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Monte Carlo
Sternebewertung
(448)4.4 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (51.3% der Bewertungen)
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Alle 3 Preispläne durchsuchenOracle Data Quality
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(54)4.0 von 5
Marktsegmente
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Pros & Cons
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Erfahren Sie mehr über Oracle Data QualityZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Oracle Data Quality im Datenqualitätsmonitoring mit einer Bewertung von 8,9 hervorragend abschneidet, während die Leistung von Monte Carlo in diesem Bereich mit 6,4 weniger beeindruckend ist. Rezensenten erwähnen, dass die Fähigkeit von Oracle, Datenprobleme zu identifizieren und zu korrigieren, ein bedeutender Vorteil für Unternehmen ist, die auf die Aufrechterhaltung einer hohen Datenintegrität fokussiert sind.
- Rezensenten erwähnen, dass Monte Carlo im Bereich Qualität des Supports glänzt und eine Bewertung von 9,3 im Vergleich zu Oracles 8,4 erreicht. Benutzer auf G2 schätzen die Reaktionsfähigkeit und Hilfsbereitschaft des Support-Teams von Monte Carlo, was für mittelständische Unternehmen, die schnelle Lösungen benötigen, entscheidend sein kann.
- G2-Benutzer heben die überlegene Einfachheit der Einrichtung von Oracle Data Quality mit einer Bewertung von 9,0 hervor, während Monte Carlo 8,4 erreicht. Benutzer sagen, dass der unkomplizierte Installationsprozess von Oracle es Teams ermöglicht, schnell einsatzbereit zu sein, was besonders für größere Unternehmen mit komplexen Datenumgebungen von Vorteil ist.
- Benutzer berichten, dass Monte Carlo bessere Echtzeit-Benachrichtigungen mit einer Bewertung von 8,3 bietet, verglichen mit Oracles 8,1. Rezensenten erwähnen, dass die rechtzeitigen Benachrichtigungen von Monte Carlo den Teams helfen, schnell auf Datenanomalien zu reagieren, was für die Aufrechterhaltung der betrieblichen Effizienz unerlässlich ist.
- Rezensenten erwähnen, dass Oracle Data Quality robuste Berichtsfunktionen mit einer Bewertung von 9,0 bietet, während Monte Carlo mit 7,4 hinterherhinkt. Benutzer sagen, dass die von Oracle generierten detaillierten Berichte Organisationen helfen, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Datenanalysen zu treffen.
- Benutzer auf G2 heben hervor, dass die Datenintegrationsfähigkeiten von Oracle Data Quality mit 8,7 bewertet werden, was es zu einer starken Wahl für Unternehmen macht, die Daten aus verschiedenen Quellen konsolidieren müssen. Im Gegensatz dazu werden die Integrationsfunktionen von Monte Carlo als weniger umfassend wahrgenommen, was seine Effektivität für Benutzer mit vielfältigen Datenökosystemen einschränken könnte.
Monte Carlo vs Oracle Data Quality
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Monte Carlo einfacher zu verwenden und Geschäfte zu machen. Jedoch bevorzugten Rezensenten die Einrichtung mit Oracle Data Quality, zusammen mit der Verwaltung.
- Monte Carlo und Oracle Data Quality erfüllen beide die Anforderungen unserer Gutachter in vergleichbarem Maße.
- 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 Oracle Data Quality.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
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
Oracle Data Quality
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Monte Carlo
Keine Informationen zur Testversion verfügbarOracle Data Quality
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.3
416
8.3
48
Einfache Bedienung
8.3
423
7.8
48
Einfache Einrichtung
8.2
289
9.0
12
Einfache Verwaltung
8.5
154
9.2
13
Qualität der Unterstützung
9.0
374
8.4
44
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.3
155
8.7
13
Produktrichtung (% positiv)
8.9
412
7.8
47
Funktionen
Funktionalität
9.0
256
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
256
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
236
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
245
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
240
Nicht genügend Daten verfügbar
7.4
242
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentic KI - Datenbanküberwachung
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
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenmanagement
8.5
51
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
47
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
51
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
49
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentische KI - DataOps-Plattformen
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
Nicht genügend Daten verfügbar
Analytics
7.8
50
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
47
Nicht genügend Daten verfügbar
Überwachung und Verwaltung
9.1
53
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
48
Nicht genügend Daten verfügbar
Cloud-Bereitstellung
7.4
43
Nicht genügend Daten verfügbar
7.0
41
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
6.2
34
Nicht genügend Daten verfügbar
6.1
34
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktionalität
7.4
289
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
311
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
291
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
294
Nicht genügend Daten verfügbar
Management
8.7
310
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
283
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
301
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
299
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
303
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
5.8
230
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentische KI - Datenbeobachtbarkeit
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
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktionalität
8.0
181
9.2
16
6.4
171
8.6
16
6.7
166
8.8
16
6.0
162
8.6
16
6.4
162
8.5
14
Management
7.2
164
9.0
16
7.5
166
8.2
16
7.9
164
8.7
14
7.4
170
8.8
14
7.5
164
8.8
14
Generative KI
5.3
144
8.6
14
5.3
143
8.7
14
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Monte Carlo und Oracle Data Quality sind kategorisiert als Datenqualität
Einzigartige Kategorien
Monte Carlo ist kategorisiert als DataOps-Plattformen, Datenbanküberwachung, und Datenbeobachtbarkeit
Oracle Data Quality hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Monte Carlo
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Oracle Data Quality
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
Finanzdienstleistungen
14.9%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
10.8%
Computersoftware
10.5%
Pharmaka
3.9%
Marketing und Werbung
3.9%
Andere
56.1%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
20.4%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
16.7%
Computersoftware
11.1%
forschung
5.6%
Transport/LKW/Eisenbahn
3.7%
Andere
42.6%
Top-Alternativen
Diskussionen
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
Oracle Data Quality hat keine Diskussionen mit Antworten
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