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Kensu
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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 hohen G2-Score aufweist, der seine starke Leistung in der Datenbeobachtbarkeit widerspiegelt. Benutzer schätzen Funktionen wie Echtzeit-Benachrichtigungen bei Datenqualitätsproblemen, die ihre Fähigkeit, Probleme proaktiv anzugehen, erheblich verbessert haben.
- Laut verifizierten Bewertungen bietet Kensu den Benutzern ein Gefühl der Sicherheit, wobei viele seine Fähigkeit hervorheben, Maßnahmen zu ergreifen, bevor Datenprobleme eskalieren. Dieser proaktive Ansatz wird besonders von Benutzern geschätzt, die die Datenintegrität über verschiedene Integrationen wie Oracle und MySQL sicherstellen müssen.
- Rezensenten erwähnen, dass der Implementierungsprozess von Monte Carlo im Allgemeinen reibungslos verläuft, wobei Benutzer das intuitive Design des Tools und die laufenden Funktionsverbesserungen, die die Nutzung erleichtern, hervorheben. Dies steht im Kontrast zu einigen Benutzern, die feststellen, dass Kensu, obwohl effektiv, für neue Benutzer möglicherweise nicht so intuitiv ist.
- Benutzer sagen, dass beide Produkte starke Echtzeit-Überwachungsfunktionen bieten, aber Monte Carlo sich durch seinen Fokus auf Datenzuverlässigkeit auszeichnet. Benutzer haben berichtet, dass es ihnen ermöglicht, Probleme zu beheben, bevor Stakeholder sie bemerken, was ihre gesamte Datenmanagementstrategie verbessert.
- Rezensenten heben hervor, dass, obwohl beide Tools guten Support bieten, Monte Carlo besonders hohe Bewertungen für seinen Kundenservice erhält, wobei Benutzer die Qualität des Supports loben, den sie erhalten. Im Vergleich dazu wird Kensus Support als angemessen, aber nicht so robust angesehen, wobei einige Benutzer den Wunsch nach umfassenderer Unterstützung äußern.
- Laut aktuellem Feedback ist Monte Carlos Fähigkeit, eine einheitliche Ansicht der Datenbeobachtbarkeit bereitzustellen, ein bedeutender Vorteil, der Teams hilft, den Überblick über ihre Datenlandschaft zu behalten. Kensu, obwohl effektiv, wird für seine etwas weniger umfassenden Sichtbarkeitsfunktionen bemerkt, die Benutzer beeinträchtigen können, die einen ganzheitlichen Überblick über ihre Daten benötigen.
Kensu vs Monte Carlo
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten sie gleich einfach zu verwenden. Allerdings ist Kensu einfacher einzurichten, während die Rezensenten die Verwaltung und die einfache Geschäftstätigkeit mit Monte Carlo insgesamt bevorzugten.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Monte Carlo den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Kensu.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Monte Carlo.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Monte Carlo gegenüber Kensu.
Preisgestaltung
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Kensu
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
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Kensu
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Monte Carlo
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Erfüllt die Anforderungen
7.8
10
8.3
437
Einfache Bedienung
8.2
10
8.2
444
Einfache Einrichtung
8.6
6
8.2
308
Einfache Verwaltung
7.7
5
8.5
159
Qualität der Unterstützung
8.1
9
9.0
391
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
7.0
5
9.3
162
Produktrichtung (% positiv)
8.8
10
8.9
433
Funktionen
Datenmanagement-Plattform (DMP)21 Funktionen ausblenden21 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
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Datenintegration
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Agentic KI - Datenmanagement-Plattform (DMP)
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Datenanalyse & Optimierung
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Nicht genügend Daten verfügbar
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Plattform
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Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktionalität
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
260
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
261
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
238
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
247
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
242
Nicht genügend Daten verfügbar
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
8.3
7
7.4
291
8.6
7
8.8
323
8.3
6
8.1
294
8.1
7
8.0
300
Management
8.3
7
8.7
319
8.6
7
7.7
287
8.8
7
8.3
311
8.3
7
8.0
305
8.3
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
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
187
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
167
Nicht genügend Daten verfügbar
7.4
175
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
Kensu und Monte Carlo sind kategorisiert als Datenbeobachtbarkeit
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Kensu
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
30.0%
Telekommunikation
10.0%
Online-Medien
10.0%
Beziehungen zur Regierung
10.0%
Finanzdienstleistungen
10.0%
Andere
30.0%
Finanzdienstleistungen
14.2%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
11.1%
Computersoftware
10.7%
Marketing und Werbung
3.7%
herstellungs-
3.5%
Andere
56.8%
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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