Vamos analisar as alternativas para entender o que é "saturação de dados" em um modelo dimensional: a) A quantidade de dados de entrada que podem ser inseridos em uma tabela de fato - Isso não se refere à saturação, mas sim à capacidade de armazenamento. b) O momento em que uma tabela de dimensões contém muitas informações redundantes - Isso pode estar relacionado à saturação, mas não é a definição mais precisa. c) A capacidade de uma tabela de agregação de sumarizar grandes volumes de dados - Isso se refere à funcionalidade de uma tabela de agregação, não à saturação. d) O ponto em que o modelo dimensional perde sua capacidade de escalar - Esta opção se refere diretamente à saturação, pois indica que o modelo não consegue mais lidar com o aumento de dados ou complexidade. A alternativa que melhor define "saturação de dados" em um modelo dimensional é: d) O ponto em que o modelo dimensional perde sua capacidade de escalar.