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Datafold und Monte Carlo vergleichen 
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Datafold
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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, was sich in seinem deutlich höheren G2-Score im Vergleich zu Datafold widerspiegelt. Benutzer schätzen den Fokus auf Datenbeobachtbarkeit, mit Funktionen wie Echtzeit-Benachrichtigungen, die das Bewusstsein für Datenqualitätsprobleme erhöhen und es Teams ermöglichen, Probleme proaktiv anzugehen.
- Laut verifizierten Bewertungen hat Monte Carlo eine viel größere Benutzerbasis, mit insgesamt 460 Bewertungen im Vergleich zu 24 von Datafold. Dies deutet auf eine etabliertere Marktpräsenz hin, die potenziellen Käufern Vertrauen in die Zuverlässigkeit und den Support des Produkts gibt.
- Benutzer sagen, dass Datafold in der Benutzerfreundlichkeit glänzt, da viele es als unkompliziert für die Automatisierung von Datentests und die Integration mit Tools wie GitHub empfinden. Bewerter heben seine Fähigkeit hervor, SQL-Codeänderungen automatisch zu validieren, was Arbeitsabläufe rationalisiert und den manuellen Aufwand reduziert.
- Rezensenten erwähnen, dass Monte Carlo zwar robuste Datenüberwachungsfunktionen bietet, sich jedoch ständig weiterentwickelt und im Laufe der Zeit intuitiver wird. Benutzer haben festgestellt, dass die laufenden Funktionsupdates des Tools ihre Erfahrung erheblich verbessern und die Datenzuverlässigkeit und -beobachtbarkeit erhöhen.
- Benutzer heben hervor, dass der Arbeitsablauf von Datafold beeindruckend ist, insbesondere bei der Vereinfachung traditioneller Datenübertragungsprozesse. Dies hat positives Feedback von Teams erhalten, die die Effizienz schätzen, die es ihren Abläufen bringt, und es zu einem starken Konkurrenten für diejenigen macht, die sich auf die Optimierung von Arbeitsabläufen konzentrieren.
- Laut aktuellem Benutzerfeedback wird die Qualität des Supports von Monte Carlo hoch bewertet, wobei Benutzer das Gefühl haben, dass das Produkt ein guter Partner in ihrem Geschäft ist. Im Gegensatz dazu erhält Datafold zwar auch positive Bemerkungen für den Support, erreicht jedoch nicht das gleiche Zufriedenheitsniveau, das von Monte Carlo-Benutzern berichtet wird.
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
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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
446
Einfache Bedienung
8.8
20
8.2
453
Einfache Einrichtung
7.9
8
8.1
318
Einfache Verwaltung
7.9
8
8.5
161
Qualität der Unterstützung
9.1
20
9.0
400
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.3
8
9.2
164
Produktrichtung (% positiv)
8.8
20
8.9
443
Funktionen
Funktionalität
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
260
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
261
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
237
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
246
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
241
Nicht genügend Daten verfügbar
7.4
243
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
8.6
52
8.3
10
8.5
48
Funktion nicht verfügbar
8.6
52
Funktion nicht verfügbar
7.9
50
Agentische KI - DataOps-Plattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
6.7
6
Nicht genügend Daten verfügbar
6.9
6
Nicht genügend Daten verfügbar
6.9
6
Nicht genügend Daten verfügbar
6.9
6
Analytics
Funktion nicht verfügbar
7.9
51
8.0
10
7.7
48
Überwachung und Verwaltung
8.2
11
9.2
56
9.3
10
7.7
49
Cloud-Bereitstellung
9.2
8
7.5
44
9.0
8
7.1
42
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
6.3
35
Nicht genügend Daten verfügbar
6.2
35
Funktionalität
8.6
12
7.4
292
8.2
12
8.8
329
8.3
12
8.1
297
8.5
12
8.0
305
Management
8.1
12
8.7
327
8.5
11
7.7
286
8.1
12
8.3
318
8.0
11
8.0
309
8.3
11
8.1
313
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
5.8
232
Agentische KI - Datenbeobachtbarkeit
Nicht genügend Daten verfügbar
6.3
28
Nicht genügend Daten verfügbar
6.4
28
Nicht genügend Daten verfügbar
6.8
28
Nicht genügend Daten verfügbar
6.4
26
Nicht genügend Daten verfügbar
6.8
30
Funktionalität
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
189
Nicht genügend Daten verfügbar
6.4
174
Nicht genügend Daten verfügbar
6.7
169
Nicht genügend Daten verfügbar
6.1
164
Nicht genügend Daten verfügbar
6.4
165
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
7.2
169
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
169
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
168
Nicht genügend Daten verfügbar
7.4
176
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
169
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
5.2
145
Nicht genügend Daten verfügbar
5.3
145
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
13.9%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
11.3%
Computersoftware
11.3%
Marketing und Werbung
3.6%
herstellungs-
3.4%
Andere
56.4%
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
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