DepthData
DepthData adalah platform intelijen pengeluaran AI yang menghubungkan alat AI perusahaan Anda (misalnya, ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, Cursor) ke dalam satu tampilan adopsi, pengeluaran, dan biaya per hasil yang hanya-baca dan diatur dengan pelaporan siap dewan dan wawasan pembinaan—tanpa membaca perintah atau menginstal agen.
https://depthdata.vercel.app/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informasi Produk
Diperbarui:Aug 7, 2026
Apa itu DepthData
DepthData (Depthdata) membantu organisasi memahami apa yang sebenarnya mereka lakukan dengan AI dengan mengkonsolidasikan penggunaan, kursi, dan pengeluaran di banyak produk AI menjadi satu sumber kebenaran. Alih-alih menyulap beberapa konsol admin vendor, ini menyediakan tampilan adopsi dan efisiensi yang terpadu dan berstandar keuangan—seperti pengguna aktif, penggunaan token, campuran model, pemborosan kursi yang tidak terpakai, dan biaya per pengguna aktif—sehingga pemimpin dapat menjawab “bagaimana perkembangan AI?” dengan metrik yang dapat dipertahankan. Ini dirancang untuk pemangku kepentingan eksekutif dan operasional (CEO/CFO/CIO, keuangan, TI, dan pemimpin tim) dan menekankan privasi dengan hanya menyerap metadata, bukan konten percakapan.
Fitur Utama DepthData
DepthData adalah platform intelijen pengeluaran AI yang menghubungkan konsol admin dari alat seperti ChatGPT Enterprise, Claude, GitHub Copilot, Gemini Workspace, Cursor, dan lainnya ke dalam satu tampilan adopsi, kedalaman penggunaan, dan pengeluaran AI yang siap audit. Ini menormalkan metrik vendor ke dalam satu model data yang diatur (sehingga "pengguna aktif" dan pengeluaran memiliki arti yang sama di seluruh alat), memberi label setiap KPI berdasarkan bagaimana diverifikasi (diukur vs. dimodelkan dengan pita kepercayaan), dan menghasilkan output yang ramah kepemimpinan seperti skor kesehatan ruang kerja, laporan siap dewan, dan rekomendasi penyesuaian ukuran. DepthData dirancang hanya untuk membaca, menggunakan koneksi OAuth/API (tanpa agen atau ekstensi), dan secara eksplisit tidak menyerap atau membaca konten prompt—hanya metadata.
Buku besar pengeluaran & adopsi AI terpadu: Menggabungkan kursi, peran, peristiwa penggunaan, dan pengeluaran di beberapa vendor AI ke dalam satu tampilan yang diatur, menggantikan kebutuhan untuk merekonsiliasi beberapa dasbor admin dan spreadsheet terpisah.
Label bukti & analitik yang dapat dipertahankan: Setiap metrik ditandai dengan bagaimana diverifikasi (misalnya, API langsung, ekspor/log, umpan penagihan, atau perkiraan yang dimodelkan) dan mencakup metodologi dan pita kepercayaan sehingga angka-angka dapat bertahan terhadap pengawasan CFO/dewan.
Pengumpulan data yang mengutamakan privasi, hanya-baca: Koneksi OAuth hanya-baca ke API admin vendor; tanpa agen laptop, tanpa ekstensi browser, tanpa scraping, dan tanpa penyerapan prompt/konten—hanya metadata seperti sesi, kursi, dan sinyal penggunaan.
Skor kesehatan ruang kerja & dasbor eksekutif: Menggabungkan adopsi, kedalaman penggunaan, dan efisiensi/pengeluaran ke dalam satu skor kesehatan dengan KPI dan tren yang dapat di-drill-down, dirancang untuk menjawab "bagaimana AI berjalan?" secara sekilas.
Pembinaan dan dorongan untuk meningkatkan adopsi: Mengidentifikasi pola penggunaan AI berkinerja tinggi, mengubahnya menjadi playbook, dan mengarahkan dorongan ke tim dengan kesenjangan terbesar—kemudian melacak dampak sehingga pemberdayaan muncul dalam metrik adopsi.
Penyesuaian ukuran & deteksi pemborosan: Menampilkan kursi yang tidak terpakai atau berintensitas rendah, cakupan alat yang duplikat, dan ketidakcocokan tingkatan; memberikan rekomendasi seperti mengklaim kembali lisensi yang tidak aktif atau menurunkan tingkatan di mana kualitas output kemungkinan berada dalam toleransi.
Kasus Penggunaan DepthData
Tata kelola biaya AI yang dipimpin keuangan (perusahaan mana pun): Konsolidasikan langganan dan penggunaan AI ke dalam satu tampilan untuk mengukur total pengeluaran, biaya per pengguna aktif, dan pemborosan yang dapat dipulihkan dari kursi yang tidak terpakai—mendukung penganggaran, penagihan balik, dan negosiasi vendor.
Visibilitas dan standardisasi IT/CIO: Lacak adopsi di seluruh departemen dan alat, identifikasi asisten yang berlebihan (misalnya, tumpang tindih Copilot + Cursor), dan standarisasi pada platform yang lebih sedikit sambil mempertahankan produktivitas dan kontrol akses.
Pelaporan siap dewan untuk industri yang diatur: Di sektor-sektor seperti layanan keuangan, perawatan kesehatan, dan asuransi, hasilkan ekspor siap audit dengan metodologi transparan dan jaminan privasi (tanpa membaca prompt) untuk mendukung tinjauan tata kelola dan komite risiko.
Optimalisasi ROI alat rekayasa: Untuk organisasi perangkat lunak yang menggunakan suite Copilot/Cursor/LLM, pantau kursi aktif, kedalaman penggunaan, dan kesesuaian tingkatan; klaim kembali lisensi yang tidak terpakai dan fokuskan pemberdayaan pada tim dengan adopsi rendah tetapi dampak potensial tinggi.
Pemberdayaan dan manajemen perubahan di seluruh perusahaan: Memungkinkan tim Pembelajaran & Pengembangan atau Operasi untuk mengidentifikasi siapa yang kesulitan vs. berkembang dengan AI, menerapkan playbook pembinaan yang ditargetkan, dan mengukur peningkatan adopsi terhadap garis dasar perusahaan sendiri dari waktu ke waktu.
Pelacakan AI bayangan dan risiko operasional: Pertahankan tampilan daftar risiko AI (misalnya, perkiraan penggunaan bayangan, sinyal varians kualitas prompt, paparan lisensi yang tidak terpakai) sehingga kepemimpinan dapat memprioritaskan tindakan tata kelola tanpa memeriksa konten karyawan.
Kelebihan
Metrik siap audit dengan label verifikasi dan metodologi yang dipublikasikan, membuat analitik lebih dapat dipertahankan daripada dasbor yang dilaporkan vendor.
Pendekatan yang mengutamakan privasi: hanya metadata, koneksi hanya-baca, tanpa agen/ekstensi, dan secara eksplisit tanpa penyerapan prompt.
Menormalkan definisi vendor yang tidak konsisten (misalnya, "pengguna aktif") ke dalam satu skema, menyederhanakan perbandingan dan pengambilan keputusan lintas alat.
Kekurangan
Cakupan tergantung pada apa yang diekspos oleh API admin setiap vendor dan seringkali memerlukan tingkatan perusahaan/bisnis; beberapa data mungkin "belum diekspos."
Beberapa hasil/nilai dimodelkan daripada diukur secara langsung, yang dapat menimbulkan ketidakpastian bahkan dengan pita kepercayaan.
Hasil terbaik memerlukan penghubungan beberapa konsol admin dan penyelarasan definisi internal tentang hasil "baik" per departemen (pengaturan dan koordinasi pemangku kepentingan).
Cara Menggunakan DepthData
1) Konfirmasikan Anda memiliki paket vendor dan akses admin yang tepat: Depthdata mengandalkan API admin vendor resmi (seringkali membutuhkan tingkatan Enterprise/Business). Pastikan Anda adalah admin untuk setiap alat yang ingin Anda sambungkan (misalnya, ChatGPT Enterprise, Claude Enterprise, GitHub Copilot, Gemini Workspace, Vercel + AI Gateway, Notion AI, Replit, Lovable).
2) Putuskan apa yang ingin Anda jawab pertama kali oleh Depthdata: Pilih pertanyaan awal seperti: total pengeluaran AI di seluruh alat, siapa yang aktif vs. tidak aktif, kursi mana yang tidak terpakai, biaya per pengguna aktif, dan di mana alat yang tumpang tindih menciptakan cakupan ganda.
3) Sambungkan alat AI Anda melalui OAuth hanya-baca: Di Depthdata, sambungkan setiap vendor menggunakan OAuth hanya-baca ke konsol admin. Depthdata dirancang untuk tidak memerlukan agen, tidak ada ekstensi browser, tidak ada scraping, dan tidak ada yang diinstal pada perangkat karyawan.
4) Jalankan sinkronisasi penyerapan pertama (penarikan hanya-baca harian): Depthdata melakukan penarikan hanya-baca dari setiap umpan vendor pada sinkronisasi harian untuk metadata seperti kursi, peran, sesi, peristiwa penggunaan, dan pengeluaran. Konten percakapan/perintah tidak diserap.
5) Tinjau matriks cakupan konektor untuk setiap vendor: Periksa apa yang dapat dan tidak dapat diungkapkan oleh setiap vendor (misalnya, kursi & peran, penggunaan & adopsi, pengeluaran, peristiwa audit). Depthdata secara eksplisit menunjukkan di mana data tersedia melalui API, melalui ekspor/aliran log, atau belum diungkapkan.
6) Validasi privasi dan ekspektasi tata kelola secara internal: Konfirmasikan dengan pemangku kepentingan bahwa Depthdata hanya menggunakan metadata dan tidak membaca perintah. Jika umpan vendor dapat menyertakan konten percakapan, Depthdata membuangnya saat penyerapan.
7) Biarkan Depthdata menormalkan metrik ke dalam satu skema yang diatur: Depthdata memetakan token/kredit/tindakan/permintaan premium ke dalam satu skema sehingga definisi seperti “pengguna aktif” konsisten di seluruh alat (alih-alih berbeda per vendor).
8) Tetapkan garis dasar Anda (empat minggu pertama): Depthdata mengukur peningkatan terhadap empat minggu pertama organisasi Anda sendiri (per departemen), daripada menggunakan tolok ukur vendor atau rata-rata industri.
9) Buka permukaan Ikhtisar untuk mendapatkan skor kesehatan ruang kerja: Gunakan Ikhtisar untuk melihat adopsi, kedalaman, dan pengeluaran yang digulirkan ke dalam satu skor kesehatan ruang kerja, dengan delta KPI dan tren 12 minggu di belakangnya.
10) Gunakan Analitik untuk menghasilkan tren yang dapat dipertahankan: Iris adopsi, kedalaman, dan pengeluaran berdasarkan departemen, alat, atau senioritas. Gunakan label kepercayaan dan metodologi terbuka sehingga angka dapat bertahan dari pengawasan keuangan/dewan.
11) Identifikasi pemborosan dan sesuaikan ukuran lisensi: Gunakan biaya per pengguna aktif, deteksi kursi yang tidak terpakai (misalnya, tidak ada aktivitas dalam 30–60 hari), dan sinyal tumpang tindih (misalnya, Kursor + Copilot) untuk menemukan pengeluaran yang dapat diklaim kembali dan peluang penurunan tingkatan.
12) Gunakan Pembinaan untuk menutup kesenjangan adopsi: Tinjau pola penggunaan yang terdeteksi dari pengguna AI yang kuat, ubah menjadi playbook, dan arahkan dorongan ke tim yang meninggalkan nilai di atas meja. Lacak apakah pembinaan mengubah adopsi dari waktu ke waktu.
13) Gunakan Papan Peringkat untuk menghargai kedalaman (bukan spam): Bandingkan departemen/individu menggunakan penilaian kedalaman (luas alat, alur kerja berantai, pola coba lagi) daripada jumlah pesan mentah, untuk mendorong adopsi yang berarti.
14) Tinjau daftar risiko AI dan sinyal tata kelola: Gunakan tampilan tata kelola untuk memantau risiko operasional seperti perkiraan AI bayangan, lisensi yang tidak terpakai, varian kualitas perintah (melalui tingkat coba lagi), duplikasi alur kerja, dan paparan kebocoran data (perhatikan Depthdata tidak menyerap teks perintah).
15) Tetapkan target dan lacak kemajuan hingga akhir kuartal: Definisikan tujuan seperti % adopsi mingguan, biaya per pengguna, batas pengeluaran, atau target aktivasi departemen. Gunakan status tujuan (sesuai jalur/tertinggal/berisiko) untuk mengidentifikasi akar penyebab (misalnya, kursi yang tidak aktif di departemen tertentu).
16) Ekspor laporan siap dewan dengan metodologi terlampir: Hasilkan ekspor PDF bermerek yang menyertakan rincian adopsi/pengeluaran dan metodologi yang dapat dipertahankan (termasuk pita kepercayaan di mana nilai dimodelkan).
17) Dorong data ke tumpukan BI Anda jika diperlukan: Jika Anda lebih suka dasbor internal, dorong data yang dinormalisasi ke lingkungan BI Anda, menjaga definisi yang diatur dan pelabelan kepercayaan tetap konsisten.
18) Tambahkan alat baru saat muncul (sambungkan dalam hitungan menit): Ketika alat AI baru diperkenalkan di perusahaan, sambungkan melalui pendekatan admin hanya-baca yang sama. Depthdata menormalkannya ke dalam model adopsi/pengeluaran/nilai yang sama sambil menjaga kesinambungan historis.
FAQ DepthData
DepthData adalah platform intelijen pengeluaran AI yang menghubungkan alat AI yang digunakan perusahaan (misalnya, ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, Cursor, dan lainnya) menjadi satu tampilan adopsi, pengeluaran, dan biaya per hasil yang diatur dan siap audit.
Artikel Populer
Atoms: Platform AI Multi-Agen yang Mengubah Ide menjadi Produk Siap Diluncurkan
May 22, 2026
Nano Banana SBTI: Apa Itu, Bagaimana Cara Kerjanya, dan Cara Menggunakannya di Tahun 2026
Apr 15, 2026
Ulasan Atoms — Pembuat Produk AI yang Mendefinisikan Ulang Kreasi Digital di Tahun 2026
Apr 10, 2026
Kilo Claw: Cara Menerapkan dan Menggunakan Agen AI "Lakukan-Untuk-Anda" Sejati (Pembaruan 2026)
Apr 3, 2026
Alat AI Terbaru Serupa dengan DepthData
TubeVoice
TubeVoice adalah analyzer komentar YouTube bertenaga AI yang membantu pembuat konten memahami audiens mereka dengan memberikan wawasan dari komentar video melalui analisis otomatis.
ReviewPower
ReviewPower adalah platform serba ada yang mengumpulkan dan menganalisis ulasan tepercaya dari G2 dan Capterra untuk membantu bisnis mendapatkan wawasan berharga dari umpan balik pelanggan.
Insightfull
Insightfull adalah platform pelacakan kesehatan yang didukung AI yang membantu pengguna memantau gejala, menganalisis data kesehatan, dan menerima wawasan yang dipersonalisasi melalui pelacakan gejala, pencatatan makanan, dan fitur manajemen obat.
SERPrecon
SERPrecon adalah alat SEO canggih yang memanfaatkan vektor, pembelajaran mesin, dan pemrosesan bahasa alami untuk membantu pengguna menganalisis dan mengungguli pesaing dengan menggunakan metode yang sama seperti mesin pencari modern.
Alat AI Populer Seperti DepthData
Radar
App Radar adalah alat optimasi toko aplikasi (ASO) komprehensif yang memanfaatkan riset kata kunci yang didukung AI, analisis pesaing, dan alat otomatis untuk membantu meningkatkan visibilitas dan peringkat aplikasi di Apple App Store dan Google Play Store.
Ask Ad Manager by Google Ads
Ask Ad Manager adalah agen percakapan bertenaga Gemini di dalam Google Ad Manager yang membantu penayang memecahkan masalah secara real time, menghasilkan laporan kinerja khusus dari perintah, dan menavigasi langsung ke pengaturan yang tepat menggunakan data Ad Manager mereka sendiri.
Intercom
Intercom adalah platform layanan pelanggan yang didukung AI yang menyediakan dukungan instan, meningkatkan produktivitas agen, dan memberikan wawasan kepada pemimpin dukungan.
Branded
Branded adalah perusahaan penelitian pasar yang menggunakan AI dan teknik pengambilan sampel canggih untuk memberikan wawasan dan data konsumen berkualitas tinggi.