$ розмітка даних для ML— тренувальні анотації з контролем якості та подвійною перевіркою
$ граф знань— сутності та зв'язки з ваших даних, основа для RAG і пошуку
$ анонімізація та псевдонімізація— анонімізація виводить дані з-під GDPR; псевдонімізація знижує ризик, але дані лишаються під GDPR — добираємо метод під ціль
$ моніторинг якості даних— правила та алерти на аномалії, перш ніж вони потраплять у звіт чи модель
$ scraping на замовлення— багато джерел, у межах ToS і закону (підставу перевіряємо перед стартом)