Du er ferdig med din økonomiske modell og overbevist deg selv om å overlate den til resten av teamet ditt for å gjennomgå eller bruke regelmessig. Så, en dag, hører du ordene som slår frykt inn i hjertet til hver modelldesigner: «Beklager at jeg plager deg, men regnearket fungerer ikke.»
Du prøver hardt å ikke få panikk, men du kan ikke la være: Du bryter ut i kaldsvette. Du tenker for deg selv: «Jeg sjekket den modellen grundig og brukte timer på å forklare og dokumentere hvordan du bruker den. Hvordan klarte de å rote det til? Den modellen var skuddsikker."
Til tross for en økende følelse av uro, rusler du nonchalant bort til kollegaens skrivebord og prøver å se rolig ut. Du tar en titt, og riktignok er det definitivt noe galt.
Ta et dypt pust og start med eliminasjonsprosessen. Her er noen steder å starte:
- Et revisjonsspor av endringer vil tillate deg å raskt og effektivt analysere årsaken til problemet: Er problemet med dataene, eller modellen? Du går til revisjonsloggen på forsiden, men den har stått tom. Ved overlevering ble brukerne bedt om å dokumentere eventuelle endringer, men den siste loggede oppføringen var din egen.
- Selvfølgelig beholdt du en ren kopi av den ferdige modellen ved overlevering, med hver endring som ble gjort, slik at du kan sammenligne gjeldende kopi av modellen med den siste du hadde. Hvis du får forskjellige svar fra den "ødelagte" kopien og den "rene" kopien med samme innganger, vil sammenligning av de to versjonene bringe deg nærmere kilden til problemet.
- En gjennomgang av eventuelle feilsjekker du opprettet da du bygde modellen vil også identifisere kilden til eventuelle åpenbare feil brukerne kan ha gått glipp av.
Hvis du har flere brukere, blir det mer utfordrende å finne ut hvem som kan ha endret modellen og om det er en manuell feil, en uventet aktivitet eller et underliggende problem i modelldesignet. Å spore tilbake for å finne feilen er en prosess som kan være en rask løsning, eller det kan være ganske komplisert.
Etter at du har sjekket og korrigert en feil, kan du finne ut hva som forårsaket den aktuelle feilen. Dette lar deg igjen få på plass ytterligere feilsikring i modellen eller støttestrukturen din. Hvis du ikke allerede har gjort det, sørg for at modellen inneholder en revisjonslogg, en ren versjon og feilkontroller.
Vurder også å legge til beskyttelse til modellen og datavalideringer for alle inndata. Du kan deretter bestemme deg for enten å rette opp problemet i gjeldende versjon av modellen eller gå tilbake til originalen ved å overføre de nye dataene til en ren kopi.