Essa estrutura de tabela onde cada coluna representa um mês e as linhas representam métricas financeiras (ex: custos, clientes, receitas etc.), apesar de ser comum em planilhas financeiras, não é a mais adequada para análise de dados, machine learning ou modelagem em banco de dados.
Isso pq ela mistura de forma implícita duas coisas: Fatos e Dimensões. Em modelagem dimensional, as tabelas são classificadas como de fato ou de dimensão, mas nunca são ambas ao mesmo tempo.
FATO é aquilo que você consegue medir, descreve ações/eventos. DIMENSÕES são atributos descritivos que contextualizam e explicam os fatos(de quem ou do quê participa do evento) . Tabelas de fato seriam, por exemplo: T_Vendas, T_Compras, T_Acessos_ao_site, etc. Tabelas de dimensão seriam: T_Clientes T_Produtos, T_Tempo, T_Vendedor, etc.
No seu exemplo, você tem valores que representam medidas (clientes, receita, custos), dimensão de tempo implícita nas colunas (Jan, Fev, Mar), dimensão tipo de métrica implícita nas linhas (clientes, receita, etc.). Ou seja, está tudo em uma única tabela, sem separação entre dimensões e fatos, o que viola o princípio de modelagem dimensional limpa.
Para um Excel simples é uma estrutura ok, mas se quiser aumentar o nível de análise, poder filtrar, agrupar, sumarizar, escalar etc, é ideal separar métricas (fatos) de descrições (dimensões), onde os atributos são as colunas e as linhas são os registros.
