DepthData
DepthData, şirketinizin yapay zeka araçlarını (örn. ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, Cursor) benimseme, harcama ve sonuç başına maliyetin tek bir salt okunur, yönetilen görünümüne bağlayan, yönetim kuruluna hazır raporlama ve koçluk içgörüleri sunan bir yapay zeka harcama zekası platformudur; istemleri okumadan veya aracı yüklemeden.
https://depthdata.vercel.app/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Ürün Bilgisi
Güncellendi:Aug 7, 2026
DepthData Nedir
DepthData (Depthdata), birçok yapay zeka ürünündeki kullanımı, koltukları ve harcamaları tek bir doğruluk kaynağında birleştirerek kuruluşların yapay zeka ile gerçekte ne yaptıklarını anlamalarına yardımcı olur. Birden fazla satıcı yönetici konsoluyla uğraşmak yerine, aktif kullanıcılar, jeton kullanımı, model karışımı, boşta kalan koltuk israfı ve aktif kullanıcı başına maliyet gibi benimseme ve verimliliğin birleşik, finans düzeyinde bir görünümünü sunar; böylece liderler 'yapay zeka nasıl gidiyor?' sorusunu savunulabilir metriklerle yanıtlayabilir. Hem yönetici hem de operasyonel paydaşlar (CEO/CFO/CIO, finans, BT ve ekip liderleri) için tasarlanmıştır ve yalnızca meta verileri alarak, konuşma içeriğini almayarak gizliliğe önem verir.
DepthData Temel Özellikleri
DepthData, ChatGPT Enterprise, Claude, GitHub Copilot, Gemini Workspace, Cursor ve diğerleri gibi araçların yönetici konsollarını yapay zeka benimseme, kullanım derinliği ve harcama konusunda tek, denetime hazır bir görünüme bağlayan bir yapay zeka harcama zekası platformudur. Satıcı metriklerini tek bir yönetilen veri modelinde normalleştirir (böylece "aktif kullanıcı" ve harcama araçlar arasında aynı anlama gelir), her KPI'yı nasıl doğrulandığına göre etiketler (güven aralıklarıyla ölçülen veya modellenen) ve çalışma alanı sağlık puanı, yönetim kuruluna hazır raporlar ve doğru boyutlandırma önerileri gibi liderlik dostu çıktılar üretir. DepthData tasarımsal olarak salt okunurdur, OAuth/API bağlantıları kullanır (aracı veya uzantı yok) ve açıkça istem içeriğini almaz veya okumaz; yalnızca meta verileri kullanır.
Birleşik yapay zeka harcama ve benimseme defteri: Birden çok yapay zeka satıcısındaki koltukları, rolleri, kullanım olaylarını ve harcamaları tek bir yönetilen görünümde birleştirerek, birkaç ayrı yönetici panosunu ve elektronik tabloyu uzlaştırma ihtiyacını ortadan kaldırır.
Kanıt etiketleri ve savunulabilir analitikler: Her metrik, nasıl doğrulandığına (örn. doğrudan API, dışa aktarımlar/günlükler, faturalandırma akışları veya modellenen tahminler) göre etiketlenir ve CFO/yönetim kurulu incelemesine dayanabilecek sayılar için metodoloji ve güven aralıkları içerir.
Gizlilik öncelikli, salt okunur veri toplama: Satıcı yönetici API'larına salt okunur OAuth bağlantıları; dizüstü bilgisayar aracıları yok, tarayıcı uzantıları yok, kazıma yok ve istem/içerik alımı yok; yalnızca oturumlar, koltuklar ve kullanım sinyalleri gibi meta veriler.
Çalışma alanı sağlık puanı ve yönetici panoları: Benimsemeyi, kullanım derinliğini ve verimliliği/harcamayı, "yapay zeka nasıl gidiyor?" sorusunu bir bakışta yanıtlamak için tasarlanmış, ayrıntılı KPI'lar ve trendlerle tek bir sağlık puanına dönüştürür.
Benimsemeyi iyileştirmek için koçluk ve dürtmeler: Yüksek performanslı yapay zeka kullanım modellerini belirler, bunları kılavuzlara dönüştürür ve en büyük boşluklara sahip ekiplere dürtmeler yönlendirir; ardından etkinleştirmeyi benimseme metriklerinde göstermek için etkiyi izler.
Doğru boyutlandırma ve israf tespiti: Boşta veya düşük yoğunluklu koltukları, yinelenen araç kapsamını ve katman uyumsuzluklarını ortaya çıkarır; kullanılmayan lisansları geri alma veya çıktı kalitesinin tolerans dahilinde olması muhtemel olan yerlerde katmanları düşürme gibi öneriler sunar.
DepthData Kullanım Alanları
Finans liderliğindeki yapay zeka maliyet yönetimi (herhangi bir işletme): Toplam harcamayı, aktif kullanıcı başına maliyeti ve boşta kalan koltuklardan geri kazanılabilir israfı ölçmek için yapay zeka aboneliklerini ve kullanımını tek bir görünümde birleştirerek bütçeleme, masraf iadesi ve satıcı müzakerelerini destekler.
BT/CIO görünürlüğü ve standardizasyonu: Departmanlar ve araçlar arasındaki benimsemeyi takip edin, gereksiz asistanları (örn. Copilot + Cursor çakışması) belirleyin ve üretkenliği ve erişim kontrollerini korurken daha az platformda standartlaşın.
Düzenlenmiş endüstriler için yönetim kuruluna hazır raporlama: Finansal hizmetler, sağlık hizmetleri ve sigorta gibi sektörlerde, yönetim incelemelerini ve risk komitelerini desteklemek için şeffaf metodoloji ve gizlilik garantileri (istem okuması yok) ile denetime hazır dışa aktarımlar üretin.
Mühendislik aracı yatırım getirisi optimizasyonu: Copilot/Cursor/LLM paketlerini kullanan yazılım kuruluşları için aktif koltukları, kullanım derinliğini ve katman uygunluğunu izleyin; kullanılmayan lisansları geri alın ve düşük benimseme ancak yüksek potansiyel etki gösteren ekiplere etkinleştirmeye odaklanın.
Şirket çapında etkinleştirme ve değişim yönetimi: Öğrenme ve Gelişim veya Operasyon ekiplerinin yapay zeka ile kimin takıldığını veya başarılı olduğunu belirlemesini, hedeflenen koçluk kılavuzlarını dağıtmasını ve zaman içinde şirketin kendi temel çizgisine göre benimseme artışını ölçmesini sağlayın.
Gölge yapay zeka ve operasyonel risk takibi: Liderliğin çalışan içeriğini incelemeden yönetim eylemlerini önceliklendirebilmesi için bir yapay zeka risk kayıt görünümü (örn. gölge kullanım tahminleri, istem kalitesi varyans sinyalleri, kullanılmayan lisans maruziyeti) sağlayın.
Artıları
Doğrulama etiketleri ve yayınlanmış metodoloji ile denetime hazır metrikler, analitikleri satıcı tarafından bildirilen panolardan daha savunulabilir hale getirir.
Gizlilik odaklı yaklaşım: yalnızca meta veriler, salt okunur bağlantılar, aracı/uzantı yok ve açıkça istem alımı yok.
Tutarsız satıcı tanımlarını (örn. "aktif kullanıcı") tek bir şemada normalleştirerek, araçlar arası karşılaştırmaları ve karar vermeyi basitleştirir.
Eksileri
Kapsam, her satıcının yönetici API'larının neyi açığa çıkardığına bağlıdır ve genellikle kurumsal/iş katmanları gerektirir; bazı veriler "henüz açığa çıkarılmamış" olabilir.
Bazı sonuçlar/değerler doğrudan ölçülmek yerine modellenir, bu da güven aralıklarıyla bile belirsizlik yaratabilir.
En iyi sonuçlar, birden çok yönetici konsolunu bağlamayı ve departman başına "iyi" sonuçların dahili tanımlarını hizalamayı gerektirir (kurulum ve paydaş koordinasyonu).
DepthData Nasıl Kullanılır
1) Doğru satıcı planlarına ve yönetici erişimine sahip olduğunuzu onaylayın: Depthdata, resmi satıcı yönetici API'lerine güvenir (genellikle Kurumsal/İş katmanları gerektirir). Bağlanmak istediğiniz her araç için yönetici olduğunuzdan emin olun (örn. ChatGPT Enterprise, Claude Enterprise, GitHub Copilot, Gemini Workspace, Vercel + AI Gateway, Notion AI, Replit, Lovable).
2) Depthdata'nın ilk olarak neyi yanıtlamasını istediğinize karar verin: Araçlar genelinde toplam yapay zeka harcaması, kimlerin aktif kimlerin pasif olduğu, hangi koltukların boşta olduğu, aktif kullanıcı başına maliyet ve çakışan araçların nerede yinelenen kapsama alanı oluşturduğu gibi başlangıçtaki soruları seçin.
3) Yapay zeka araçlarınızı salt okunur OAuth aracılığıyla bağlayın: Depthdata'da, her satıcıyı yönetici konsoluna salt okunur OAuth kullanarak bağlayın. Depthdata, hiçbir aracı, tarayıcı uzantısını, kazımayı ve çalışan cihazlarına hiçbir şey yüklemeyi gerektirmeyecek şekilde tasarlanmıştır.
4) İlk alım senkronizasyonunu çalıştırın (günlük salt okunur çekimler): Depthdata, koltuklar, roller, oturumlar, kullanım olayları ve harcamalar gibi meta veriler için her satıcı beslemesinden günlük senkronizasyonda salt okunur çekimler yapar. Konuşma/istem içeriği alınmaz.
5) Her satıcı için bağlayıcı kapsama matrisini inceleyin: Her satıcının neleri açığa çıkarabileceğini ve neleri çıkaramayacağını kontrol edin (örn. koltuklar ve roller, kullanım ve benimseme, harcama, denetim olayları). Depthdata, verilerin API aracılığıyla, dışa aktarımlar/günlük akışları aracılığıyla veya henüz açığa çıkarılmamış olduğu yerleri açıkça gösterir.
6) Gizlilik ve yönetişim beklentilerini dahili olarak doğrulayın: Paydaşlarla Depthdata'nın yalnızca meta verileri kullandığını ve istemleri okumadığını onaylayın. Bir satıcı beslemesi konuşma içeriği içerebiliyorsa, Depthdata bunu alım sırasında atar.
7) Depthdata'nın metrikleri tek bir yönetilen şemaya normalleştirmesine izin verin: Depthdata, jetonları/kredileri/eylemleri/premium istekleri tek bir şemaya eşler, böylece 'aktif kullanıcı' gibi tanımlar araçlar arasında tutarlı olur (satıcıya göre farklılık göstermek yerine).
8) Temel çizginizi oluşturun (ilk dört hafta): Depthdata, satıcı kıyaslamaları veya endüstri ortalamaları kullanmak yerine, kuruluşunuzun kendi ilk dört haftasına (departman başına) göre artışı ölçer.
9) Çalışma alanı sağlık puanını almak için Genel Bakış yüzeyini açın: Benimseme, derinlik ve harcamayı tek bir çalışma alanı sağlık puanında görmek için Genel Bakış'ı kullanın, arkasında KPI deltaları ve 12 haftalık eğilimler bulunur.
10) Savunulabilir eğilimler üretmek için Analitik'i kullanın: Benimseme, derinlik ve harcamayı departmana, araca veya kıdeme göre dilimleyin. Sayıların finans/yönetim kurulu incelemesine dayanabilmesi için güven etiketlerini ve açık metodolojiyi kullanın.
11) İsrafı belirleyin ve lisansları doğru boyutlandırın: Aktif kullanıcı başına maliyet, boşta koltuk tespiti (örn. 30-60 gün içinde etkinlik yok) ve çakışma sinyallerini (örn. Cursor + Copilot) kullanarak geri kazanılabilir harcamaları ve katman düşürme fırsatlarını bulun.
12) Benimseme boşluklarını kapatmak için Koçluk'u kullanın: Güçlü yapay zeka kullanıcılarından tespit edilen kullanım modellerini inceleyin, bunları oyun kitaplarına dönüştürün ve masada değer bırakan ekiplere teşvikler gönderin. Koçluğun zamanla benimsemeyi değiştirip değiştirmediğini izleyin.
13) Derinliği ödüllendirmek için Lider Tablosu'nu kullanın (spam değil): Anlamlı benimsemeyi teşvik etmek için ham mesaj sayıları yerine derinlik puanlamasını (araç genişliği, zincirleme iş akışları, tekrar deneme modelleri) kullanarak departmanları/bireyleri karşılaştırın.
14) Yapay zeka risk kaydını ve yönetişim sinyallerini inceleyin: Gölge yapay zeka tahminleri, kullanılmayan lisanslar, istem kalitesi varyansı (tekrar deneme oranları aracılığıyla), iş akışı tekrarı ve veri sızıntısı maruziyeti gibi operasyonel riskleri izlemek için yönetişim görünümünü kullanın (Depthdata'nın istem metnini almadığını unutmayın).
15) Hedefler belirleyin ve çeyrek sonuna kadar ilerlemeyi izleyin: Haftalık benimseme yüzdesi, kullanıcı başına maliyet, harcama limitleri veya departman aktivasyon hedefleri gibi hedefler tanımlayın. Kök nedenleri (örn. belirli bir departmanda boşta kalan koltuklar) belirlemek için hedef durumunu (yolda/geride/risk altında) kullanın.
16) Metodoloji eklenmiş, yönetim kuruluna hazır raporları dışa aktarın: Benimseme/harcama dökümlerini ve savunulabilir metodolojiyi (değerlerin modellendiği yerlerde güven bantları dahil) içeren markalı PDF dışa aktarımları oluşturun.
17) Gerekirse verileri BI yığınına aktarın: Dahili panoları tercih ediyorsanız, yönetilen tanımları ve güven etiketlemesini tutarlı tutarak normalleştirilmiş verileri BI ortamınıza aktarın.
18) Yeni araçları ortaya çıktıkça ekleyin (dakikalar içinde bağlanın): Şirkette yeni bir yapay zeka aracı tanıtıldığında, aynı salt okunur yönetici yaklaşımıyla bağlayın. Depthdata, geçmiş sürekliliğini korurken onu aynı benimseme/harcama/değer modeline normalleştirir.
DepthData SSS
DepthData, bir şirketin kullandığı yapay zeka araçlarını (örneğin ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, Cursor ve daha fazlası) benimseme, harcama ve çıktı başına maliyetin yönetilen, denetime hazır tek bir görünümüne bağlayan bir yapay zeka harcama zekası platformudur.
Popüler Makaleler
Atoms: Fikirleri Lansmana Hazır Ürünlere Dönüştüren Çoklu Ajan Yapay Zeka Platformu
May 22, 2026
Nano Banana SBTI: Nedir, Nasıl Çalışır ve 2026'da Nasıl Kullanılır
Apr 15, 2026
Atoms İncelemesi — 2026'da Dijital Oluşumu Yeniden Tanımlayan Yapay Zeka Ürün Geliştiricisi
Apr 10, 2026
Kilo Claw: Gerçek Bir "Senin Yerine Yapan" Yapay Zeka Aracısı Nasıl Kurulur ve Kullanılır (2026 Güncellemesi)
Apr 3, 2026
DepthData Benzer En Yeni Yapay Zeka Araçları
TubeVoice
TubeVoice, içerik üreticilerinin video yorumlarından otomatik analiz yoluyla içgörüler sağlayarak izleyicilerini anlamalarına yardımcı olan AI destekli bir YouTube yorum analizörüdür.
ReviewPower
ReviewPower, işletmelerin müşteri geri bildirimlerinden değerli içgörüler elde etmelerine yardımcı olmak için G2 ve Capterra'dan güvenilir incelemeleri toplayan ve analiz eden hepsi bir arada bir platformdur.
Insightfull
Insightfull, kullanıcıların semptomları izlemelerine, sağlık verilerini analiz etmelerine ve semptom takibi, yiyecek kaydı ve ilaç yönetimi özellikleri aracılığıyla kişiselleştirilmiş içgörüler almalarına yardımcı olan yapay zeka destekli bir sağlık izleme platformudur.
SERPrecon
SERPrecon, kullanıcıların modern arama motorlarının kullandığı aynı yöntemleri kullanarak rakipleri analiz etmelerine ve geride bırakmalarına yardımcı olan ileri düzey bir SEO aracıdır.
DepthData Gibi Popüler Yapay Zeka Araçları
Radar
App Radar, Apple App Store ve Google Play Store'da uygulama görünürlüğünü ve sıralamalarını iyileştirmeye yardımcı olmak için yapay zeka destekli anahtar kelime araştırması, rakip analizi ve otomatik araçlardan yararlanan kapsamlı bir uygulama mağazası optimizasyonu (ASO) aracıdır.
Ask Ad Manager by Google Ads
Ask Ad Manager, Google Ad Manager içinde Gemini destekli bir konuşma aracıdır ve yayıncıların sorunları gerçek zamanlı olarak gidermesine, istemlerden özel performans raporları oluşturmasına ve kendi Ad Manager verilerini kullanarak doğrudan doğru ayarlara gitmesine yardımcı olur.
Intercom
Intercom, anlık destek sağlayan, temsilci verimliliğini artıran ve destek liderlerine içgörüler sunan AI destekli bir müşteri hizmetleri platformudur.
Branded
Branded, yüksek kaliteli tüketici içgörüleri ve verileri sağlamak için AI ve gelişmiş örnekleme teknikleri kullanan bir pazar araştırma şirketidir.