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Datafold und Monte Carlo vergleichen 
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Unternehmen mittlerer Größe (54.2% der Bewertungen)
Unternehmen (51.1% der Bewertungen)
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Datafold
Sternebewertung
(24)4.5 von 5
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (54.2% der Bewertungen)
Pros & Cons
Nicht genügend Daten
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Erfahren Sie mehr über DatafoldMonte Carlo
Sternebewertung
(461)4.4 von 5
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Alle 3 Preispläne durchsuchenZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Monte Carlo in der Datenbeobachtbarkeit mit einer Bewertung von 9,3 hervorragend abschneidet, während Datafolds Bewertung von 8,2 darauf hindeutet, dass es möglicherweise nicht das gleiche Maß an Einblick in Datenqualitätsprobleme bietet. Rezensenten erwähnen, dass die Überwachungsfunktionen von Monte Carlo robust sind und eine Echtzeitverfolgung von Datenpipelines ermöglichen.
- Rezensenten erwähnen, dass Datafold in der Datenintegration mit einer Bewertung von 9,2 glänzt und damit Monte Carlos Bewertung von 8,7 übertrifft. Benutzer auf G2 schätzen Datafolds nahtlose Integration mit verschiedenen Datenquellen, was die Verwaltung von Daten-Workflows erleichtert.
- Benutzer sagen, dass die Qualität des Supports von Monte Carlo mit 9,3 hoch bewertet wird, verglichen mit 9,1 bei Datafold. Rezensenten heben die Reaktionsfähigkeit und Hilfsbereitschaft des Support-Teams von Monte Carlo hervor, was das gesamte Benutzererlebnis verbessert.
- G2-Benutzer berichten, dass Datafold überlegene Echtzeitanalysefähigkeiten mit einer Bewertung von 8,6 bietet, während Monte Carlos Bewertung von 7,4 darauf hindeutet, dass es in diesem Bereich hinterherhinken könnte. Benutzer erwähnen, dass die Analysefunktionen von Datafold tiefere Einblicke in Datentrends und Anomalien bieten.
- Rezensenten erwähnen, dass die Benutzerfreundlichkeit von Monte Carlo mit 8,4 bewertet wird, was etwas niedriger ist als die 8,8 von Datafold. Benutzer schätzen die intuitive Benutzeroberfläche von Datafold, die es Teams erleichtert, die Software effektiv zu übernehmen und zu nutzen.
- Benutzer berichten, dass die automatisierten Workflows von Monte Carlo mit 7,9 bewertet werden, während Datafolds Bewertung von 7,8 einen leichten Vorteil in diesem Bereich anzeigt. Rezensenten erwähnen jedoch, dass beide Produkte ihre Automatisierungsfunktionen verbessern könnten, um die Benutzerfreundlichkeit zu steigern.
Datafold vs Monte Carlo
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Datafold einfacher zu verwenden. Jedoch ist Monte Carlo einfacher einzurichten und zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es auch, Geschäfte mit Monte Carlo zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Datafold den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Monte Carlo.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Datafold.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Monte Carlo gegenüber Datafold.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Datafold
Keine Preisinformationen verfügbarMonte 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
Datafold
Keine Informationen zur Testversion verfügbarMonte Carlo
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.5
20
8.3
427
Einfache Bedienung
8.8
20
8.2
434
Einfache Einrichtung
7.9
8
8.2
300
Einfache Verwaltung
7.9
8
8.5
159
Qualität der Unterstützung
9.1
20
9.0
384
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.3
8
9.3
161
Produktrichtung (% positiv)
8.8
20
8.9
423
Funktionen
Funktionalität
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
257
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
258
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
235
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
244
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
239
Nicht genügend Daten verfügbar
7.4
241
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
9.2
12
8.5
49
8.3
10
8.5
45
Funktion nicht verfügbar
8.6
49
Funktion nicht verfügbar
7.9
47
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
Funktion nicht verfügbar
7.8
48
8.0
10
7.7
46
Überwachung und Verwaltung
8.2
11
9.2
53
9.3
10
7.6
46
Cloud-Bereitstellung
9.2
8
7.4
42
9.0
8
7.0
40
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
6.2
33
Nicht genügend Daten verfügbar
6.1
33
Funktionalität
8.6
12
7.3
287
8.2
12
8.8
317
8.3
12
8.1
291
8.5
12
8.0
295
Management
8.1
12
8.7
313
8.5
11
7.8
283
8.1
12
8.3
305
8.0
11
8.0
301
8.3
11
8.1
305
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
5.8
227
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
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
184
Nicht genügend Daten verfügbar
6.4
171
Nicht genügend Daten verfügbar
6.6
166
Nicht genügend Daten verfügbar
6.0
161
Nicht genügend Daten verfügbar
6.4
162
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
7.2
167
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
167
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
165
Nicht genügend Daten verfügbar
7.4
172
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
167
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
5.2
142
Nicht genügend Daten verfügbar
5.3
142
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Datafold und Monte Carlo sind kategorisiert als DataOps-Plattformen und Datenbeobachtbarkeit
Einzigartige Kategorien
Datafold hat keine einzigartigen Kategorien
Monte Carlo ist kategorisiert als Datenbanküberwachung und Datenqualität
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Datafold
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
Informationstechnologie und Dienstleistungen
29.2%
Computersoftware
12.5%
Buchhaltung
8.3%
Großhandel
4.2%
Telekommunikation
4.2%
Andere
41.7%
Finanzdienstleistungen
14.3%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
10.9%
Computersoftware
10.7%
Marketing und Werbung
3.8%
herstellungs-
3.6%
Andere
56.7%
Top-Alternativen
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
Monte Carlo hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
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