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Monte Carlo und Soda vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen (51.2% der Bewertungen)
Unternehmen mittlerer Größe (43.6% der Bewertungen)
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$0.00 3 Production Datasets Pro Monat
Monte Carlo
Sternebewertung
(462)4.4 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (51.2% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
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Alle 3 Preispläne durchsuchenSoda
Sternebewertung
(55)4.4 von 5
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (43.6% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
$0.00 3 Production Datasets Pro Monat
Alle 3 Preispläne durchsuchenZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Monte Carlo in der Datenqualitätsüberwachung mit einer Bewertung von 8,9 hervorragend abschneidet, während Soda in der Echtzeitanalyse mit 8,0 glänzt. Rezensenten erwähnen, dass die robusten Datenqualitätsfunktionen von Monte Carlo helfen, genaue Einblicke zu gewährleisten, was für datengesteuerte Entscheidungsfindung entscheidend ist.
- Rezensenten erwähnen, dass die Qualität des Supports von Monte Carlo mit 9,3 hoch bewertet wird, verglichen mit 8,7 bei Soda. Benutzer auf G2 schätzen den reaktionsschnellen Kundenservice und die hilfreichen Ressourcen, die von Monte Carlo bereitgestellt werden, was die schnelle Lösung von Problemen erleichtert.
- Benutzer sagen, dass Monte Carlo überlegene Anomalieerkennungskapazitäten mit einer Bewertung von 8,8 bietet, während Soda mit 8,6 dicht folgt. Rezensenten heben hervor, dass die Anomalieerkennungsfunktionen von Monte Carlo besonders effektiv sind, um Datenprobleme zu identifizieren, bevor sie eskalieren.
- G2-Benutzer berichten, dass Soda eine bessere Bewertung in der Korrekturfunktionalität mit 8,3 im Vergleich zu Monte Carlos 6,2 hat. Benutzer erwähnen, dass die Korrekturfunktionen von Soda effizientere Datenbereinigungsprozesse ermöglichen, was für die Aufrechterhaltung der Datenintegrität wesentlich ist.
- Rezensenten erwähnen, dass Monte Carlo eine umfassende Einzelfensteransicht mit einer Bewertung von 7,9 bietet, während Soda eine etwas bessere Bewertung von 8,3 hat. Benutzer schätzen das Dashboard von Soda für sein intuitives Layout, das Überwachungs- und Verwaltungsaufgaben vereinfacht.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die automatisierten Workflows von Monte Carlo mit 7,9 bewertet werden, während die Automatisierungsfähigkeiten von Soda mit 8,6 höher bewertet werden. Rezensenten sagen, dass die Automatisierungsfunktionen von Soda sich wiederholende Aufgaben rationalisieren und die Gesamtproduktivität der Teams steigern.
Monte Carlo vs Soda
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten Soda einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Allerdings bevorzugten die Rezensenten es, insgesamt Geschäfte mit Monte Carlo zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Soda 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 Soda gegenüber Monte Carlo.
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
Soda
Free
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3 Production Datasets Pro Monat
Großartig für kleine Projekte
- Pipeline-Tests
- Metriken-Überwachbarkeit
- Alarm- und Ticketing-Integrationen
Kostenlose Testversion
Monte Carlo
Keine Informationen zur Testversion verfügbarSoda
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.3
430
8.7
49
Einfache Bedienung
8.2
437
8.5
50
Einfache Einrichtung
8.2
303
8.4
29
Einfache Verwaltung
8.5
160
8.6
22
Qualität der Unterstützung
9.0
386
8.7
49
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.3
163
8.9
22
Produktrichtung (% positiv)
8.9
426
9.0
49
Funktionen
Funktionalität
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
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
49
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
45
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
49
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
47
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentische KI - DataOps-Plattformen
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
Nicht genügend Daten verfügbar
Analytics
7.8
48
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
46
Nicht genügend Daten verfügbar
Überwachung und Verwaltung
9.2
53
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
46
Nicht genügend Daten verfügbar
Cloud-Bereitstellung
7.4
42
Nicht genügend Daten verfügbar
7.0
40
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
6.2
33
Nicht genügend Daten verfügbar
6.1
33
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktionalität
7.3
287
8.0
22
8.8
318
9.2
24
8.1
291
8.1
24
8.0
295
8.8
24
Management
8.7
313
8.6
24
7.8
284
8.3
20
8.3
307
8.6
23
8.0
301
7.5
21
8.1
307
8.5
24
Generative KI
5.8
227
6.1
14
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
6.7
29
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktionalität
8.1
184
8.7
42
6.4
171
Funktion nicht verfügbar
6.6
166
8.0
41
6.0
161
Funktion nicht verfügbar
6.4
162
7.9
43
Management
7.2
167
7.7
33
7.5
167
Funktion nicht verfügbar
7.9
165
8.5
42
7.4
172
7.7
42
7.5
167
8.2
38
Generative KI
5.2
142
5.9
25
5.3
142
6.3
25
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Monte Carlo und Soda sind kategorisiert als Datenbeobachtbarkeit und Datenqualität
Einzigartige Kategorien
Monte Carlo ist kategorisiert als DataOps-Plattformen und Datenbanküberwachung
Soda hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Monte Carlo
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Soda
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
14.2%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
10.9%
Computersoftware
10.6%
Marketing und Werbung
3.8%
herstellungs-
3.5%
Andere
57.0%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
21.8%
Computersoftware
18.2%
Beratung
16.4%
Finanzdienstleistungen
9.1%
Einzelhandel
3.6%
Andere
30.9%
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
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