O desenvolvimento e a manutenção de um Data Warehouse (DW) exigem técnicas de modelagem estrutural diferentes daquelas utilizadas na criação de bancos de dados transacionais. Avalie as proposições a seguir sobre a arquitetura e a modelagem de um Data Warehouse:

I. Um Data Warehouse é um repositório centralizado, projetado para suportar processos de tomada de decisão (Business Intelligence), reunindo dados de diversas fontes da organização e externas de forma integrada, com foco em armazenamento de histórico e característica não volátil (os dados não ficam mudando a todo instante após serem gravados).

II. Na modelagem multidimensional, amplamente utilizada em Data Warehouses (como o modelo Estrela ou Star Schema), as tabelas são divididas conceitualmente em tabelas de "Fato" (que armazenam as métricas numéricas e os eventos da regra de negócio, como o registro da falta de um aluno em uma aula) e tabelas de "Dimensão" (que contêm o contexto descritivo, como o professor, a disciplina, o curso etc.).

III. Assim como ocorre nos bancos de dados transacionais, o ambiente do Data Warehouse é projetado e otimizado para que os usuários finais executem milhares de operações simultâneas de atualização (UPDATE) e exclusão (DELETE) diretamente nas tabelas ao longo do dia.

IV. Para garantir a máxima velocidade nos relatórios analíticos, a modelagem de um Data Warehouse exige que os dados sigam rigorosamente a 3ª Forma Normal (3NF), fragmentando a informação no maior número de tabelas possível para evitar qualquer tipo de redundância.

Estão CORRETAS apenas as proposições: