多维联机分析处理（OLAP）是一种针对多维数据的数据分析和报表工具。在进行多维联机分析处理的数据建模和设计时，需要考虑以下几个方面：
数据源：首先需要确定数据源，包括从哪些系统或数据库中获取数据，数据的结构和格式等。可以通过ETL工具将数据抽取、转换和加载到OLAP系统中。
数据模型设计：在进行多维数据建模时，需要考虑数据的维度和指标。维度是描述数据的属性，如时间、地区、产品等；指标是需要分析和计算的数值，如销售额、利润等。可以采用星型模型或雪花模型进行数据建模，将事实表和维度表进行关联。
数据粒度：确定数据的粒度是很重要的，即数据记录的详细程度。不同的分析需求可能需要不同粒度的数据，需要根据具体需求来设计数据模型。
层次结构：设计数据的层次结构，如时间维度可以包括年、季度、月、周等不同层次，产品维度可以包括产品线、产品类别、产品型号等不同层次。
聚集和指标：在设计数据模型时，需要考虑如何对数据进行聚集以提高查询性能，并确定需要计算的指标。
安全性和权限：在设计数据模型时，需要考虑数据的安全性和权限控制，确保只有授权用户能够访问相应的数据。
性能优化：在设计数据模型时，需要考虑数据的性能优化，包括合适的索引设计、分区设计等。
在实际应用中，可以通过具体的案例来说明数据建模和设计的过程。例如，一个零售公司需要对销售数据进行多维分析，可以设计包括时间、地区、产品等多个维度，以及销售额、利润等多个指标的数据模型，从而实现对销售数据的多维分析和报表展现。
综上所述，进行多维联机分析处理的数据建模和设计需要考虑数据源、数据模型设计、数据粒度、层次结构、聚集和指标、安全性和权限以及性能优化等方面，通过合理的设计可以实现对多维数据的高效分析和报表展现。