Uma equipe de engenharia de dados de uma Secretaria de Fazenda está projetando o data warehouse para análise de arrecadação tributária. Durante a modelagem, discute-se a aplicação de técnicas de modelagem dimensional e a relação com o modelo relacional subjacente. Considere as afirmativas a seguir:
- I. Em um esquema estrela, a tabela de fatos referencia as dimensões por meio de chaves estrangeiras, e a granularidade da tabela de fatos determina o nível de detalhe das métricas armazenadas; a substituição de uma dimensão por uma hierarquia desnormalizada (floco de neve) tende a reduzir a redundância, mas aumenta a complexidade das junções para consultas analíticas.
- II. A adoção de um esquema snowflake preserva a integridade referencial do modelo relacional, porém a normalização das dimensões pode degradar o desempenho de consultas OLAP que exigem múltiplos joins, sendo comum a opção por dimensões desnormalizadas no esquema estrela para priorizar desempenho de leitura.
- III. Em um modelo relacional normalizado até a 3FN, a criação de uma tabela de fatos com chave primária composta pelas chaves estrangeiras das dimensões e com métricas aditivas é incompatível com a forma normal de Boyce-Codd, pois a presença de métricas funcionais em relação às chaves viola a BCNF.
- IV. O uso de surrogate keys nas dimensões é uma prática que desvincula a chave primária da dimensão dos identificadores naturais do sistema transacional, contribuindo para a estabilidade do histórico (SCD) e para o desempenho das junções no data warehouse.
Está correto o que se afirma APENAS em:
