Цифровая трансформация представляет собой комплексный процесс, в ходе которого традиционные бизнес-модели и операционные процессы перестраиваются с применением новых информационных технологий. Осуществление эффективного управления цифровой трансформацией бизнеса требует разработки оптимальных стратегий, что, в свою очередь, подразумевает необходимость комплексного математического моделирования. В данной статье представлен комплексный подход к моделированию процесса цифрового развития экономических бизнес-систем в рамках оптимизационного управления цифровой трансформацией. Несмотря на многообразие существующих исследований, актуальными остаются вопросы, касающиеся формализации математических моделей для оптимального управления цифровой трансформацией. Автор стремится заполнить этот пробел, предложив новый аналитический аппарат для оценки и прогнозирования различных стратегий управления цифровой трансформацией на основе современных методов. Исследование сфокусировано на разработке и реализации алгоритмов оптимизации для выбора наиболее эффективных стратегий управления цифровой трансформацией. Особенностью работы является введение трилогии моделей: цифрового потенциала, цифрового вектора и управления цифровой трансформацией. Эти модели синергетически взаимодействуют для создания гибкого и адаптивного механизма управления, который можно редактировать в соответствии с изменяющимися условиями и требованиями. Разработанная методология включает в себя авторские сценарии, представляющие конкретные направления для реализации цифрового перехода в экономических бизнес-системах. Полученные результаты могут найти применение в формировании устойчивых и эффективных стратегий цифрового развития на уровне корпоративного и макроэкономического управления. Особое внимание в обсуждении уделяется ограничениям и предпосылкам модели. Несмотря на высокую степень формализации, модель имеет ряд ограничений, связанных с предположениями о линейности функций и константности параметров. Дальнейшие исследования могут быть направлены на учет этих факторов для повышения точности прогнозов.
Digital transformation is a complex process in which traditional business models and operational processes are restructured using new information technologies. Effective management of business digital transformation requires the development of optimal strategies, which, in turn, implies the need for complex mathematical modeling. This article presents an integrated approach to modeling the process of digital development of economic business systems within the framework of optimization management of digital transformation. Despite the variety of existing studies, questions remain relevant regarding the formalization of mathematical models for optimal management of digital transformation. The author seeks to fill this gap by proposing a new analytical framework for assessing and predicting various digital transformation management strategies based on modern methods. The research focuses on the development and implementation of optimization algorithms to select the most effective strategies for managing digital transformation. A special feature of the work is the introduction of a trilogy of models: digital potential, digital vector and digital transformation management. These models interact synergistically to create a flexible and adaptive control mechanism that can be edited according to changing conditions and requirements. The developed methodology includes original scenarios that provide specific directions for implementing the digital transition in economic business systems. The results obtained can be used in the formation of sustainable and effective digital development strategies at the level of corporate and macroeconomic management. Particular attention in the discussion is paid to the limitations and assumptions of the model. Despite the high degree of formalization, the model has a number of limitations associated with assumptions about the linearity of functions and the constancy of parameters. Future research could focus on taking these factors into account to improve forecast accuracy.