DepthData
DepthData là một nền tảng thông minh chi tiêu AI kết nối các công cụ AI của công ty bạn (ví dụ: ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, Cursor) vào một chế độ xem chỉ đọc, được quản lý về việc áp dụng, chi tiêu và chi phí cho mỗi kết quả với báo cáo sẵn sàng cho ban giám đốc và thông tin chi tiết về huấn luyện—mà không cần đọc lời nhắc hoặc cài đặt tác nhân.
https://depthdata.vercel.app/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Thông tin Sản phẩm
Đã cập nhật:Aug 7, 2026
DepthData là gì
DepthData (Depthdata) giúp các tổ chức hiểu những gì họ thực sự đang làm với AI bằng cách hợp nhất việc sử dụng, số lượng chỗ ngồi và chi tiêu trên nhiều sản phẩm AI vào một nguồn thông tin duy nhất. Thay vì phải xử lý nhiều bảng điều khiển quản trị của nhà cung cấp, nó cung cấp một chế độ xem thống nhất, cấp độ tài chính về việc áp dụng và hiệu quả—chẳng hạn như người dùng hoạt động, mức sử dụng token, sự kết hợp mô hình, lãng phí chỗ ngồi không hoạt động và chi phí cho mỗi người dùng hoạt động—để các nhà lãnh đạo có thể trả lời câu hỏi “AI đang hoạt động như thế nào?” với các số liệu có thể bảo vệ được. Nó được thiết kế cho cả các bên liên quan điều hành và vận hành (CEO/CFO/CIO, tài chính, CNTT và trưởng nhóm) và nhấn mạnh quyền riêng tư bằng cách chỉ thu thập siêu dữ liệu, không phải nội dung cuộc trò chuyện.
Các Tính năng Chính của DepthData
DepthData là một nền tảng thông minh về chi tiêu AI, kết nối các bảng điều khiển quản trị của các công cụ như ChatGPT Enterprise, Claude, GitHub Copilot, Gemini Workspace, Cursor và các công cụ khác thành một chế độ xem duy nhất, sẵn sàng kiểm toán về việc áp dụng AI, mức độ sử dụng và chi tiêu. Nó chuẩn hóa các số liệu của nhà cung cấp thành một mô hình dữ liệu được quản lý (để "người dùng hoạt động" và chi tiêu có cùng ý nghĩa trên các công cụ), gắn nhãn từng KPI bằng cách xác minh (đo lường so với mô hình với dải tin cậy) và tạo ra các đầu ra thân thiện với lãnh đạo như điểm sức khỏe không gian làm việc, báo cáo sẵn sàng cho hội đồng quản trị và các khuyến nghị điều chỉnh kích thước phù hợp. DepthData được thiết kế chỉ đọc, sử dụng kết nối OAuth/API (không có tác nhân hoặc tiện ích mở rộng) và rõ ràng không nhập hoặc đọc nội dung lời nhắc—chỉ siêu dữ liệu.
Sổ cái chi tiêu & áp dụng AI hợp nhất: Tổng hợp các ghế, vai trò, sự kiện sử dụng và chi tiêu trên nhiều nhà cung cấp AI thành một chế độ xem được quản lý, thay thế nhu cầu đối chiếu nhiều bảng điều khiển quản trị và bảng tính riêng biệt.
Nhãn bằng chứng & phân tích có thể bảo vệ: Mọi số liệu đều được gắn thẻ về cách nó được xác minh (ví dụ: API trực tiếp, xuất/nhật ký, nguồn cấp dữ liệu thanh toán hoặc ước tính theo mô hình) và bao gồm phương pháp và dải tin cậy để các con số có thể chịu được sự giám sát của CFO/hội đồng quản trị.
Thu thập dữ liệu chỉ đọc, ưu tiên quyền riêng tư: Kết nối OAuth chỉ đọc với API quản trị của nhà cung cấp; không có tác nhân máy tính xách tay, không có tiện ích mở rộng trình duyệt, không cạo dữ liệu và không nhập lời nhắc/nội dung—chỉ siêu dữ liệu như phiên, ghế và tín hiệu sử dụng.
Điểm sức khỏe không gian làm việc & bảng điều khiển điều hành: Tổng hợp việc áp dụng, mức độ sử dụng và hiệu quả/chi tiêu thành một điểm sức khỏe duy nhất với các KPI chi tiết và xu hướng, được thiết kế để trả lời câu hỏi "AI đang hoạt động như thế nào?" trong nháy mắt.
Huấn luyện và khuyến khích để cải thiện việc áp dụng: Xác định các mô hình sử dụng AI hiệu suất cao, biến chúng thành các hướng dẫn và chuyển các khuyến khích đến các nhóm có khoảng cách lớn nhất—sau đó theo dõi tác động để việc hỗ trợ hiển thị trong các số liệu áp dụng.
Điều chỉnh kích thước phù hợp & phát hiện lãng phí: Phát hiện các ghế không hoạt động hoặc cường độ thấp, trùng lặp công cụ và không khớp cấp độ; cung cấp các khuyến nghị như thu hồi giấy phép không hoạt động hoặc hạ cấp độ nơi chất lượng đầu ra có thể nằm trong giới hạn cho phép.
Các Trường hợp Sử dụng của DepthData
Quản trị chi phí AI do tài chính dẫn dắt (bất kỳ doanh nghiệp nào): Hợp nhất các đăng ký và sử dụng AI vào một chế độ xem để định lượng tổng chi tiêu, chi phí cho mỗi người dùng hoạt động và lãng phí có thể thu hồi từ các ghế không hoạt động—hỗ trợ lập ngân sách, tính phí lại và đàm phán với nhà cung cấp.
Khả năng hiển thị và tiêu chuẩn hóa của IT/CIO: Theo dõi việc áp dụng trên các phòng ban và công cụ, xác định các trợ lý dư thừa (ví dụ: sự chồng chéo giữa Copilot + Cursor) và tiêu chuẩn hóa trên ít nền tảng hơn trong khi vẫn duy trì năng suất và kiểm soát truy cập.
Báo cáo sẵn sàng cho hội đồng quản trị cho các ngành được quản lý: Trong các lĩnh vực như dịch vụ tài chính, chăm sóc sức khỏe và bảo hiểm, tạo ra các xuất khẩu sẵn sàng kiểm toán với phương pháp minh bạch và đảm bảo quyền riêng tư (không đọc lời nhắc) để hỗ trợ các đánh giá quản trị và ủy ban rủi ro.
Tối ưu hóa ROI công cụ kỹ thuật: Đối với các tổ chức phần mềm sử dụng bộ Copilot/Cursor/LLM, theo dõi các ghế hoạt động, mức độ sử dụng và sự phù hợp cấp độ; thu hồi các giấy phép không sử dụng và tập trung hỗ trợ vào các nhóm có mức độ áp dụng thấp nhưng tiềm năng tác động cao.
Hỗ trợ toàn công ty và quản lý thay đổi: Cho phép các nhóm Học tập & Phát triển hoặc Vận hành xác định ai đang gặp khó khăn so với ai đang phát triển mạnh với AI, triển khai các hướng dẫn huấn luyện có mục tiêu và đo lường mức độ áp dụng tăng lên so với mức cơ bản của công ty theo thời gian.
Theo dõi AI ẩn và rủi ro vận hành: Duy trì chế độ xem sổ đăng ký rủi ro AI (ví dụ: ước tính sử dụng ẩn, tín hiệu biến động chất lượng lời nhắc, rủi ro giấy phép không sử dụng) để lãnh đạo có thể ưu tiên các hành động quản trị mà không cần kiểm tra nội dung của nhân viên.
Ưu điểm
Các số liệu sẵn sàng kiểm toán với nhãn xác minh và phương pháp đã công bố, làm cho phân tích có thể bảo vệ hơn so với bảng điều khiển do nhà cung cấp báo cáo.
Cách tiếp cận ưu tiên quyền riêng tư: chỉ siêu dữ liệu, kết nối chỉ đọc, không có tác nhân/tiện ích mở rộng và rõ ràng không nhập lời nhắc.
Chuẩn hóa các định nghĩa nhà cung cấp không nhất quán (ví dụ: "người dùng hoạt động") thành một lược đồ, đơn giản hóa việc so sánh và ra quyết định giữa các công cụ.
Nhược điểm
Phạm vi bao phủ phụ thuộc vào những gì API quản trị của mỗi nhà cung cấp hiển thị và thường yêu cầu các cấp doanh nghiệp/kinh doanh; một số dữ liệu có thể "chưa được hiển thị."
Một số kết quả/giá trị được mô hình hóa thay vì đo lường trực tiếp, điều này có thể gây ra sự không chắc chắn ngay cả với dải tin cậy.
Kết quả tốt nhất yêu cầu kết nối nhiều bảng điều khiển quản trị và điều chỉnh các định nghĩa nội bộ về kết quả "tốt" cho mỗi phòng ban (thiết lập và phối hợp các bên liên quan).
Cách Sử dụng DepthData
1) Xác nhận bạn có các gói nhà cung cấp phù hợp và quyền truy cập quản trị: Depthdata dựa vào các API quản trị nhà cung cấp chính thức (thường yêu cầu các cấp độ Enterprise/Business). Đảm bảo bạn là quản trị viên cho mỗi công cụ bạn muốn kết nối (ví dụ: ChatGPT Enterprise, Claude Enterprise, GitHub Copilot, Gemini Workspace, Vercel + AI Gateway, Notion AI, Replit, Lovable).
2) Quyết định những gì bạn muốn Depthdata trả lời trước: Chọn các câu hỏi ban đầu như: tổng chi tiêu AI trên các công cụ, ai đang hoạt động so với không hoạt động, chỗ ngồi nào không hoạt động, chi phí cho mỗi người dùng hoạt động và nơi các công cụ trùng lặp tạo ra sự bao phủ trùng lặp.
3) Kết nối các công cụ AI của bạn thông qua OAuth chỉ đọc: Trong Depthdata, kết nối mỗi nhà cung cấp bằng cách sử dụng OAuth chỉ đọc vào bảng điều khiển quản trị. Depthdata được thiết kế để không yêu cầu tác nhân, không tiện ích mở rộng trình duyệt, không cạo dữ liệu và không có gì được cài đặt trên thiết bị của nhân viên.
4) Chạy đồng bộ hóa nhập liệu đầu tiên (kéo chỉ đọc hàng ngày): Depthdata thực hiện các lần kéo chỉ đọc từ mỗi nguồn cấp dữ liệu của nhà cung cấp trên một lần đồng bộ hóa hàng ngày để lấy siêu dữ liệu như chỗ ngồi, vai trò, phiên, sự kiện sử dụng và chi tiêu. Nội dung cuộc trò chuyện/nhắc nhở không được nhập.
5) Xem lại ma trận bao phủ trình kết nối cho mỗi nhà cung cấp: Kiểm tra những gì mỗi nhà cung cấp có thể và không thể tiết lộ (ví dụ: chỗ ngồi & vai trò, sử dụng & áp dụng, chi tiêu, sự kiện kiểm toán). Depthdata hiển thị rõ ràng nơi dữ liệu có sẵn qua API, qua xuất/luồng nhật ký hoặc chưa được tiết lộ.
6) Xác thực quyền riêng tư và kỳ vọng quản trị nội bộ: Xác nhận với các bên liên quan rằng Depthdata chỉ sử dụng siêu dữ liệu và không đọc các lời nhắc. Trong trường hợp nguồn cấp dữ liệu của nhà cung cấp có thể bao gồm nội dung cuộc trò chuyện, Depthdata sẽ loại bỏ nó khi nhập.
7) Để Depthdata chuẩn hóa các số liệu thành một lược đồ được quản lý: Depthdata ánh xạ các token/tín dụng/hành động/yêu cầu cao cấp vào một lược đồ duy nhất để các định nghĩa như “người dùng hoạt động” nhất quán trên các công cụ (thay vì khác nhau theo nhà cung cấp).
8) Thiết lập đường cơ sở của bạn (bốn tuần đầu tiên): Depthdata đo lường mức tăng so với bốn tuần đầu tiên của tổ chức bạn (theo từng phòng ban), thay vì sử dụng các điểm chuẩn của nhà cung cấp hoặc mức trung bình của ngành.
9) Mở bề mặt Tổng quan để nhận điểm sức khỏe không gian làm việc: Sử dụng Tổng quan để xem việc áp dụng, chiều sâu và chi tiêu được tổng hợp thành một điểm sức khỏe không gian làm việc duy nhất, với các thay đổi KPI và xu hướng 12 tuần đằng sau nó.
10) Sử dụng Phân tích để tạo ra các xu hướng có thể bảo vệ được: Cắt lát việc áp dụng, chiều sâu và chi tiêu theo phòng ban, công cụ hoặc cấp bậc. Sử dụng nhãn tin cậy và phương pháp mở để các con số có thể chịu được sự xem xét kỹ lưỡng của tài chính/ban giám đốc.
11) Xác định lãng phí và điều chỉnh kích thước giấy phép: Sử dụng chi phí cho mỗi người dùng hoạt động, phát hiện chỗ ngồi không hoạt động (ví dụ: không có hoạt động trong 30–60 ngày) và các tín hiệu trùng lặp (ví dụ: Cursor + Copilot) để tìm chi tiêu có thể thu hồi và cơ hội hạ cấp.
12) Sử dụng Huấn luyện để thu hẹp khoảng cách áp dụng: Xem xét các mẫu sử dụng được phát hiện từ những người dùng AI mạnh mẽ, chuyển chúng thành các hướng dẫn và gửi các lời nhắc nhở đến các nhóm đang bỏ lỡ giá trị. Theo dõi xem việc huấn luyện có thay đổi việc áp dụng theo thời gian hay không.
13) Sử dụng Bảng xếp hạng để thưởng cho chiều sâu (không phải thư rác): So sánh các phòng ban/cá nhân bằng cách sử dụng điểm chiều sâu (phạm vi công cụ, quy trình làm việc chuỗi, mẫu thử lại) thay vì số lượng tin nhắn thô, để khuyến khích việc áp dụng có ý nghĩa.
14) Xem xét sổ đăng ký rủi ro AI và các tín hiệu quản trị: Sử dụng chế độ xem quản trị để giám sát các rủi ro vận hành như ước tính AI bóng tối, giấy phép không sử dụng, phương sai chất lượng lời nhắc (thông qua tỷ lệ thử lại), trùng lặp quy trình làm việc và rủi ro rò rỉ dữ liệu (lưu ý Depthdata không nhập văn bản lời nhắc).
15) Đặt mục tiêu và theo dõi tiến độ đến cuối quý: Xác định các mục tiêu như % áp dụng hàng tuần, chi phí cho mỗi người dùng, giới hạn chi tiêu hoặc mục tiêu kích hoạt phòng ban. Sử dụng trạng thái mục tiêu (đang đúng tiến độ/chậm tiến độ/có rủi ro) để xác định nguyên nhân gốc rễ (ví dụ: chỗ ngồi không hoạt động trong một phòng ban cụ thể).
16) Xuất báo cáo sẵn sàng cho ban giám đốc kèm theo phương pháp luận: Tạo các bản xuất PDF có thương hiệu bao gồm phân tích áp dụng/chi tiêu và phương pháp luận có thể bảo vệ được (bao gồm các dải tin cậy nơi các giá trị được mô hình hóa).
17) Đẩy dữ liệu vào ngăn xếp BI của bạn nếu cần: Nếu bạn thích bảng điều khiển nội bộ, hãy đẩy dữ liệu đã chuẩn hóa vào môi trường BI của bạn, giữ cho các định nghĩa được quản lý và nhãn tin cậy nhất quán.
18) Thêm các công cụ mới khi chúng xuất hiện (kết nối trong vài phút): Khi một công cụ AI mới được giới thiệu tại công ty, hãy kết nối nó thông qua cùng một phương pháp quản trị chỉ đọc. Depthdata chuẩn hóa nó vào cùng một mô hình áp dụng/chi tiêu/giá trị trong khi vẫn giữ tính liên tục lịch sử.
Câu hỏi Thường gặp về DepthData
DepthData là một nền tảng thông minh về chi tiêu AI, kết nối các công cụ AI mà một công ty sử dụng (ví dụ: ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, Cursor, v.v.) thành một cái nhìn thống nhất, sẵn sàng kiểm toán về việc áp dụng, chi tiêu và chi phí trên mỗi kết quả.
Bài viết phổ biến
Atoms: Nền tảng AI đa tác nhân biến ý tưởng thành sản phẩm sẵn sàng ra mắt
May 22, 2026
Nano Banana SBTI: Nó là gì, Cách thức hoạt động và Cách sử dụng nó vào năm 2026
Apr 15, 2026
Đánh giá Atoms — Trình tạo sản phẩm AI định nghĩa lại việc tạo nội dung số vào năm 2026
Apr 10, 2026
Kilo Claw: Cách Triển Khai và Sử Dụng AI Agent "Làm-Thay-Bạn" Thực Sự (Cập Nhật 2026)
Apr 3, 2026
Công cụ AI Mới nhất Tương tự DepthData
TubeVoice
TubeVoice là một công cụ phân tích bình luận YouTube được hỗ trợ bởi AI giúp các nhà sáng tạo nội dung hiểu khán giả của họ bằng cách cung cấp những hiểu biết từ các bình luận video thông qua phân tích tự động.
ReviewPower
ReviewPower là một nền tảng tất cả trong một tổng hợp và phân tích các đánh giá đáng tin cậy từ G2 và Capterra để giúp các doanh nghiệp có được những hiểu biết quý giá từ phản hồi của khách hàng.
Insightfull
Insightfull là một nền tảng theo dõi sức khỏe dựa trên AI giúp người dùng theo dõi triệu chứng, phân tích dữ liệu sức khỏe và nhận thông tin cá nhân hóa thông qua việc theo dõi triệu chứng, ghi lại thực phẩm và quản lý thuốc men.
SERPrecon
SERPrecon là một công cụ SEO tiên tiến sử dụng vector, học máy, và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để giúp người dùng phân tích và vượt qua đối thủ bằng cách sử dụng cùng các phương pháp như các công cụ tìm kiếm hiện đại.
Công cụ AI Phổ biến Giống DepthData
Radar
App Radar là một công cụ tối ưu hóa cửa hàng ứng dụng (ASO) toàn diện, tận dụng nghiên cứu từ khóa do AI cung cấp, phân tích đối thủ cạnh tranh và các công cụ tự động để giúp cải thiện khả năng hiển thị và thứ hạng của ứng dụng trên Apple App Store và Google Play Store.
Ask Ad Manager by Google Ads
Ask Ad Manager là một tác nhân hội thoại được hỗ trợ bởi Gemini bên trong Google Ad Manager giúp nhà xuất bản khắc phục sự cố trong thời gian thực, tạo báo cáo hiệu suất tùy chỉnh từ lời nhắc và điều hướng trực tiếp đến các cài đặt phù hợp bằng cách sử dụng dữ liệu Ad Manager của riêng họ.
Intercom
Intercom là một nền tảng dịch vụ khách hàng được hỗ trợ bởi AI cung cấp hỗ trợ ngay lập tức, nâng cao năng suất của đại lý và cung cấp thông tin cho các lãnh đạo hỗ trợ.
Branded
Branded là một công ty nghiên cứu thị trường sử dụng AI và các kỹ thuật lấy mẫu tiên tiến để cung cấp thông tin và dữ liệu người tiêu dùng chất lượng cao.