Com relação aos conceitos de modelagem dimensional, assinale...

Para resolver essa questão sobre modelagem dimensional, é essencial entender as abordagens de Kimball e Inmon, bem como o funcionamento de data marts e esquemas de banco de dados como o esquema estrela.

A alternativa correta é a letra C. Vamos analisar por quê:

Alternativa C: Na abordagem de Kimball, os data marts são de fato adaptados às necessidades de grupos específicos. Essa abordagem foca em criar pequenos data warehouses chamados de data marts, que são projetados para atender às necessidades analíticas de departamentos ou funções específicas dentro de uma organização. Eles suportam a modelagem dimensional, que é a construção de esquemas que permitem consultas rápidas e acessíveis, e são frequentemente consultados por ferramentas de data warehouse.

Alternativa A: Está incorreta. A abordagem de Kimball não reúne todos os dados da empresa em um repositório central com projeto dimensional. Ela é centrada em data marts, e não em um único data warehouse centralizado.

Alternativa B: Na abordagem de Inmon, realmente há um repositório central chamado data warehouse corporativo, mas ele é projetado em terceira forma normal (3NF) para garantir a integridade e evitar redundâncias. Ele não é consultado diretamente pelos aplicativos de data warehouse; geralmente, são criadas vistas ou data marts para atender consultas analíticas.

Alternativa D: Os data marts autônomos não têm foco empresarial; eles são criados para atender necessidades específicas de departamentos. Eles não necessitam explorar elementos de dados comuns em toda a empresa, pois são isolados.

Alternativa E: Em um esquema estrela, é possível acompanhar a história de endereços de um cliente usando técnicas como dimensões de versão ou dimensões com histórico (slowly changing dimensions). Portanto, é incorreto afirmar que não se pode armazenar várias versões do cliente.

Compreender a diferença entre as abordagens de Kimball e Inmon, bem como o funcionamento dos data marts e técnicas de modelagem dimensional, é crucial para solucionar questões desse tipo.

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• b) A abordagem de Inmon consolida todas as informações de uma empresa em um repositório central chamado data warehouse corporativo. Essa abordagem é caracterizada por um projeto na terceira forma normal, no qual os dados são consultados diretamente por aplicativos de data warehouse.

• c) Na abordagem de Kimball, os data marts são adaptados às necessidades e pontos de vista de um grupo de negócios específico, suportando a modelagem dimensional, e são consultados por aplicativos de data warehouse.
• DM devem ser padronizados de uma forma genérica para facilitar a integração dos mesmos no futuro. 

• d) A abordagem de data marts autônomos tem foco empresarial e atende às necessidades dentro de uma área de assunto. Seu desenvolvimento necessita explorar o uso de elementos de dados comuns em toda a empresa.
• DM autônomo tem foco individual e não empresarial, ou seja lida apenas com os dados comuns a uma área de assunto. 

• e) Se, em um sistema transacional usando-se um esquema estrela, um cliente, identificado por Codigo_do_cliente 1010, modificar o seu endereço da empresa sede, então, para fins analíticos, não será possível acompanhar a história de endereços desse cliente, pois, nessa abordagem, depende-se de Codigo_do_cliente para identificar uma linha exclusiva na dimensão cliente, de tal forma que não é possível armazenar várias versões do cliente.

• Primeiro é muito estranho falar em sistema transacional usando-se um esquema estrela, deveria ser sistema analítico. 
• Em um sistema analítico é possível acompanhar a história de um cliente. 

Muito estranha essa questão. A letra A é o gabarito mas fiquei na dúvida. Kimball trata de bottom-up, começando com a implementação dos DM locais para uma posterior integração ao DW central. Quando ele fala em "todos os dados de uma empresa são reunidos em um repositório central" parece que não há DM, o que é um erro. Muitas vezes o processo de implementação para nos DM locais, não havendo a integração ao DW central por diversos motivos. Ou seja, ter DM é um certeza, DW não.

Quanto à letra b, creio que o erro não é a terceira forma normal (3NF) porque de fato é o que acontece. Seguem fontes. No entanto parece-me que o Cespe considera DW desnormalizado e pronto.

http://blog.westmonroepartners.com/data-warehouse-architecture-inmon-cif-kimball-dimensional-or-linstedt-data-vault/

https://bennyaustin.wordpress.com/2010/05/02/kimball-and-inmon-dw-models/

https://social.technet.microsoft.com/Forums/en-US/7bf4ca30-a1bc-415d-97e6-ce0ac3137b53/normalized-3nf-vs-denormalizedstar-schema-data-warehouse-?forum=sqldatawarehousing

http://www.jamesserra.com/archive/2012/03/data-warehouse-architecture-kimball-and-inmon-methodologies/

Forçou muito a barra na letra A. Se for assim Inmon caberia também nessa descrição. 

Thiago sua justificativa de erro para a C está indo de encontro ao q vc diz n D, concordo com os amigos q a questão é estranha em sua essência... Muito mal feita...

Comentários: (a) Correto. Kimball trata de um repositório central dimensional direcionado e acessível aos usuários finais; (b) Errado. Nessa abordagem, os aplicativos consultam diretamente Data Marts e, não, o Data Warehouse; (c) Errado. Nessa abordagem, os aplicativos consultam diretamente o Data Warehouse e, não, os Data Marts; (d) Errado. Tem foco departamental e, não, empresarial. Ademais, Data Marts exploram o uso de elementos de dados individuais e, não, comuns

(Letra A).