A modelagem dimensional é amplamente utilizada em sistemas analíticos e Data Warehouses, pois facilita consultas agregadas e análises históricas. Essa abordagem organiza os dados em tabelas fato e tabelas dimensão, definindo claramente o nível de detalhamento (grão) das informações armazenadas. Sobre esse assunto, considere um sistema de análise de vendas de uma rede de lojas, que deve permitir consultas como:
 total de vendas por produto;
 total de vendas por loja;
 total de vendas por período.
Nesse contexto, dadas as afirmativas,
I. A tabela fato deve armazenar medidas numéricas, como quantidade vendida e valor total da venda.
II. O grão da tabela fato define o nível de detalhamento dos dados, por exemplo, uma venda por produto, por loja e por dia.
III. Em tabelas dimensão, o uso de chaves substitutas é recomendado para reduzir a dependência de chaves naturais e facilitar o controle histórico.
IV. Tabelas dimensão têm como função estrutural armazenar valores agregados, derivados das medidas da tabela fato, com o objetivo de otimizar consultas analíticas.
verifica-se que estão corretas apenas