DepthData
DepthData ist eine KI-Ausgaben-Intelligenzplattform, die die KI-Tools Ihres Unternehmens (z. B. ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, Cursor) in einer einzigen, schreibgeschützten, verwalteten Ansicht von Akzeptanz, Ausgaben und Kosten pro Ergebnis mit vorstandsfähigen Berichten und Coaching-Einblicken zusammenführt – ohne Prompts zu lesen oder Agenten zu installieren.
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Produktinformationen
Aktualisiert:Aug 7, 2026
Was ist DepthData
DepthData (Depthdata) hilft Unternehmen zu verstehen, was sie tatsächlich mit KI tun, indem es Nutzung, Lizenzen und Ausgaben über viele KI-Produkte hinweg in einer einzigen Quelle der Wahrheit konsolidiert. Anstatt mehrere Admin-Konsolen von Anbietern zu jonglieren, bietet es eine einheitliche, finanztaugliche Ansicht der Akzeptanz und Effizienz – wie aktive Benutzer, Token-Nutzung, Modellmix, Verschwendung durch ungenutzte Lizenzen und Kosten pro aktivem Benutzer –, so dass Führungskräfte die Frage „Wie läuft KI?“ mit belastbaren Metriken beantworten können. Es ist sowohl für Führungskräfte als auch für operative Stakeholder (CEO/CFO/CIO, Finanzen, IT und Teamleiter) konzipiert und legt Wert auf den Datenschutz, indem es nur Metadaten und keine Konversationsinhalte erfasst.
Hauptfunktionen von DepthData
DepthData ist eine KI-Plattform für Ausgabenintelligenz, die die Admin-Konsolen von Tools wie ChatGPT Enterprise, Claude, GitHub Copilot, Gemini Workspace, Cursor und anderen zu einer einzigen, prüfbereiten Ansicht der KI-Einführung, Nutzungstiefe und Ausgaben verbindet. Sie normalisiert Anbietermetriken in einem einheitlichen Datenmodell (sodass „aktiver Benutzer“ und Ausgaben in allen Tools dasselbe bedeuten), kennzeichnet jeden KPI danach, wie er verifiziert wird (gemessen vs. modelliert mit Konfidenzbändern), und erstellt führungsfreundliche Ausgaben wie einen Workspace-Gesundheitswert, vorstandsreife Berichte und Empfehlungen zur Größenanpassung. DepthData ist standardmäßig schreibgeschützt, verwendet OAuth-/API-Verbindungen (keine Agenten oder Erweiterungen) und erfasst oder liest explizit keine Prompt-Inhalte – nur Metadaten.
Vereinheitlichtes KI-Ausgaben- und Adoptionsbuch: Aggregiert Plätze, Rollen, Nutzungsereignisse und Ausgaben über mehrere KI-Anbieter hinweg in einer einheitlichen Ansicht und ersetzt die Notwendigkeit, mehrere separate Admin-Dashboards und Tabellen abzugleichen.
Beweisetiketten & belastbare Analysen: Jede Metrik ist mit der Art ihrer Verifizierung (z. B. direkte API, Exporte/Protokolle, Abrechnungsfeeds oder modellierte Schätzungen) gekennzeichnet und enthält Methodik und Konfidenzbänder, damit die Zahlen der Prüfung durch CFO/Vorstand standhalten.
Datenerfassung mit Datenschutz an erster Stelle, schreibgeschützt: Schreibgeschützte OAuth-Verbindungen zu Anbieter-Admin-APIs; keine Laptop-Agenten, keine Browser-Erweiterungen, kein Scraping und keine Prompt-/Inhaltsaufnahme – nur Metadaten wie Sitzungen, Plätze und Nutzungssignale.
Workspace-Gesundheitswert & Executive-Dashboards: Fasst Akzeptanz, Nutzungstiefe und Effizienz/Ausgaben in einem einzigen Gesundheitswert mit Drilldown-KPIs und Trends zusammen, um auf einen Blick die Frage „Wie läuft KI?“ zu beantworten.
Coaching und Anstöße zur Verbesserung der Akzeptanz: Identifiziert Muster einer hochleistungsfähigen KI-Nutzung, wandelt sie in Playbooks um und leitet Anstöße an Teams mit den größten Lücken weiter – verfolgt dann die Auswirkungen, sodass die Aktivierung in den Akzeptanzmetriken sichtbar wird.
Größenanpassung & Abfallerkennung: Zeigt ungenutzte oder wenig genutzte Plätze, doppelte Tool-Abdeckung und Tier-Fehlpaarungen auf; gibt Empfehlungen wie das Zurückfordern ruhender Lizenzen oder das Herabstufen von Tiers, wo die Ausgabequalität wahrscheinlich innerhalb der Toleranz liegt.
Anwendungsfälle von DepthData
Finanzgesteuerte KI-Kostenverwaltung (jedes Unternehmen): Konsolidieren Sie KI-Abonnements und -Nutzung in einer Ansicht, um die Gesamtausgaben, die Kosten pro aktivem Benutzer und den wiederherstellbaren Abfall durch ungenutzte Plätze zu quantifizieren – zur Unterstützung von Budgetierung, Rückbelastungen und Anbieterverhandlungen.
IT/CIO-Sichtbarkeit und Standardisierung: Verfolgen Sie die Akzeptanz über Abteilungen und Tools hinweg, identifizieren Sie redundante Assistenten (z. B. Überschneidungen von Copilot + Cursor) und standardisieren Sie auf weniger Plattformen, während Sie die Produktivität und Zugriffskontrollen aufrechterhalten.
Vorstandsreife Berichterstattung für regulierte Branchen: In Branchen wie Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und Versicherungen erstellen Sie prüfungsreife Exporte mit transparenter Methodik und Datenschutzgarantien (kein Prompt-Lesen), um Governance-Überprüfungen und Risikoausschüsse zu unterstützen.
ROI-Optimierung von Engineering-Tools: Für Softwareunternehmen, die Copilot/Cursor/LLM-Suiten verwenden, überwachen Sie aktive Plätze, Nutzungstiefe und Tier-Fit; fordern Sie ungenutzte Lizenzen zurück und konzentrieren Sie die Aktivierung auf Teams mit geringer Akzeptanz, aber hohem Potenzial.
Unternehmensweite Aktivierung und Änderungsmanagement: Ermöglichen Sie Lern- und Entwicklungs- oder Betriebs-Teams, zu identifizieren, wer mit KI Schwierigkeiten hat oder erfolgreich ist, gezielte Coaching-Playbooks einzusetzen und die Akzeptanzsteigerung im Vergleich zur eigenen Basislinie des Unternehmens im Laufe der Zeit zu messen.
Shadow AI und Verfolgung operativer Risiken: Führen Sie eine Ansicht des KI-Risikoregisters (z. B. Schätzungen der Schattennutzung, Signale für die Varianz der Prompt-Qualität, ungenutzte Lizenzexposition), damit die Führung Governance-Maßnahmen priorisieren kann, ohne den Inhalt der Mitarbeiter zu überprüfen.
Vorteile
Prüfungsreife Metriken mit Verifizierungsetiketten und veröffentlichter Methodik, wodurch Analysen belastbarer sind als vom Anbieter gemeldete Dashboards.
Datenschutzorientierter Ansatz: nur Metadaten, schreibgeschützte Verbindungen, keine Agenten/Erweiterungen und explizit keine Prompt-Aufnahme.
Normalisiert inkonsistente Anbieterdefinitionen (z. B. „aktiver Benutzer“) in einem Schema, was den Vergleich und die Entscheidungsfindung über verschiedene Tools hinweg vereinfacht.
Nachteile
Die Abdeckung hängt davon ab, was die Admin-APIs der einzelnen Anbieter offenlegen und erfordert oft Enterprise-/Business-Tiers; einige Daten sind möglicherweise „noch nicht verfügbar“.
Einige Ergebnisse/Werte werden modelliert und nicht direkt gemessen, was selbst mit Konfidenzbändern Unsicherheit hervorrufen kann.
Die besten Ergebnisse erfordern die Verbindung mehrerer Admin-Konsolen und die Abstimmung interner Definitionen von „guten“ Ergebnissen pro Abteilung (Einrichtung und Koordination der Stakeholder).
Wie verwendet man DepthData
1) Bestätigen Sie, dass Sie die richtigen Anbieterpläne und Administratorzugriffe haben: Depthdata stützt sich auf offizielle Admin-APIs der Anbieter (oftmals sind Enterprise/Business-Tiers erforderlich). Stellen Sie sicher, dass Sie Administrator für jedes Tool sind, das Sie verbinden möchten (z. B. ChatGPT Enterprise, Claude Enterprise, GitHub Copilot, Gemini Workspace, Vercel + AI Gateway, Notion AI, Replit, Lovable).
2) Entscheiden Sie, welche Fragen Depthdata zuerst beantworten soll: Wählen Sie erste Fragen aus, wie z. B.: Gesamtausgaben für KI über alle Tools hinweg, wer aktiv ist vs. inaktiv, welche Lizenzen ungenutzt sind, Kosten pro aktivem Benutzer und wo überlappende Tools zu doppelter Abdeckung führen.
3) Verbinden Sie Ihre KI-Tools über schreibgeschütztes OAuth: Verbinden Sie in Depthdata jeden Anbieter über schreibgeschütztes OAuth mit der Admin-Konsole. Depthdata ist so konzipiert, dass keine Agenten, keine Browser-Erweiterungen, kein Scraping und nichts auf den Geräten der Mitarbeiter installiert werden muss.
4) Führen Sie die erste Ingestionssynchronisierung durch (tägliche schreibgeschützte Abrufe): Depthdata führt täglich schreibgeschützte Abrufe von jedem Anbieter-Feed für Metadaten wie Lizenzen, Rollen, Sitzungen, Nutzungsereignisse und Ausgaben durch. Konversations-/Prompt-Inhalte werden nicht erfasst.
5) Überprüfen Sie die Konnektor-Abdeckungsmatrix für jeden Anbieter: Prüfen Sie, was jeder Anbieter offenlegen kann und was nicht (z. B. Lizenzen & Rollen, Nutzung & Akzeptanz, Ausgaben, Audit-Ereignisse). Depthdata zeigt explizit an, wo Daten über API, über Exporte/Log-Streams verfügbar sind oder noch nicht offengelegt wurden.
6) Validieren Sie intern die Erwartungen an Datenschutz und Governance: Bestätigen Sie mit den Stakeholdern, dass Depthdata nur Metadaten verwendet und keine Prompts liest. Wenn ein Anbieter-Feed Konversationsinhalte enthalten könnte, verwirft Depthdata diese bei der Erfassung.
7) Lassen Sie Depthdata Metriken in einem einheitlichen Schema normalisieren: Depthdata ordnet Token/Credits/Aktionen/Premium-Anfragen einem einzigen Schema zu, so dass Definitionen wie „aktiver Benutzer“ über alle Tools hinweg konsistent sind (anstatt sich je nach Anbieter zu unterscheiden).
8) Legen Sie Ihre Baseline fest (erste vier Wochen): Depthdata misst den Zuwachs anhand der ersten vier Wochen Ihrer Organisation (pro Abteilung) und nicht anhand von Anbieter-Benchmarks oder Branchendurchschnitten.
9) Öffnen Sie die Übersichtsfläche, um den Workspace-Gesundheitswert zu erhalten: Verwenden Sie die Übersicht, um Akzeptanz, Tiefe und Ausgaben in einem einzigen Workspace-Gesundheitswert zusammenzufassen, mit KPI-Deltas und 12-Wochen-Trends dahinter.
10) Verwenden Sie Analytics, um belastbare Trends zu erstellen: Teilen Sie Akzeptanz, Tiefe und Ausgaben nach Abteilung, Tool oder Seniorität auf. Verwenden Sie Konfidenzlabels und die offene Methodik, damit die Zahlen einer Prüfung durch Finanzen/Vorstand standhalten.
11) Verschwendung identifizieren und Lizenzen richtig dimensionieren: Verwenden Sie Kosten pro aktivem Benutzer, Erkennung ungenutzter Lizenzen (z. B. keine Aktivität in 30–60 Tagen) und Überlappungssignale (z. B. Cursor + Copilot), um rückforderbare Ausgaben und Möglichkeiten zur Herabstufung von Tiers zu finden.
12) Verwenden Sie Coaching, um Akzeptanzlücken zu schließen: Überprüfen Sie erkannte Nutzungsmuster von starken KI-Benutzern, wandeln Sie diese in Playbooks um und leiten Sie Hinweise an Teams weiter, die Wert auf dem Tisch liegen lassen. Verfolgen Sie, ob Coaching die Akzeptanz im Laufe der Zeit verändert.
13) Verwenden Sie das Leaderboard, um Tiefe zu belohnen (nicht Spam): Vergleichen Sie Abteilungen/Einzelpersonen anhand von Tiefenbewertungen (Tool-Breite, verkettete Workflows, Wiederholungsmuster) anstatt roher Nachrichtenanzahlen, um eine sinnvolle Akzeptanz zu fördern.
14) Überprüfen Sie das KI-Risikoregister und die Governance-Signale: Verwenden Sie die Governance-Ansicht, um operative Risiken wie Schätzungen von Schatten-KI, ungenutzte Lizenzen, Varianz der Prompt-Qualität (über Wiederholungsraten), Workflow-Duplizierung und Datenlecks zu überwachen (beachten Sie, dass Depthdata keine Prompt-Texte erfasst).
15) Ziele setzen und Fortschritt bis zum Quartalsende verfolgen: Definieren Sie Ziele wie wöchentliche Akzeptanz in %, Kosten pro Benutzer, Ausgabenobergrenzen oder Abteilungsaktivierungsziele. Verwenden Sie den Zielstatus (auf Kurs/im Rückstand/gefährdet), um die Ursachen zu identifizieren (z. B. ungenutzte Lizenzen in einer bestimmten Abteilung).
16) Exportieren Sie vorstandsfähige Berichte mit angehängter Methodik: Erstellen Sie gebrandete PDF-Exporte, die Akzeptanz-/Ausgabenaufschlüsselungen und die belastbare Methodik (einschließlich Konfidenzbänder, wo Werte modelliert werden) enthalten.
17) Bei Bedarf Daten in Ihren BI-Stack übertragen: Wenn Sie interne Dashboards bevorzugen, übertragen Sie normalisierte Daten in Ihre BI-Umgebung, wobei die verwalteten Definitionen und die Konfidenzlabel konsistent bleiben.
18) Neue Tools hinzufügen, sobald sie erscheinen (in wenigen Minuten verbinden): Wenn ein neues KI-Tool im Unternehmen eingeführt wird, verbinden Sie es über denselben schreibgeschützten Admin-Ansatz. Depthdata normalisiert es in dasselbe Akzeptanz-/Ausgaben-/Wertmodell, während die historische Kontinuität erhalten bleibt.
DepthData FAQs
DepthData ist eine KI-Plattform für Ausgabenintelligenz, die die von einem Unternehmen genutzten KI-Tools (z. B. ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, Cursor und weitere) in einer einzigen, verwalteten und prüfbereiten Ansicht von Akzeptanz, Ausgaben und Kosten pro Ergebnis zusammenführt.
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