Vamos analisar cada uma das afirmações sobre Data Mining e Data Mart: ( ) Pode ser considerada uma funcionalidade que agrupa e organiza uma grande quantidade de dados na busca de padrões consistentes e/ou relacionamentos sistemáticos entre variáveis para, então, validá-los aplicando os padrões detectados a novos subconjuntos de dados. É verdadeira (V). Essa descrição se refere ao Data Mining, que é o processo de descobrir padrões e informações úteis em grandes conjuntos de dados. ( ) É uma ferramenta de extração de dados do data warehouse, facilitando a alteração e análise de grandes quantidades de dados em várias perspectivas diferentes. É falsa (F). Essa descrição se refere mais ao OLAP (On-line Analytical Processing) do que ao Data Mining ou Data Mart. ( ) É um subconjunto de dados de um Data Warehouse, extraem pedaços de informações do Data Warehouse e ajustam as informações para setores organizacionais específicos. É verdadeira (V). Essa afirmação descreve corretamente o Data Mart, que é um subconjunto de um Data Warehouse focado em um departamento ou área específica da organização. ( ) É um banco de dados de negócio cuja função é armazenar detalhadamente as informações organizacionais, através de históricos que posteriormente são usados para a tomada de decisões. É verdadeira (V). Essa descrição se aplica ao Data Warehouse, que armazena dados históricos e detalhados para análise e suporte à decisão. Portanto, a sequência correta é: V - F - V - V. A alternativa que apresenta essa sequência é a C) V - F - V - V.