DepthData
DepthData는 AI 지출 인텔리전스 플랫폼으로, 회사 AI 도구(예: ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, Cursor)를 하나의 읽기 전용, 통제된 채택, 지출 및 결과당 비용 뷰로 연결하며, 프롬프트를 읽거나 에이전트를 설치하지 않고도 이사회 준비 보고서 및 코칭 통찰력을 제공합니다.
https://depthdata.vercel.app/?ref=producthunt&utm_source=aipure
제품 정보
업데이트됨:Aug 7, 2026
DepthData이란?
DepthData(Depthdata)는 여러 AI 제품에 걸쳐 사용량, 좌석 및 지출을 단일 정보원으로 통합하여 조직이 AI를 실제로 어떻게 사용하고 있는지 이해하도록 돕습니다. 여러 공급업체 관리 콘솔을 저글링하는 대신, 활성 사용자, 토큰 사용량, 모델 혼합, 유휴 좌석 낭비, 활성 사용자당 비용 등 채택 및 효율성에 대한 통합된 재무 등급 뷰를 제공하여 리더가 방어 가능한 지표로 'AI가 어떻게 진행되고 있습니까?'라는 질문에 답할 수 있도록 합니다. 이는 경영진 및 운영 이해관계자(CEO/CFO/CIO, 재무, IT 및 팀 리더) 모두를 위해 설계되었으며, 대화 내용을 제외한 메타데이터만 수집하여 프라이버시를 강조합니다.
DepthData의 주요 기능
DepthData는 ChatGPT Enterprise, Claude, GitHub Copilot, Gemini Workspace, Cursor 등과 같은 도구의 관리 콘솔을 연결하여 AI 채택, 사용 심도 및 지출에 대한 단일 감사 준비 보기를 제공하는 AI 지출 인텔리전스 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 공급업체 측정항목을 하나의 관리되는 데이터 모델로 정규화하고("활성 사용자" 및 지출이 도구 전반에 걸쳐 동일한 의미를 갖도록), 각 KPI를 검증 방식(측정 대 신뢰 구간으로 모델링)에 따라 분류하며, 작업 공간 상태 점수, 이사회 준비 보고서, 적정 규모 조정 권장 사항과 같은 리더십 친화적인 결과물을 생성합니다. DepthData는 설계상 읽기 전용이며, OAuth/API 연결(에이전트 또는 확장 프로그램 없음)을 사용하고, 프롬프트 콘텐츠를 수집하거나 읽지 않으며 메타데이터만 사용합니다.
통합 AI 지출 및 채택 원장: 여러 AI 공급업체에 걸쳐 좌석, 역할, 사용 이벤트 및 지출을 하나의 관리되는 보기로 집계하여 여러 별도의 관리 대시보드 및 스프레드시트를 조정할 필요성을 대체합니다.
증거 레이블 및 방어 가능한 분석: 모든 측정항목은 검증 방식(예: 직접 API, 내보내기/로그, 청구 피드 또는 모델링된 추정치)으로 태그가 지정되며, CFO/이사회 심사를 견딜 수 있도록 방법론 및 신뢰 구간을 포함합니다.
개인 정보 보호 우선, 읽기 전용 데이터 수집: 공급업체 관리 API에 대한 읽기 전용 OAuth 연결; 노트북 에이전트, 브라우저 확장 프로그램, 스크래핑, 프롬프트/콘텐츠 수집 없음—세션, 좌석 및 사용 신호와 같은 메타데이터만 수집합니다.
작업 공간 상태 점수 및 임원 대시보드: 채택, 사용 심도 및 효율성/지출을 드릴다운 KPI 및 추세와 함께 단일 상태 점수로 통합하여 "AI가 어떻게 진행되고 있습니까?"라는 질문에 한눈에 답할 수 있도록 설계되었습니다.
채택률 향상을 위한 코칭 및 권유: 고성능 AI 사용 패턴을 식별하고, 이를 플레이북으로 전환하며, 가장 큰 격차를 보이는 팀에 권유를 전달한 다음, 활성화가 채택 측정항목에 나타나도록 영향을 추적합니다.
적정 규모 조정 및 낭비 감지: 유휴 또는 저강도 좌석, 중복 도구 적용 범위 및 계층 불일치를 표면화하고, 휴면 라이선스 회수 또는 출력 품질이 허용 오차 내에 있을 가능성이 있는 계층 다운그레이드와 같은 권장 사항을 제공합니다.
DepthData의 사용 사례
재무 주도 AI 비용 거버넌스(모든 기업): AI 구독 및 사용량을 한 가지 보기로 통합하여 총 지출, 활성 사용자당 비용, 유휴 좌석에서 회수 가능한 낭비를 정량화하고 예산 책정, 비용 청구 및 공급업체 협상을 지원합니다.
IT/CIO 가시성 및 표준화: 부서 및 도구 전반의 채택을 추적하고, 중복되는 보조자(예: Copilot + Cursor 중복)를 식별하며, 생산성 및 접근 제어를 유지하면서 더 적은 수의 플랫폼으로 표준화합니다.
규제 산업을 위한 이사회 준비 보고: 금융 서비스, 의료 및 보험과 같은 분야에서 투명한 방법론과 개인 정보 보호 보장(프롬프트 읽기 없음)을 통해 감사 준비 내보내기를 생성하여 거버넌스 검토 및 위험 위원회를 지원합니다.
엔지니어링 도구 ROI 최적화: Copilot/Cursor/LLM 제품군을 사용하는 소프트웨어 조직의 경우 활성 좌석, 사용 심도 및 계층 적합성을 모니터링하고, 사용되지 않는 라이선스를 회수하며, 채택률은 낮지만 잠재적 영향이 큰 팀에 대한 활성화에 집중합니다.
전사적 활성화 및 변경 관리: 학습 및 개발 또는 운영 팀이 AI 사용에 어려움을 겪는 사람과 성공하는 사람을 식별하고, 목표 코칭 플레이북을 배포하며, 시간 경과에 따른 회사 자체 기준 대비 채택률 향상을 측정할 수 있도록 합니다.
섀도우 AI 및 운영 위험 추적: AI 위험 등록 보기(예: 섀도우 사용량 추정치, 프롬프트 품질 편차 신호, 미사용 라이선스 노출)를 유지하여 리더십이 직원 콘텐츠를 검사하지 않고도 거버넌스 조치를 우선순위화할 수 있도록 합니다.
장점
검증 레이블 및 게시된 방법론을 갖춘 감사 준비 측정항목으로, 공급업체 보고 대시보드보다 분석의 방어 가능성이 높습니다.
개인 정보 보호 우선 접근 방식: 메타데이터만, 읽기 전용 연결, 에이전트/확장 프로그램 없음, 명시적으로 프롬프트 수집 없음.
일관성 없는 공급업체 정의(예: "활성 사용자")를 하나의 스키마로 정규화하여 도구 간 비교 및 의사 결정을 단순화합니다.
단점
적용 범위는 각 공급업체의 관리 API가 노출하는 내용에 따라 달라지며 종종 엔터프라이즈/비즈니스 계층이 필요합니다. 일부 데이터는 "아직 노출되지 않았을" 수 있습니다.
일부 결과/값은 직접 측정하기보다는 모델링되므로 신뢰 구간이 있더라도 불확실성이 발생할 수 있습니다.
최상의 결과를 얻으려면 여러 관리 콘솔을 연결하고 부서별로 "좋은" 결과에 대한 내부 정의를 정렬해야 합니다(설정 및 이해 관계자 조정).
DepthData 사용 방법
1) 올바른 공급업체 플랜 및 관리자 액세스 확인: Depthdata는 공식 공급업체 관리자 API에 의존합니다(종종 Enterprise/Business 계층 필요). 연결하려는 각 도구(예: ChatGPT Enterprise, Claude Enterprise, GitHub Copilot, Gemini Workspace, Vercel + AI Gateway, Notion AI, Replit, Lovable)의 관리자인지 확인하십시오.
2) Depthdata가 먼저 답변하기를 원하는 질문 결정: 초기 질문을 선택하십시오: 도구 전반의 총 AI 지출, 활성 사용자 대 비활성 사용자, 유휴 좌석, 활성 사용자당 비용, 중복 도구로 인해 중복 적용이 발생하는 곳.
3) 읽기 전용 OAuth를 통해 AI 도구 연결: Depthdata에서 각 공급업체를 관리 콘솔에 읽기 전용 OAuth를 사용하여 연결하십시오. Depthdata는 에이전트, 브라우저 확장 프로그램, 스크래핑, 직원 장치에 설치되는 어떤 것도 필요하지 않도록 설계되었습니다.
4) 첫 번째 수집 동기화 실행 (매일 읽기 전용 풀): Depthdata는 좌석, 역할, 세션, 사용 이벤트 및 지출과 같은 메타데이터에 대해 매일 동기화하여 각 공급업체 피드에서 읽기 전용 풀을 수행합니다. 대화/프롬프트 내용은 수집되지 않습니다.
5) 각 공급업체에 대한 커넥터 적용 범위 매트릭스 검토: 각 공급업체가 무엇을 노출할 수 있고 무엇을 노출할 수 없는지 확인하십시오(예: 좌석 및 역할, 사용량 및 채택, 지출, 감사 이벤트). Depthdata는 API를 통해, 내보내기/로그 스트림을 통해 또는 아직 노출되지 않은 데이터를 명시적으로 보여줍니다.
6) 내부적으로 개인 정보 보호 및 거버넌스 기대치 확인: Depthdata가 메타데이터만 사용하고 프롬프트를 읽지 않는다는 것을 이해관계자에게 확인하십시오. 공급업체 피드에 대화 내용이 포함될 수 있는 경우, Depthdata는 수집 시 이를 폐기합니다.
7) Depthdata가 지표를 하나의 통제된 스키마로 정규화하도록 허용: Depthdata는 토큰/크레딧/액션/프리미엄 요청을 단일 스키마로 매핑하여 '활성 사용자'와 같은 정의가 도구 전반에 걸쳐 일관되도록 합니다(공급업체별로 다르지 않도록).
8) 기준선 설정 (첫 4주): Depthdata는 공급업체 벤치마크 또는 산업 평균을 사용하는 대신, 조직 자체의 첫 4주(부서별)에 대한 상승률을 측정합니다.
9) 개요 화면을 열어 작업 공간 건강 점수 확인: 개요를 사용하여 채택, 깊이 및 지출이 단일 작업 공간 건강 점수로 통합된 것을 확인하고, KPI 변화 및 12주 추세를 확인하십시오.
10) 분석을 사용하여 방어 가능한 추세 생성: 채택, 깊이 및 지출을 부서, 도구 또는 직급별로 분류하십시오. 신뢰 레이블과 공개 방법론을 사용하여 숫자가 재무/이사회 심사를 견딜 수 있도록 하십시오.
11) 낭비 식별 및 라이선스 적정화: 활성 사용자당 비용, 유휴 좌석 감지(예: 30-60일 동안 활동 없음) 및 중복 신호(예: Cursor + Copilot)를 사용하여 회수 가능한 지출 및 계층 다운그레이드 기회를 찾으십시오.
12) 코칭을 사용하여 채택 격차 해소: 강력한 AI 사용자로부터 감지된 사용 패턴을 검토하고, 이를 플레이북으로 전환하며, 가치를 놓치고 있는 팀에 알림을 전달하십시오. 시간이 지남에 따라 코칭이 채택을 변경하는지 추적하십시오.
13) 리더보드를 사용하여 깊이(스팸 아님) 보상: 의미 있는 채택을 장려하기 위해 원시 메시지 수 대신 깊이 점수(도구 폭, 연결된 워크플로우, 재시도 패턴)를 사용하여 부서/개인을 비교하십시오.
14) AI 위험 등록부 및 거버넌스 신호 검토: 거버넌스 뷰를 사용하여 섀도우 AI 추정치, 미사용 라이선스, 프롬프트 품질 편차(재시도율을 통해), 워크플로우 중복 및 데이터 유출 노출(Depthdata는 프롬프트 텍스트를 수집하지 않음)과 같은 운영 위험을 모니터링하십시오.
15) 목표 설정 및 분기 말까지 진행 상황 추적: 주간 채택률 %, 사용자당 비용, 지출 상한 또는 부서 활성화 목표와 같은 목표를 정의하십시오. 목표 상태(진행 중/지연/위험)를 사용하여 근본 원인(예: 특정 부서의 유휴 좌석)을 식별하십시오.
16) 방법론이 첨부된 이사회 준비 보고서 내보내기: 채택/지출 분석 및 방어 가능한 방법론(값이 모델링된 경우 신뢰 구간 포함)을 포함하는 브랜드 PDF 내보내기를 생성하십시오.
17) 필요한 경우 BI 스택으로 데이터 푸시: 내부 대시보드를 선호하는 경우, 정규화된 데이터를 BI 환경으로 푸시하여 통제된 정의와 신뢰 레이블링을 일관되게 유지하십시오.
18) 새로운 도구가 나타나면 추가 (몇 분 안에 연결): 회사에 새로운 AI 도구가 도입되면 동일한 읽기 전용 관리자 접근 방식을 통해 연결하십시오. Depthdata는 기록 연속성을 유지하면서 동일한 채택/지출/가치 모델로 이를 정규화합니다.
DepthData 자주 묻는 질문
DepthData는 기업이 사용하는 AI 도구(예: ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, Cursor 등)를 연결하여 채택, 지출 및 결과당 비용에 대한 통제되고 감사 준비가 된 단일 뷰를 제공하는 AI 지출 인텔리전스 플랫폼입니다.
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