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Great Expectations
Sternebewertung
(11)4.5 von 5
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(462)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 Punktzahl von 9,3 hervorragend abschneidet und seine robusten Überwachungsfähigkeiten hervorhebt, die Echtzeiteinblicke in Datenpipelines ermöglichen. Im Gegensatz dazu hat Great Expectations, obwohl es immer noch stark ist, eine etwas niedrigere Punktzahl von 8,3 bei der Anomalieerkennung, was darauf hindeutet, dass es möglicherweise nicht so effektiv in der Echtzeitüberwachung ist.
- Rezensenten erwähnen, dass Great Expectations in der Echtzeitanalyse glänzt und eine Punktzahl von 9,4 erreicht, was deutlich höher ist als Monte Carlos Punktzahl von 7,4. Dies deutet darauf hin, dass Benutzer Great Expectations für unmittelbare Datenanalysebedürfnisse effektiver finden.
- G2-Benutzer heben die Qualität des Supports für Monte Carlo hervor, der eine hohe Punktzahl von 9,3 erhielt. Benutzer schätzen die Reaktionsfähigkeit und Hilfsbereitschaft des Support-Teams, während Great Expectations eine Punktzahl von 8,5 erhielt, was auf eine solide, aber etwas weniger günstige Support-Erfahrung hinweist.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die Benutzerfreundlichkeit der Einrichtung von Monte Carlo mit 8,4 bewertet wird, was mit der Punktzahl von 9,2 von Great Expectations vergleichbar ist. Rezensenten erwähnen jedoch, dass Great Expectations einen reibungsloseren Onboarding-Prozess bietet, der es neuen Benutzern erleichtert, loszulegen.
- Rezensenten erwähnen, dass die Datenintegrationsfähigkeiten von Monte Carlo mit 8,7 bewertet werden, was wettbewerbsfähig ist, aber Great Expectations liegt mit einer Punktzahl von 8,6 knapp vorne. Benutzer schätzen die nahtlosen Integrationsoptionen, die in beiden Produkten verfügbar sind, aber einige finden Great Expectations in diesem Bereich etwas benutzerfreundlicher.
- Benutzer sagen, dass, obwohl beide Produkte Automatisierungsfunktionen bieten, Great Expectations mit 8,8 höher bewertet wird als Monte Carlo mit 8,2. Rezensenten schätzen die automatisierten Workflows in Great Expectations, die sie besonders vorteilhaft für die Reduzierung manueller Aufgaben im Datenqualitätsmanagement finden.
Great Expectations vs Monte Carlo
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Great Expectations 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 Great Expectations den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Monte Carlo.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Monte Carlo.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Great Expectations gegenüber Monte Carlo.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Great Expectations
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
Great Expectations
Keine Informationen zur Testversion verfügbarMonte Carlo
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.2
11
8.3
430
Einfache Bedienung
9.1
9
8.2
437
Einfache Einrichtung
9.2
6
8.2
303
Einfache Verwaltung
8.3
6
8.5
160
Qualität der Unterstützung
8.5
10
9.0
386
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.6
6
9.3
163
Produktrichtung (% positiv)
10.0
10
8.9
426
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
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
49
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
45
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
49
Nicht genügend Daten 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
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
48
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
46
Überwachung und Verwaltung
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
53
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
46
Cloud-Bereitstellung
Nicht genügend Daten verfügbar
7.4
42
Nicht genügend Daten verfügbar
7.0
40
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
6.2
33
Nicht genügend Daten verfügbar
6.1
33
Funktionalität
9.4
8
7.3
287
8.8
11
8.8
318
8.8
11
8.1
291
8.9
9
8.0
295
Management
8.3
10
8.7
313
8.9
9
7.8
284
8.5
8
8.3
307
8.7
9
8.0
301
8.6
11
8.1
307
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
Great Expectations und Monte Carlo sind kategorisiert als Datenqualität und Datenbeobachtbarkeit
Einzigartige Kategorien
Great Expectations hat keine einzigartigen Kategorien
Monte Carlo ist kategorisiert als DataOps-Plattformen und Datenbanküberwachung
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Great Expectations
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
Buchhaltung
36.4%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
18.2%
Telekommunikation
9.1%
Sicherheit und Ermittlungen
9.1%
Online-Medien
9.1%
Andere
18.2%
Finanzdienstleistungen
14.2%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
10.9%
Computersoftware
10.6%
Marketing und Werbung
3.8%
herstellungs-
3.5%
Andere
57.0%
Diskussionen
Great Expectations hat keine Diskussionen mit Antworten
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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