Considerando os conceitos de modelagem multidimensional de data warehouse, as tabelas A e B são, respectivamente:

Alternativa D - Fato e Dimensão

Introdução à Modelagem Dimensional

A modelagem dimensional é a técnica predominante na construção de Data Warehouses e Data Marts. Ela organiza os dados em torno dos processos de negócios, separando-os em dois tipos principais de estruturas: tabelas de Fatos e tabelas de Dimensões.

Para identificar qual tabela corresponde a cada conceito, devemos analisar a natureza dos dados armazenados:

• Tabelas de Fato: Armazenam os eventos mensuráveis e as métricas de um processo (ex: vendas, produção, chamadas).
• Tabelas de Dimensão: Armazenam os atributos descritivos que dão contexto aos fatos (ex: tempo, local, produto, cliente).

Análise dos Cenários Propostos

Vamos examinar as descrições fornecidas nas tabelas A e B:

Tabela A:

• Conteúdo: Data da venda, identificação do produto, quantidade vendida, valor total.
• Interpretação: Estas são métricas quantitativas resultantes de uma transação comercial. O objetivo principal desta tabela é registrar o que aconteceu.
• Classificação: Trata-se de uma Tabela de Fato.

Tabela B:

• Conteúdo: Identificação do produto, nome, marca, modelo, unidade de medida, dimensões (peso, largura, altura, profundidade).
• Interpretação: Estes são atributos qualitativos que descrevem o objeto da venda. Eles servem para filtrar, agrupar ou detalhar os fatos.
• Classificação: Trata-se de uma Tabela de Dimensão.

Conclusão

Com base na análise acima, a Tabela A representa os fatos da operação (vendas) e a Tabela B representa as dimensões (produto). Portanto, a sequência correta é Fato e Dimensão.

Assim, a alternativa correta é a D.