No que se refere às características de um banco de dados rel...

Alternativa correta: E - errado.

A questão apresenta uma afirmação que contrasta dois tipos de modelos de bancos de dados: os relacionais e os dimensionais. A confusão aqui está na descrição dos modelos dimensionais. Vamos esclarecer isso para entendermos por que a alternativa é errada.

Os modelos relacionais de banco de dados são baseados em uma estrutura que utiliza tabelas (ou relações) para armazenar dados e suas interconexões. A principal característica deste modelo é o uso de chaves primárias e estrangeiras para definir relações entre as tabelas. A normalização é um processo típico em bancos de dados relacionais e serve para minimizar redundâncias e dependências ineficientes.

Por outro lado, os modelos dimensionais, frequentemente utilizados em data warehouses, são otimizados para consultas e análises de dados. Eles são compostos por tabelas de fatos, que armazenam medidas quantitativas de negócios, e tabelas de dimensões, que são características descritivas que contextualizam os dados dos fatos. Este modelo é conhecido por ser altamente denormalizado, justamente para otimizar o desempenho em operações de leitura e análise de dados, como em consultas que envolvem agregações e relatórios.

A técnica desenvolvida por Ralph Kimball é um dos métodos de projetar data warehouses e utiliza um modelo dimensional. Em contraposição à afirmação da questão, os modelos de dados dimensionais não são estruturas normalizadas, mas sim denormalizadas, para permitir uma recuperação rápida e eficiente dos dados em um ambiente de data warehouse. Isso é feito para melhorar a performance das consultas analíticas e não para manter a integridade dos dados, que é o foco da normalização em bancos de dados relacionais.

Portanto, a afirmação da questão está errada porque sugere que os modelos dimensionais são normalizados, quando, na verdade, o oposto é verdadeiro. Eles são denormalizados para facilitar a análise e o relatório dos dados.

O Prof. Dr. (PhD) Ralph Kimball é um dos precursores dos conceitos de  data warehouse e Business Intelligence. Desde  1982 vem desenvolvendo pesquisas e conceitos que hoje são utilizados em diversas ferramentas de software para data warehouse.

Ele é conhecido por suas convicções de longa data de que o data warehouse deve ser desenhado para ser compreensível e rápido. Sua metodologia, conhecida como  ou metodologia Kimball, é frequentemente usada para permitir o compartilhamento de dimensões conformadas.

Ele é o escritor dos best-sellers Data Warehouse Lifecycle Toolkit e Data Warehouse Toolkit, publicados pela Wiley. Os dois publicados no Brasil, em português. Hoje em dia, Ralph Kimball atua como professor em sua consultoria, palestrante, escritor de livros e artigos para a revista Intelligent Enterprise.

Portanto a questão está errada. Pois ele trata sim, de esquemas relacionais de data warehouse e Business Intelligence.

A afirmação está incorreta. Os modelos dimensionais, ou modelos de dados dimensionais Kimball, não são estruturas normalizadas, mas sim estruturas desnormalizadas projetadas especificamente para consultas de dados analíticos em um data warehouse. Esses modelos são compostos por tabelas de fatos que contêm as medidas quantitativas dos dados e tabelas de dimensões que contêm informações descritivas sobre os dados. A técnica foi desenvolvida por Ralph Kimball para melhorar o desempenho e a eficiência das consultas em ambientes de data warehousing. Em contrapartida, os modelos relacionais são estruturas normalizadas que seguem regras de normalização para evitar redundância e inconsistência de dados.

Gabarito: ERRADO.

Os modelos relacionais e os modelos dimensionais são diferentes abordagens para organizar e gerenciar dados em um banco de dados. Enquanto o modelo relacional organiza os dados em tabelas, o modelo dimensional organiza os dados em cubos ou matrizes, de forma a facilitar análises multidimensionais.

No modelo dimensional, a normalização é menos aplicada do que no modelo relacional, pois o objetivo principal é facilitar a análise de dados e a construção de relatórios. Portanto, os modelos dimensionais são menos normalizados e mais voltados para a apresentação de dados de forma mais intuitiva e compreensível para usuários finais.

Sendo assim, a afirmação que diz que os modelos dimensionais são estruturas normalizadas projetadas para recuperar dados de um data warehouse está ERRADA. Na verdade, os modelos dimensionais são projetados para facilitar a análise de dados de um data warehouse e, por isso, apresentam uma estrutura diferente e menos normalizada em comparação com os modelos relacionais.

MODELOS DE DADOS DIMENSIONAIS KIMBALL- É DESNORMALIZADO, PROJETADO PARA CONSULTA DE DADOS ANALÍTICOS EM DATA WAREHOUSE -CONTENDO MEDIDAS QUANTITATIVAS SOBRE OS DADOS E TABELAS-

Modelo relacional → Normalizado e o banco de dados é apresentado em forma de tabelas.

Modelo multidimensional → Normalmente não é normalizado (pode ter uma coisa ou outra normalizada), e é focado em consulta.