DepthData
DepthData — это платформа для анализа расходов на ИИ, которая объединяет инструменты ИИ вашей компании (например, ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, Cursor) в единое представление только для чтения, управляемое представление о внедрении, расходах и стоимости на результат с готовой для совета директоров отчетностью и рекомендациями по обучению — без чтения запросов и установки агентов.
https://depthdata.vercel.app/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Информация о продукте
Обновлено:07/08/2026
Что такое DepthData
DepthData (Depthdata) помогает организациям понять, что они на самом деле делают с ИИ, объединяя данные об использовании, количестве мест и расходах по многим продуктам ИИ в единый источник достоверной информации. Вместо того чтобы жонглировать несколькими консолями администратора поставщиков, он предоставляет унифицированное, финансово-ориентированное представление о внедрении и эффективности, такое как активные пользователи, использование токенов, состав моделей, потери от неиспользуемых мест и стоимость на активного пользователя, чтобы руководители могли ответить на вопрос «как дела с ИИ?» с помощью обоснованных метрик. Он разработан как для руководителей, так и для операционных заинтересованных сторон (генеральный директор/финансовый директор/ИТ-директор, финансы, ИТ и руководители групп) и подчеркивает конфиденциальность, принимая только метаданные, а не содержимое разговоров.
Ключевые особенности DepthData
DepthData – это платформа аналитики расходов на ИИ, которая объединяет административные консоли таких инструментов, как ChatGPT Enterprise, Claude, GitHub Copilot, Gemini Workspace, Cursor и других, в единое, готовое к аудиту представление о внедрении, глубине использования и расходах на ИИ. Она нормализует метрики поставщиков в одну управляемую модель данных (так что «активный пользователь» и расходы означают одно и то же для всех инструментов), маркирует каждый KPI по способу его проверки (измерено или смоделировано с доверительными интервалами) и выдает удобные для руководства результаты, такие как оценка состояния рабочего пространства, отчеты для совета директоров и рекомендации по оптимизации. DepthData по умолчанию доступна только для чтения, использует соединения OAuth/API (без агентов или расширений) и явно не принимает и не читает содержимое запросов — только метаданные.
Единый реестр расходов и внедрения ИИ: Агрегирует места, роли, события использования и расходы по нескольким поставщикам ИИ в единое управляемое представление, устраняя необходимость согласовывать несколько отдельных административных панелей и электронных таблиц.
Метки доказательств и обоснованная аналитика: Каждая метрика помечена способом ее проверки (например, прямой API, экспорт/журналы, данные биллинга или смоделированные оценки) и включает методологию и доверительные интервалы, чтобы цифры могли выдержать проверку финансовым директором/советом директоров.
Сбор данных только для чтения с приоритетом конфиденциальности: Соединения OAuth только для чтения с административными API поставщиков; без агентов на ноутбуках, без расширений браузера, без скрапинга и без приема запросов/контента — только метаданные, такие как сеансы, места и сигналы использования.
Оценка состояния рабочего пространства и исполнительные панели: Объединяет внедрение, глубину использования и эффективность/расходы в единую оценку состояния с детализированными KPI и тенденциями, предназначенную для быстрого ответа на вопрос «как дела с ИИ?».
Коучинг и подсказки для улучшения внедрения: Выявляет закономерности высокоэффективного использования ИИ, превращает их в руководства и направляет подсказки командам с наибольшими пробелами — затем отслеживает влияние, чтобы внедрение отражалось в метриках внедрения.
Оптимизация размера и обнаружение потерь: Выявляет неиспользуемые или малоинтенсивные места, дублирующее покрытие инструментами и несоответствия уровней; предоставляет рекомендации, такие как возврат неактивных лицензий или понижение уровня, где качество вывода, вероятно, находится в пределах допустимого.
Варианты использования DepthData
Управление расходами на ИИ под руководством финансового отдела (любое предприятие): Объедините подписки и использование ИИ в единое представление для количественной оценки общих расходов, стоимости на активного пользователя и возмещаемых потерь от неиспользуемых мест — поддержка бюджетирования, возмещения затрат и переговоров с поставщиками.
Прозрачность и стандартизация для ИТ/CIO: Отслеживайте внедрение в различных отделах и инструментах, выявляйте избыточных помощников (например, дублирование Copilot + Cursor) и стандартизируйте использование меньшего количества платформ, сохраняя при этом производительность и контроль доступа.
Отчетность для совета директоров в регулируемых отраслях: В таких секторах, как финансовые услуги, здравоохранение и страхование, создавайте готовые к аудиту отчеты с прозрачной методологией и гарантиями конфиденциальности (без чтения запросов) для поддержки проверок управления и комитетов по рискам.
Оптимизация рентабельности инвестиций в инженерные инструменты: Для организаций-разработчиков программного обеспечения, использующих пакеты Copilot/Cursor/LLM, отслеживайте активные места, глубину использования и соответствие уровню; возвращайте неиспользуемые лицензии и сосредоточьте усилия по внедрению на командах с низким уровнем внедрения, но высоким потенциальным влиянием.
Внедрение и управление изменениями в масштабах всей компании: Позвольте командам обучения и развития или операционным командам определять, кто испытывает трудности, а кто преуспевает с ИИ, развертывать целевые руководства по коучингу и измерять рост внедрения по отношению к собственной базовой линии компании с течением времени.
Отслеживание теневого ИИ и операционных рисков: Поддерживайте реестр рисков ИИ (например, оценки теневого использования, сигналы отклонения качества запросов, подверженность неиспользуемым лицензиям), чтобы руководство могло приоритизировать действия по управлению без проверки содержимого сотрудников.
Преимущества
Готовые к аудиту метрики с метками проверки и опубликованной методологией, что делает аналитику более обоснованной, чем отчеты поставщиков.
Подход, ориентированный на конфиденциальность: только метаданные, соединения только для чтения, без агентов/расширений и явно без приема запросов.
Нормализует несогласованные определения поставщиков (например, «активный пользователь») в единую схему, упрощая сравнение инструментов и принятие решений.
Недостатки
Покрытие зависит от того, что предоставляют административные API каждого поставщика, и часто требует корпоративных/бизнес-уровней; некоторые данные могут быть «пока не доступны».
Некоторые результаты/значения моделируются, а не измеряются напрямую, что может вносить неопределенность даже с доверительными интервалами.
Наилучшие результаты требуют подключения нескольких административных консолей и согласования внутренних определений «хороших» результатов для каждого отдела (настройка и координация заинтересованных сторон).
Как использовать DepthData
1) Убедитесь, что у вас есть правильные планы поставщика и административный доступ: Depthdata полагается на официальные административные API поставщиков (часто требующие уровней Enterprise/Business). Убедитесь, что вы являетесь администратором для каждого инструмента, который вы хотите подключить (например, ChatGPT Enterprise, Claude Enterprise, GitHub Copilot, Gemini Workspace, Vercel + AI Gateway, Notion AI, Replit, Lovable).
2) Решите, на какие вопросы Depthdata должна ответить в первую очередь: Выберите первоначальные вопросы, такие как: общие расходы на ИИ по всем инструментам, кто активен, а кто бездействует, какие места не используются, стоимость на активного пользователя и где дублирующие инструменты создают избыточное покрытие.
3) Подключите свои инструменты ИИ через OAuth только для чтения: В Depthdata подключите каждого поставщика, используя OAuth только для чтения, к консоли администратора. Depthdata разработан таким образом, чтобы не требовать агентов, расширений браузера, сбора данных и ничего, установленного на устройствах сотрудников.
4) Запустите первую синхронизацию приема данных (ежедневные запросы только для чтения): Depthdata ежедневно выполняет запросы только для чтения из каждого канала поставщика для метаданных, таких как места, роли, сеансы, события использования и расходы. Содержимое разговоров/запросов не принимается.
5) Просмотрите матрицу покрытия коннекторов для каждого поставщика: Проверьте, что каждый поставщик может и не может предоставить (например, места и роли, использование и внедрение, расходы, события аудита). Depthdata явно показывает, где данные доступны через API, через экспорт/потоки журналов или еще не предоставлены.
6) Подтвердите ожидания конфиденциальности и управления внутри компании: Подтвердите заинтересованным сторонам, что Depthdata использует только метаданные и не читает запросы. Если канал поставщика может включать содержимое разговора, Depthdata отбрасывает его при приеме.
7) Позвольте Depthdata нормализовать метрики в единую управляемую схему: Depthdata сопоставляет токены/кредиты/действия/премиум-запросы в единую схему, чтобы определения, такие как «активный пользователь», были согласованы между инструментами (вместо того, чтобы различаться по поставщикам).
8) Установите свой базовый уровень (первые четыре недели): Depthdata измеряет рост по отношению к собственным первым четырем неделям вашей организации (по отделам), а не использует бенчмарки поставщиков или средние показатели по отрасли.
9) Откройте панель «Обзор», чтобы получить оценку состояния рабочего пространства: Используйте «Обзор», чтобы увидеть внедрение, глубину и расходы, объединенные в единую оценку состояния рабочего пространства, с дельтами KPI и 12-недельными тенденциями.
10) Используйте аналитику для получения обоснованных тенденций: Разделите внедрение, глубину и расходы по отделам, инструментам или старшинству. Используйте метки достоверности и открытую методологию, чтобы цифры могли выдержать проверку со стороны финансов/совета директоров.
11) Выявите потери и оптимизируйте лицензии: Используйте стоимость на активного пользователя, обнаружение неиспользуемых мест (например, отсутствие активности в течение 30–60 дней) и сигналы перекрытия (например, Cursor + Copilot), чтобы найти возмещаемые расходы и возможности для понижения уровня.
12) Используйте коучинг для устранения пробелов во внедрении: Проанализируйте выявленные модели использования сильных пользователей ИИ, преобразуйте их в руководства и направьте подсказки командам, которые упускают выгоду. Отслеживайте, изменяет ли коучинг внедрение со временем.
13) Используйте таблицу лидеров для поощрения глубины (а не спама): Сравнивайте отделы/отдельных лиц, используя оценку глубины (широта инструментов, цепочки рабочих процессов, шаблоны повторных попыток), а не необработанное количество сообщений, чтобы стимулировать значимое внедрение.
14) Просмотрите реестр рисков ИИ и сигналы управления: Используйте представление управления для мониторинга операционных рисков, таких как оценки теневого ИИ, неиспользуемые лицензии, отклонения качества запросов (через частоту повторных попыток), дублирование рабочих процессов и подверженность утечке данных (отметьте, что Depthdata не принимает текст запросов).
15) Установите цели и отслеживайте прогресс до конца квартала: Определите цели, такие как еженедельный процент внедрения, стоимость на пользователя, ограничения расходов или целевые показатели активации отделов. Используйте статус цели (в процессе/отстает/под угрозой) для выявления первопричин (например, неактивные места в конкретном отделе).
16) Экспортируйте готовые для совета директоров отчеты с приложенной методологией: Создавайте фирменные PDF-экспорты, которые включают разбивки внедрения/расходов и обоснованную методологию (включая доверительные интервалы, где значения моделируются).
17) При необходимости передайте данные в ваш BI-стек: Если вы предпочитаете внутренние панели мониторинга, передайте нормализованные данные в вашу BI-среду, сохраняя согласованные управляемые определения и метки достоверности.
18) Добавляйте новые инструменты по мере их появления (подключайте за считанные минуты): Когда в компании появляется новый инструмент ИИ, подключите его с помощью того же подхода администратора только для чтения. Depthdata нормализует его в ту же модель внедрения/расходов/ценности, сохраняя историческую непрерывность.
Часто задаваемые вопросы о DepthData
DepthData - это платформа аналитики расходов на ИИ, которая объединяет используемые компанией инструменты ИИ (например, ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, Cursor и другие) в единое управляемое, готовое к аудиту представление об использовании, расходах и стоимости за результат.
Популярные статьи
Atoms: Мультиагентная ИИ-платформа, которая превращает идеи в готовые к запуску продукты
May 22, 2026
Nano Banana SBTI: Что это такое, как это работает и как это использовать в 2026 году
Apr 15, 2026
Обзор Atoms — AI Product Builder, переопределяющий цифровое творчество в 2026 году
Apr 10, 2026
Kilo Claw: Как развернуть и использовать настоящего AI-агента "Сделай-Это-За-Вас" (Обновление 2026)
Apr 3, 2026
Последние ИИ-инструменты, похожие на DepthData
TubeVoice
TubeVoice - это анализатор комментариев на YouTube, работающий на основе ИИ, который помогает создателям контента понимать свою аудиторию, предоставляя инсайты из комментариев к видео через автоматизированный анализ.
ReviewPower
ReviewPower — это универсальная платформа, которая агрегирует и анализирует надежные отзывы с G2 и Capterra, чтобы помочь компаниям получать ценные прозрения из отзывов клиентов.
Insightfull
Insightfull — это платформа для отслеживания здоровья, поддерживаемая искусственным интеллектом, которая помогает пользователям мониторить симптомы, анализировать данные о здоровье и получать персонализированные инсайты через функции отслеживания симптомов, записи питания и управления приемом лекарств.
SERPrecon
SERPrecon — это продвинутый инструмент для SEO, который использует векторы, машинное обучение и обработку естественного языка, чтобы помочь пользователям анализировать и обгонять конкурентов, применяя те же методы, что и современные поисковые системы.
Популярные ИИ-инструменты, похожие на DepthData
Radar
App Radar — это комплексный инструмент оптимизации магазина приложений (ASO), который использует исследование ключевых слов на основе искусственного интеллекта, анализ конкурентов и автоматизированные инструменты для улучшения видимости и рейтинга приложений в Apple App Store и Google Play Store.
Ask Ad Manager by Google Ads
Ask Ad Manager – это разговорный агент на базе Gemini внутри Google Ad Manager, который помогает издателям устранять проблемы в режиме реального времени, генерировать пользовательские отчеты о производительности по подсказкам и переходить непосредственно к нужным настройкам, используя свои собственные данные Ad Manager.
Intercom
Intercom — это платформа поддержки клиентов на базе искусственного интеллекта, которая обеспечивает мгновенную поддержку, повышает производительность агентов и предоставляет аналитику для руководителей поддержки.
Branded
Branded — это компания по исследованию рынка, использующая искусственный интеллект и передовые методы выборки для предоставления высококачественных инсайтов и данных о потребителях.