Animus
Enterprise ML Data Control Piloton‑prem

Animus DataPilot

Берём один реальный ML‑пайплайн и делаем его воспроизводимым, аудируемым и управляемым — внутри вашей инфраструктуры. Срок: 6–8 недель.

timeline6–8 недель

Фиксированный скоуп: один пайплайн → контролируемая система.

Без облачного сервиса. Без исходящего трафика. Данные остаются внутри периметра.

Фокус пилота

Версионированные неизменяемые датасеты
Гейты качества данных (PASS/FAIL)
Линейность: источник → датасет → эксперимент
RBAC и audit trail
Core panelops sync

Контроль, а не демо

Разворачиваем внутри периметра, внедряем governance‑примитивы и выдаём отчёт, чтобы вы приняли решение: масштабировать, расширить или остановить.

scope1 pipeline · 1–2 data sources
deploymentOn‑prem / private cloud
controlsVersioning · gates · lineage
outcomeAssessment report + decision
Next actionЗапросить обсуждение пилота →

Срок

6–8 недель

Фиксированный пилот

Развёртывание

On‑prem

Private cloud / air‑gapped

Данные

Внутри периметра

Без внешнего потока

  • On‑Prem
  • Private Cloud
  • Air‑Gapped
  • Без исходящего трафика
  • RBAC + Audit
  • BYOK
Почему

Почему enterprise ML ломается в масштабе

Чаще всего проблема не в моделях — а в хаосе данных, отсутствии линейности и ручном аудите.

Датасеты «плывут»

Меняются, дублируются и плохо документированы.

Эксперименты не воспроизводимы

Запуски нельзя повторить с уверенностью.

Нет линейности

Непонятно: источник данных → датасет → выход модели.

Аудит вручную

Compliance держится на таблицах и ручных процессах.

Знания в головах

Критический контекст живёт в людях, а не в системе.

Результат

Один реальный пайплайн — под контролем

Фиксированный пилот про governance и воспроизводимость, развёрнутый внутри периметра.

Что решает DataPilot

  • Делает реальный ML‑workflow воспроизводимым и готовым к аудиту.
  • Возвращает трассируемость: источник → датасет → эксперимент.
  • Даёт уверенность в решении: масштабировать, расширить или остановить.

Осознанно вне скоупа

  • Не про AutoML и не про точность (accuracy).
  • Не заменяем ваш ML‑стек.
  • Не делаем полный rollout платформы.
  • Не даём облачный trial; никакого внешнего потока данных.

Что вы получаете после пилота

Неизменяемые версионированные датасеты

Реестр датасетов, которому можно доверять.

Гейты качества данных

PASS/FAIL перед использованием в ML.

Полная линейность

Источник → датасет → эксперимент.

Воспроизводимые эксперименты

Метаданные и повторяемые запуски.

RBAC и audit trail

Кто что делал и когда — внутри периметра.

Развёртывание on‑prem

Поддерживаем private cloud и air‑gapped окружения.

Отчёт по ML Data Governance

Риски, gaps и практический roadmap для безопасного масштаба.

Процесс

Как проходит пилот

4 шага. Фиксированный скоуп. Предсказуемый результат.

Шаг 1

Скоуп и выравнивание

1 пайплайн, 1–2 источника, критерии успеха и строгие границы.

Шаг 2

Развёртывание внутри периметра

On‑prem / private cloud, отдельный namespace, TLS, RBAC и аудит.

Шаг 3

Внедрение контролей

Registry + versioning, проверки качества, capture lineage, experiment tracking.

Шаг 4

Wrap‑up и решение

Walkthrough + отчёт. Результат — решение, а не демонстрация.

Ясность

Что это не

Чтобы не было недопонимания.

  • Не облачный trial
  • Не демо-стенд
  • Не полный rollout платформы
  • Не AutoML и не тюнинг accuracy
  • Контролируемый пилот про governance
Безопасность

Безопасность и владение данными

Сделано для регулируемых и security‑sensitive сред.

  • Развёртывание on‑prem / private cloud
  • Поддержка air‑gapped окружений
  • Без внешнего потока данных
  • SSO / OIDC / LDAP / Active Directory
  • Role-based access control (RBAC)
  • Полный audit logging
  • BYOK (Vault / cloud KMS)

Вы сохраняете полное владение

Данные, ключи, инфраструктура и решения — остаются у вас.

Данные
Ключи
Инфраструктура
Решения
Кому подходит

Для кого

Enterprise ML & Data команды, которым нужны аудит и воспроизводимость.

  • Enterprise ML & Data команды
  • Регулируемые отрасли (финансы, страхование, энергетика, телко, индустрия)
  • Организации, которым важны audit и reproducibility
  • Команды, избегающие cloud lock‑in
  • CTO, отвечающие за AI‑риски
Формат

Формат участия

Фиксированный скоуп, развёртывание внутри вашей инфраструктуры.

Срок

6–8 недель

Фиксированный пилот

Скоуп

1 пайплайн

1–2 источника данных

Развёртывание

On‑prem

Private cloud / air‑gapped

Стоимость

€20k–€50k

Зависит от скоупа

Старт

Обсудить пилот

Без sales pitch. Без демо. Только фокусный технический разговор.

  • Приходите с одним реальным ML‑пайплайном.
  • Опишите 1–2 источника данных и ограничения.
  • Зафиксируем критерии успеха и границы (out of scope).
  • Если подходим — запускаем пилот на 6–8 недель внутри периметра.

Удобнее email? [email protected]