Vamos analisar as sentenças uma a uma: Sentença I: Define corretamente o Data Mining como um processo de descoberta de conhecimento em grandes volumes de dados. Ele busca padrões, relações e tendências que podem ser úteis para a tomada de decisões. Análise: Correta. O Data Mining realmente envolve a descoberta de padrões e informações úteis em grandes conjuntos de dados. Sentença II: Embora o Data Warehouse armazene grandes volumes de dados, sua função principal não é armazenar detalhes de históricos. Ele serve como um repositório centralizado para integrar dados de diversas fontes e fornecer uma visão abrangente do negócio. Análise: Parcialmente correta, mas a afirmação de que não armazena detalhes históricos é enganosa. O Data Warehouse geralmente armazena dados históricos para análise. Sentença III: A descrição da sentença III se encaixa mais com as características do OLAP (Online Analytical Processing), que é uma ferramenta utilizada para analisar dados multidimensionais armazenados em um Data Warehouse. Análise: Correta. A descrição se refere ao OLAP, que é uma técnica de análise de dados, não ao Data Mining ou Data Mart. Sentença IV: Descreve acuradamente o Data Mart como um subconjunto do Data Warehouse. Os Data Marts são criados para atender às necessidades específicas de um departamento ou área de negócio, oferecendo uma visão mais focada dos dados. Análise: Correta. O Data Mart é, de fato, um subconjunto do Data Warehouse, focado em necessidades específicas. Com base nas análises: - A Sentença I está correta. - A Sentença II está incorreta. - A Sentença III está correta, mas não se relaciona diretamente com o Data Mining ou Data Mart. - A Sentença IV está correta. Portanto, a alternativa D) "As sentenças I e IV estão corretas" é a correta, pois ambas descrevem precisamente as características do Data Mining e do Data Mart, respectivamente.