МТС запустила цифрового двойника экосистемы

МТС создала цифрового двойника — виртуальную динамическую модель компании, которая позволяет анализировать и контролировать ландшафт экосистемы и прогнозировать её развитие на базе AI/ML моделей. Продукт автоматически собирает данные о процессах в компании и визуализирует их для последующего интерактивного анализа и моделирования.

Цифровой двойник объединяет информацию и о состоянии ИТ-инфраструктуры, и о пользовательском опыте: как клиенты пользуются сервисами, кто отвечает за ту или иную систему, достаточно ли сотрудников в проекте и их компетенций, как организованы процессы, нет ли задержек в работе? На эти и другие вопросы можно получить ответ, работая с цифровым двойником.

Система показывает не только текущее состояние компании, но и идентифицирует аномалии: дублирование функциональности систем, зависимость более надёжных систем от менее надёжных, нарушение корпоративных технологических требований и др. По мере роста экосистемы МТС будет расти и масштаб цифрового двойника, показывая зависимости и влияние различных направлений бизнеса друг на друга, минимизируя риски от негативного влияния инцидентов в связанных областях.

«МТС — быстрорастущая экосистема, ландшафт которой постоянно трансформируется: появляются новые продукты, меняется бизнес- и технологическая среда. На то, чтобы вручную отслеживать все эти изменения и контролировать их эффект на компанию, уходило бы существенное количество ресурсов. Цифровой двойник помогает не только получать всю актуальную информацию об отдельных продуктах, но и отслеживать взаимосвязи между ними и тем самым глобально оценивать состояние всей компании. Виртуальная модель позволяет симулировать различные сценарии и, опираясь на полученные данные, принимать более эффективные бизнес-решения», — отметил Павел Воронин, первый вице-президент по технологиям МТС.

Применение цифрового двойника позволит вдвое сократить время на проектирование и описание продуктов, существенно снизить количество сбоев и простоев систем за счёт своевременного прогнозирования последствий инцидентов, а также предотвратить потери от дублирования функциональности на ландшафте и использования нецелевых технологий и подходов.