Представлены результаты анализа условий создания «цифровых двойников» организаций, приведено обоснование возможности использования «цифровых двойников» для целей контроллинга. В качестве методической базы разработки «цифрового двойника» организации сектора государственного управления автором предлагается использовать подход, базирующийся на теории изменений и предполагающий использование следующих уровней показателей: интегральные показатели (U), показатели по отдельным функциям и полномочиям (Q), показатели оценки эффективности планирования и использования ресурсов на реализацию мероприятий, выполнения функций и полномочий (С), атомарные показатели по конкретным мероприятиям или операциям, реализуемым в целях выполнения определенных функций и полномочий (Q=f(C)). Сформулированы цели внедрения «цифровых двойников»: выявление наиболее оптимальных механизмов воздействия на отдельные параметры деятельности организации с целью повышения эффективности, а также моделирование сценариев развития событий, оценка последствий различных решений до их реализации в реальности. По мнению автора, наиболее перспективными технологиями в контексте проектирования «цифровых двойников» организаций являются BPM-систем, системы Process Mining и технологии искусственного интеллекта для анализа больших объемов данных.
The article presents the results of an investigation into the conditions for creating "digital twins" for organizations and the reasons for their use in control processes. The author proposes an approach based on change theory for developing a digital twin for public administration organizations. This approach involves the use of four levels of indicators, which are integral indicators (U), indicators for individual functions and authorities (Q), indicators for planning and resource management (C), and atomic indicators for specific activities (Q=f(C)). The proposed approach aims to create a comprehensive and accurate digital representation of an organization's operations for monitoring, analysis, and decision-making. The objectives of introducing digital twins have been formulated to identify the most effective mechanisms for influencing various aspects of an organization's activities in order to improve efficiency, as well as to simulate scenarios for future development and assess the consequences of different decisions before they are implemented in practice. According to the author, some of the most promising technologies for creating digital twin models of organizations include business process management systems, process mining tools, and artificial intelligence techniques for processing large amounts of data. These technologies can help organizations gain a deeper understanding of their operations and make more informed decisions.