diff --git a/IT/software/DT/digital_shadow_digital_footprint.md b/IT/software/DT/digital_shadow_digital_footprint.md
index 9b1de006..2646f078 100644
--- a/IT/software/DT/digital_shadow_digital_footprint.md
+++ b/IT/software/DT/digital_shadow_digital_footprint.md
@@ -83,5 +83,5 @@
 * Большие данные (Big Data)
 
 #### 2 Типовые интерпретации (рассуждения)
-- след как активный процесс (контролируемые данные), а тень — как пассивный (не контролируемые). Например, логи систем пишут не для того, чтобы по ним строить модель процесса, но технология Process Mining как раз использует "побочные" возможности штатного логирования систем для построения алгоритма процесса. Таким образом в логах можно увидеть тень поведения системы, но сама тень возникла "непроизвольно" (не под задачу создания модели). Если мы конфигурируем лог в целью создания по нему модели, то это уже цифровой след, т.е. мы созначеньно "одеваем нужные ботинки" и следим (наносим следы так, чтобы удобно было получить по ним модель). Специальный лог для получения модли - след, непроизвольный (обычный) - тень (неконтролируемая, произвольная тень).   
+- след как активный процесс (контролируемые данные), а тень — как пассивный (не контролируемые). Например, логи систем пишут не для того, чтобы по ним строить модель процесса, но технология Process Mining как раз использует "побочные" возможности штатного логирования систем для построения алгоритма процесса. Таким образом в логах можно увидеть тень поведения системы, но сама тень возникла "непроизвольно" (не под задачу создания модели). Если мы конфигурируем лог в целью создания по нему модели, то это уже цифровой след, т.е. мы созначеньно "одеваем нужные ботинки" и следим (наносим следы так, чтобы удобно было получить по ним модель). Специальный лог для получения модели (реального объекта) - след, непроизвольный (обычный) - тень (неконтролируемая, произвольная тень).