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Julgue o item subsequente, em relação à modelagem de bancos de dados.


Em um esquema estrela, a tabela-fato contém, predominantemente, descrições textuais detalhadas dos clientes, enquanto as dimensões armazenam métricas numéricas agregadas.

Julgue o item subsequente, em relação à modelagem de bancos de dados.


O esquema snowflake apresenta melhor desempenho que o esquema estrela em ambientes OLAP, porque a normalização das dimensões reduz redundância e diminui o tempo de resposta das consultas analíticas.

No projeto de modelagem lógica de um Data Warehouse corporativo voltado a subsidiar a tomada de decisões de uma autarquia federal, o projetista de dados decidiu adotar o modelo clássico do Star Schema. Ele interconectou uma tabela centralizada de fatos a múltiplas tabelas periféricas de dimensões.
A principal característica conceitual, que define a modelagem das Tabelas de Dimensões especificamente dentro do arranjo estrutural de um Esquema Estrela puro, consiste no fato de que essas tabelas 
Uma Secretaria de Educação implementou um ambiente de Business Intelligence (BI) para analisar o desempenho escolar da rede de ensino. O Analista de BI projetou uma tabela centralizada que armazena os registros numéricos quantificáveis das notas dos alunos em cada avaliação, o volume de faltas acumuladas e o ano letivo corrente, ligada de forma radial a tabelas periféricas contendo dados descritivos dos professores, escolas e disciplinas.
No contexto da modelagem dimensional clássica utilizada em sistemas de apoio à decisão e BI, a tabela centralizadora, que abriga as métricas numéricas, os fatos de negócio e as chaves estrangeiras de amarração das dimensões, é a 
Uma característica distintiva do esquema Snowflake em relação ao Star Schema é utilizar tabelas de dimensão organizadas em múltiplos níveis de normalização,