用；●BI应用的目标是什么？●项目成功的主要障碍是什么？●项目组成员具备项目成功必备的知识吗？●每个项目组成员是否清楚他们各自在项目中的角色和责任？●我们可以获得必须的资源、工具和人员吗？●时间规划正确吗？是否存在一些异常的事件威胁到项目的成功？●项目最后期限和里程碑现实吗？●我们是否清楚用户想什么？15 DATAWAREHOUSEOR DATA MART?选择数据仓库和数据集市是很大的一个问题，数据仓库的实施时间和实施范围比数据集市来的更长和更广泛，可以建立一个数据仓库，负责从事务表中获取数据，并加以清洗保证数据的准确性，然后将数据从数据仓库读取到数据集市中，当然也可以直接从事务表中将数据传送到数据集市中，选择主要依据以下原则：●费用；●数据的可进入性；●项目范围等等；16 MULTIDIMENSIONALMODEL DEFINITION多维模型定义，是指事务表的收集、表的定义来完成数据立方体的构造，存在着特定的目标、信息需求作为多维模型的建立需求，本节描述多维数据模型的定义过程以及必须注意的因素。
在讨论多维数据模型定义时，将以一个想象的公司作为例子，该公司叫做N&P，制造窗户配件提供给窗户公司，在此行业已经营了25年，是行业中的第二大供应商，例子描述了和公司销售部门的副总裁针对BI项目目标进行访谈，然后制订出信息模型以满足销售部门，定义多维模型包含以下几个过程：●Defining, or obtaining, objectives.，定义或者获取目标，这个目标由公司更高的目标所决定，比如说N&L公司的目标是增加利润和维持市场份额；●Interviewing decision makers，访谈决策制定者，这项工作将获得那些将与多维模型打交道的人的需求，访谈工作将会获得以下成果：–A general definition of the tactical information needs. 战术信息需求的一个总体定义，由公司目标驱动下的短期战术目标；–Key performance indicators (KPIs) to meet those tactical information needs 关键绩效指标，KPI差不多就是一些数字，在财务范围，几乎就是金额值；–The attributes of the KPIs. KPI值的属性，也差不多就是多维模型的维度。
●和销售副总裁访谈的结果就是将公司的目标转化为销售部门的目标：–Improve ability to negotiate prices 提高价格谈判的能力，获得与顾客的价格和销售量的历史数据，在谈判时可将这些数据放在手边；–Manage customer accounts to ensure higher levels of profitability 管理客户账户以确保较高的利润水平，●Defining the model，模型定义的两个关键部分是指标和维度，指标可从KPI转化而来，维度是指信息属性，N&P销售的指标和维度表见图16.1;●Refining the model. 优化模型，模型的优化是没有终点的，随着业务以及需求的变化而变化。
（见图16.2）。