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Anomalo und Monte Carlo vergleichen 
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Anomalo
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Alle 3 Preispläne durchsuchenZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- G2-Bewerter berichten, dass Monte Carlo in der allgemeinen Benutzerzufriedenheit herausragt und einen deutlich höheren G2-Score im Vergleich zu Anomalo aufweist. Benutzer schätzen seine Echtzeit-Benachrichtigungen bei Datenqualitätsproblemen, die ihre Fähigkeit, Probleme proaktiv anzugehen, erheblich verbessert haben.
- Benutzer sagen, dass der Implementierungsprozess von Monte Carlo intuitiv und effizient ist, wobei viele die kontinuierlichen Updates des Tools hervorheben, die die Benutzerfreundlichkeit verbessern. Im Gegensatz dazu wird Anomalo zwar für seine schnelle Einrichtung von Prüfungen gelobt, aber einige Benutzer empfinden, dass es an der Tiefe der Funktionen fehlt, die Monte Carlo bietet.
- Rezensenten erwähnen, dass beide Produkte einen starken Kundensupport bieten, aber die Benutzer von Monte Carlo haben ein höheres Maß an Zufriedenheit mit ihrer gesamten Partnerschaftserfahrung ausgedrückt, was auf ein robusteres Unterstützungssystem hinweist, das ihnen hilft, Herausforderungen effektiv zu meistern.
- Laut verifizierten Bewertungen glänzt Monte Carlo in der Datenüberwachung und erhält Lob für seinen spezialisierten Fokus und seine proaktiven Überwachungsfähigkeiten. Benutzer haben festgestellt, dass es ihnen ermöglicht, ein besseres Gefühl für Datenzuverlässigkeit zu bewahren, während die Benutzer von Anomalo seine anpassbaren Überwachungsoptionen schätzen, aber das Gefühl haben, dass es möglicherweise nicht so umfassend ist.
- Benutzer heben hervor, dass die nativen Scans von Anomalo nur minimalen Aufwand erfordern, um eingerichtet zu werden, was es benutzerfreundlich für schnelle Prüfungen macht. Monte Carlos erweiterte Funktionen, wie die Fähigkeit, Benutzer zu benachrichtigen, bevor Stakeholder Datenprobleme bemerken, bieten jedoch einen proaktiveren Ansatz für das Datenmanagement.
- Rezensenten geben an, dass, obwohl beide Produkte den Bedürfnissen auf Unternehmensebene gerecht werden, Monte Carlo eine stärkere Präsenz auf dem Markt hat, was sich in der höheren Gesamtzahl der Bewertungen widerspiegelt. Dies deutet auf eine breitere Benutzerbasis und potenziell zuverlässigeres Feedback im Vergleich zu Anomalo hin, das weniger Bewertungen und eine kleinere Präsenz hat.
Anomalo vs Monte Carlo
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Anomalo einfacher zu verwenden und einzurichten. Jedoch ist Monte Carlo einfacher zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es insgesamt, Geschäfte mit Monte Carlo zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Monte Carlo den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Anomalo.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bieten Anomalo und Monte Carlo ähnliche Unterstützungsniveaus.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Monte Carlo gegenüber Anomalo.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Anomalo
Custom
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10000 Tables Pro Jahr
Kostenloser Pilot. Sichere In-VPC-Bereitstellung.
- Automatisierte Datenüberwachung
- Einfache Installation
- Visualisierungen für Berichterstattung und Erklärbarkeit
Monte Carlo
Start
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Alles, was Sie brauchen, um Daten für ein Team zuverlässig zu machen.
- Überwachung für Data Warehouse, Business Intelligence, ETL
- Vorfall-Triage, Fehlerbehebung und Ursachenanalyse
- Herkunft
Kostenlose Testversion
Anomalo
Kostenlose Testversion verfügbar
Monte Carlo
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.2
36
8.3
437
Einfache Bedienung
8.5
36
8.2
444
Einfache Einrichtung
9.4
14
8.2
308
Einfache Verwaltung
8.1
15
8.5
159
Qualität der Unterstützung
9.0
35
9.0
391
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.9
15
9.3
162
Produktrichtung (% positiv)
8.8
29
8.9
433
Funktionen
Funktionalität
8.1
7
9.0
260
7.9
7
8.8
261
6.0
5
7.8
238
6.9
6
8.3
247
7.2
6
7.7
242
7.9
7
7.4
244
Agentic KI - Datenbanküberwachung
Nicht genügend Daten verfügbar
7.1
13
Nicht genügend Daten verfügbar
6.9
13
Nicht genügend Daten verfügbar
6.9
13
Nicht genügend Daten verfügbar
7.1
13
Nicht genügend Daten verfügbar
6.8
12
Nicht genügend Daten verfügbar
6.5
13
Nicht genügend Daten verfügbar
7.1
13
Datenmanagement
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
51
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
47
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
51
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
49
Agentische KI - DataOps-Plattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
7.2
6
Nicht genügend Daten verfügbar
6.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
6.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
6.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
6.3
5
Analytics
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
50
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
47
Überwachung und Verwaltung
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
55
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
48
Cloud-Bereitstellung
Nicht genügend Daten verfügbar
7.4
43
Nicht genügend Daten verfügbar
7.0
41
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
6.2
34
Nicht genügend Daten verfügbar
6.1
34
Funktionalität
Nicht genügend Daten verfügbar
7.4
291
9.4
6
8.8
323
7.8
6
8.1
294
8.7
5
8.0
300
Management
9.3
7
8.7
319
8.0
5
7.7
287
8.6
6
8.3
311
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
305
7.1
7
8.1
312
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
5.8
231
Agentische KI - Datenbeobachtbarkeit
Nicht genügend Daten verfügbar
6.1
27
Nicht genügend Daten verfügbar
6.2
27
Nicht genügend Daten verfügbar
6.7
27
Nicht genügend Daten verfügbar
6.4
26
Nicht genügend Daten verfügbar
6.7
29
Funktionalität
8.7
14
8.1
187
Funktion nicht verfügbar
6.4
174
Funktion nicht verfügbar
6.7
169
6.9
7
6.1
164
7.8
10
6.4
165
Management
8.7
15
7.2
169
7.8
18
7.5
169
8.5
14
7.9
167
8.6
16
7.4
175
7.4
12
7.5
169
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
5.2
145
Nicht genügend Daten verfügbar
5.3
145
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Anomalo und Monte Carlo sind kategorisiert als Datenqualität, Datenbeobachtbarkeit, und Datenbanküberwachung
Einzigartige Kategorien
Anomalo hat keine einzigartigen Kategorien
Monte Carlo ist kategorisiert als DataOps-Plattformen
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Anomalo
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Monte Carlo
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Finanzdienstleistungen
22.5%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
12.5%
Computersoftware
12.5%
Freizeit, Reisen & Tourismus
7.5%
Internet
7.5%
Andere
37.5%
Finanzdienstleistungen
14.2%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
11.1%
Computersoftware
10.7%
Marketing und Werbung
3.7%
herstellungs-
3.5%
Andere
56.8%
Diskussionen
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Was ist Monte-Carlo-Software?
1 Kommentar
MV
Monte Carlo ist eine vollständig automatisierte End-to-End-Datenüberwachungsplattform, die Datenengineering-Teams dabei hilft, die Zeit zur Erkennung und...Mehr erfahren
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