Lekcja Excela prosto z Enronu

Po upadku Enronu upubliczniono maile pracowników, a w nich 15 000 arkuszy Excela. Co czwarty zawierał błąd widoczny od razu.

Unikalna okazja do analizy

Afera Enronu ujawniła coś więcej niż tylko korporacyjne machinacje. Podczas postępowania sądowego na światło dzienne wyszło 717 000 e-maili pracowników, a w nich… 15 000 arkuszy Excela. Naukowcy z Delft University of Technology przeprowadzili ich analizę, z której wyłaniają się niepokojące wnioski dotyczące jakości modelowania finansowego. Wyniki powinny dać nam wszystkim do myślenia, szczególnie w branży prawnej, gdzie precyzja jest kluczowa.

24% arkuszy zawierało krytyczne błędy składni

24% to wydaje się dużo? To dopiero początek. Mówimy tu o błędach, które sygnalizują problemy: #DIV/0!, #REF!, #VALUE!. To błędy, które są widoczne od razu. Błędów semantycznych - czyli sytuacji, gdy formuła liczy coś innego niż zamierzał autor - nie dało się zidentyfikować. Dlaczego? Bo badacze nie znali intencji twórców arkuszy. Jednak inne badania, w których eksperci analizowali intencje, wykazały, że aż 94% arkuszy zawiera błędy merytoryczne! Tak, prawie wszystkie. To nie pomyłka.

Co więcej, te problematyczne arkusze wcale nie były skomplikowane - 95% z nich używało mniej niż 10 funkcji Excela, przy czym zwykłe dodawanie, odejmowanie, mnożenie i dzielenie liczone są jako cztery osobne funkcje! I tu robi się naprawdę ciekawie: średnio jeden błąd „zarażał” 9 innych komórek, tworząc efekt domina w całym modelu.

5 zasad tworzenia niezawodnych arkuszy, czyli „code smells” w Excelu

Twórcy oprogramowania od dekad posługują się koncepcją „code smells” - można to przetłumaczyć jako „smrody kodu” czy „brzydkie zapachy”. To wzorce, które nie powodują błędów od razu, ale znacznie zwiększają ryzyko ich powstania. Skoro wiemy, że błędy w Excelu są praktycznie wszędzie (pamiętajmy o tych 94%!), warto nauczyć się rozpoznawać sytuacje, które im sprzyjają.

Arkusz z ocenami: kolumna z długą formułą zaznaczona na czerwono, przy komórce dymek z ostrzeżeniami o liczbie operacji i odwołań — Formuła z dwoma „zapachami” naraz: za dużo operacji i za dużo odwołań.

Multiple Operations - zbyt długie formuły. Jeśli Twoja formuła zajmuje pół ekranu, a Ty zastanawiasz się, który nawias do czego należy, to jest sygnał ostrzegawczy. Długie formuły są trudne do weryfikacji. Rozbijaj je na mniejsze, atomowe kroki w osobnych komórkach. Myśl o tym jak o modułowym podejściu.
Multiple References - za dużo odwołań. Znasz odwoływanie się do komórek rozrzuconych po całym arkuszu (A1, potem B15, potem F45)? To sposób na problemy. Lepiej trzymać powiązane dane blisko siebie. Myśl o tym jak o dobrze zorganizowanej architekturze danych.
Calculation Chains - za długie łańcuchy zależności. Jeśli, aby zrozumieć jedną komórkę, musisz prześledzić 10 innych komórek, które z kolei odwołują się do kolejnych 10, masz problem. Takie łańcuchy są trudne do kontroli i łatwo w nich zgubić błąd. Skracaj je, upraszczaj przepływ danych.
Duplication - powtarzanie tych samych fragmentów. Kopiowanie tych samych fragmentów formuł w różnych miejscach wydaje się znajome? Programiści dobrze znają zasadę DRY - Don't Repeat Yourself. Dokładnie tak samo jest w Excelu. Lepiej wyjmować wspólne obliczenia do osobnej komórki i później odwoływać się do niej. To oszczędza czas i eliminuje błędy przy zmianach.
Conditional Complexity - za dużo zagnieżdżonych warunków. Formuły z wieloma IF-ami w środku innych IF-ów to recepta na chaos. Po miesiącu sam autor nie będzie pamiętał, co miały robić. Rozkładajcie złożone warunki na prostsze, bardziej czytelne kroki.

Praktyczne zastosowanie

Te zasady mogą wydawać się oczywiste, ale w codziennej pracy - szczególnie pod presją czasu - łatwo o nich zapomnieć. Jako CTO z 15-letnim doświadczeniem w branży IT widzę ogromny potencjał w transferze sprawdzonych metod z IT do modelowania finansowego. W Infino Legal zastępujemy arkusze dedykowanym oprogramowaniem, gdzie te zasady są wbudowane w proces tworzenia kodu. Excel to potężne narzędzie, ale jak każde narzędzie, wymaga odpowiedzialnego użycia. Te zasady to nie tylko kwestia przejrzystości, ale przede wszystkim niezawodności i bezpieczeństwa Waszych danych. W środowisku prawnym, gdzie każdy szczegół ma znaczenie, precyzja w arkuszach kalkulacyjnych jest absolutnie fundamentalna. Dlatego warto korzystać ze sprawdzonych rozwiązań.

Jakość modeli finansowych to nie tylko kwestia poprawności - to podstawa wiarygodności ekspertyz i bezpieczeństwa procesów restrukturyzacyjnych.

Źródła

Hermans, F., & Murphy-Hill, E. (2014). „Enron's Spreadsheets and Related Emails: A Dataset and Analysis.” Delft University of Technology Technical Report TUD-SERG-2014-021.
Hermans, F., Pinzger, M., & van Deursen, A. (2012). „Detecting Code Smells in Spreadsheet Formulas.” 28th IEEE International Conference on Software Maintenance (ICSM).