Vamos analisar cada uma das alternativas para identificar a correta sobre modelagem dimensional: A) As granularidades fundamentais para classificar todas as tabelas fato de um modelo dimensional são: transacional, snapshot periódico e snapshot acumulado. - Esta afirmação está correta, pois essas são, de fato, as granularidades que podem ser utilizadas para classificar tabelas fato. B) Os fatos e dimensões não são tabelas do banco de dados, pois, no modelo dimensional, são componentes do cubo de um Data Warehouse. - Esta afirmação é incorreta, pois fatos e dimensões são, sim, representados como tabelas no banco de dados. C) No modelo estrela, as dimensões são normalizadas para tornar mais ágeis as consultas analíticas. - Esta afirmação é incorreta, pois no modelo estrela as dimensões são desnormalizadas para facilitar as consultas. D) O modelo floco de neve (SnowFlake) aumenta o espaço de armazenamento dos dados dimensionais, pois acrescenta várias tabelas ao modelo, todavia torna mais simples a navegação por software que utilizarão o banco de dados. - Embora o modelo floco de neve realmente aumente o número de tabelas, a afirmação sobre a simplicidade da navegação é questionável, pois pode tornar as consultas mais complexas. E) Os códigos e as descrições associadas, usadas como nomes de colunas em relatórios e como filtros em consultas, não devem ser gravados em tabelas dimensionais. - Esta afirmação é incorreta, pois códigos e descrições são, na verdade, elementos essenciais nas tabelas dimensionais. Após essa análise, a alternativa correta é: A.