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IBM Databand und Monte Carlo vergleichen 
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Marktsegmente
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IBM Databand
Sternebewertung
(67)4.4 von 5
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (39.4% der Bewertungen)
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Alle 2 Preispläne durchsuchenMonte Carlo
Sternebewertung
(435)4.4 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (51.3% der Bewertungen)
Einstiegspreis
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Alle 3 Preispläne durchsuchenZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass IBM Databand im Bereich Datenqualitätsüberwachung mit einer Bewertung von 8,6 hervorragend abschneidet, während Monte Carlo im selben Bereich mit einer etwas höheren Bewertung von 8,9 glänzt, was darauf hindeutet, dass Monte Carlo möglicherweise robustere Funktionen zur Gewährleistung der Datenintegrität bietet.
- Rezensenten erwähnen, dass IBM Databand eine hervorragende Datenbeobachtbarkeit mit einer Bewertung von 9,3 bietet, die deutlich höher ist als Monte Carlos Bewertung von 8,1, was darauf hindeutet, dass Benutzer IBM Databand möglicherweise effektiver für die Verfolgung von Datenflüssen und Anomalien finden.
- G2-Benutzer heben hervor, dass die Self-Service-Fähigkeiten von IBM Databand eine beeindruckende Bewertung von 8,9 erzielen, was es den Benutzern erleichtert, ihre Daten ohne starke Abhängigkeit von der IT zu verwalten, während die Self-Service-Funktionen von Monte Carlo weniger betont werden.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die Echtzeit-Benachrichtigungsfunktion von IBM Databand eine Bewertung von 8,6 erhält und rechtzeitige Benachrichtigungen bietet, während Monte Carlos Bewertung von 8,3 darauf hindeutet, dass es möglicherweise nicht so reaktionsschnell ist, was sich auf Benutzer auswirken könnte, die sofortige Einblicke benötigen.
- Rezensenten sagen, dass die Einfachheit der Einrichtung von IBM Databand mit 8,3 bewertet wird, was etwas niedriger ist als Monte Carlos 8,4, was darauf hindeutet, dass Benutzer Monte Carlo möglicherweise etwas einfacher zu implementieren finden.
- Benutzer berichten, dass die Qualität des Supports für Monte Carlo mit 9,3 bewertet wird, was höher ist als die Bewertung von IBM Databand mit 8,9, was darauf hindeutet, dass Benutzer möglicherweise bessere Unterstützung und Ressourcen bei der Verwendung von Monte Carlo erfahren.
IBM Databand vs Monte Carlo
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten IBM Databand 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 IBM Databand 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 IBM Databand gegenüber Monte Carlo.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
IBM Databand
Growth
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- Überwachte Pipelines | < 100
- Metadaten protokolliert | Bis zu 500MB / Monat
- Benachrichtigungen | E-Mail. Slack. Pagerduty. Opsgenie
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
IBM Databand
Kostenlose Testversion verfügbar
Monte Carlo
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.6
60
8.3
410
Einfache Bedienung
8.6
62
8.2
417
Einfache Einrichtung
8.3
31
8.2
281
Einfache Verwaltung
8.0
23
8.5
148
Qualität der Unterstützung
8.9
58
9.0
367
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.3
23
9.3
149
Produktrichtung (% positiv)
9.4
58
8.9
406
Funktionen
Zugriff auf Datenquellen
8.6
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
28
Nicht genügend Daten verfügbar
Daten-Interaktion
8.3
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
28
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
29
Nicht genügend Daten verfügbar
Exportieren von Daten
8.5
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
29
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
8.5
8
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktionalität
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
258
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
258
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
237
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
246
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
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
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
6.7
5
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
49
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
47
Überwachung und Verwaltung
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
52
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
8.6
46
7.3
287
8.6
45
8.8
309
8.2
45
8.1
291
8.9
46
8.0
294
Management
8.3
45
8.7
305
8.3
42
7.7
283
8.5
44
8.2
297
8.7
42
8.0
300
8.6
44
8.1
302
Generative KI
7.3
11
5.8
230
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
6.4
27
Funktionalität
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
177
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
164
Nicht genügend Daten verfügbar
7.4
165
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
164
Nicht genügend Daten verfügbar
7.3
169
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
164
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
5.2
142
Nicht genügend Daten verfügbar
5.2
141
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
IBM Databand und Monte Carlo sind kategorisiert als Datenbeobachtbarkeit
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
IBM Databand
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
22.7%
Computersoftware
19.7%
Einzelhandel
9.1%
Computer- und Netzwerksicherheit
7.6%
Finanzdienstleistungen
6.1%
Andere
34.8%
Finanzdienstleistungen
14.8%
Computersoftware
11.1%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
10.7%
Marketing und Werbung
3.7%
Pharmaka
3.5%
Andere
56.1%
Diskussionen
IBM Databand 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
Monte Carlo hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
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