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Resumen generado por IA
Generado por IA. Impulsado por reseñas de usuarios reales.
- Los usuarios informan que Monte Carlo sobresale en capacidades de monitoreo con una puntuación de 9.1, mientras que Anomalo queda atrás con 8.1. Los revisores mencionan que las características de monitoreo en tiempo real de Monte Carlo proporcionan una visión completa de la salud de los datos, lo que facilita la identificación de problemas de manera rápida.
- Los revisores mencionan que Anomalo destaca en el monitoreo de la calidad de los datos con una puntuación de 9.4, en comparación con el 8.9 de Monte Carlo. Los usuarios en G2 aprecian las sólidas verificaciones de calidad de datos de Anomalo, que ayudan a garantizar la integridad de los datos en diversas fuentes.
- Los usuarios dicen que Monte Carlo ofrece características de alerta superiores, con una puntuación de 8.8, mientras que las capacidades de alerta de Anomalo están calificadas en 7.9. Los revisores destacan que el sistema de alertas de Monte Carlo es más intuitivo y personalizable, permitiendo notificaciones adaptadas basadas en condiciones de datos específicas.
- Los usuarios de G2 informan que Anomalo tiene una mejor puntuación en identificación de anomalías con 9.3 en comparación con el 8.8 de Monte Carlo. Los usuarios mencionan que los algoritmos de Anomalo son particularmente efectivos para detectar anomalías sutiles, lo cual puede ser crucial para mantener la precisión de los datos.
- Los revisores mencionan que la facilidad de configuración de Monte Carlo está calificada en 8.4, mientras que Anomalo supera significativamente con una puntuación de 9.4. Los usuarios informan que el proceso de incorporación de Anomalo está optimizado y es fácil de usar, lo que facilita que los equipos comiencen rápidamente.
- Los usuarios en G2 destacan que la calidad del soporte de Monte Carlo está calificada en 9.3, que es más alta que el 9.0 de Anomalo. Los revisores dicen que el equipo de soporte de Monte Carlo es receptivo y conocedor, proporcionando asistencia valiosa durante problemas críticos.
Anomalo vs Monte Carlo
Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que Anomalo es más fácil de usar y configurar. Sin embargo, Monte Carlo es más fácil de administrar. Además, prefirieron hacer negocios en general con Monte Carlo.
- Los revisores consideraron que Monte Carlo satisface mejor las necesidades de su empresa que Anomalo.
- Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, Anomalo y Monte Carlo brindan niveles de asistencia similares.
- En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de Monte Carlo sobre Anomalo.
Precios
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Anomalo
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- Monitoreo de datos automatizado
- Instalación simple
- Visualizaciones para informes y explicabilidad
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Todo lo que necesitas para hacer que los datos sean confiables para un equipo.
- Monitoreo para Almacén de Datos, Inteligencia de Negocios, ETL
- Triaging de incidentes, solución de problemas y análisis de causa raíz
- Linaje
Prueba Gratuita
Anomalo
Prueba Gratuita Disponible
Monte Carlo
No hay información de prueba disponibleCalificaciones
Cumple con los requisitos
8.2
36
8.3
412
Facilidad de uso
8.5
36
8.2
419
Facilidad de configuración
9.4
14
8.2
283
Facilidad de administración
8.1
15
8.5
149
Calidad del soporte
9.0
35
9.0
369
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
8.9
15
9.3
150
Dirección del producto (% positivo)
8.8
29
8.9
408
Características
Funcionalidad
8.1
7
9.0
259
7.9
7
8.8
259
6.0
5
7.8
238
6.9
6
8.3
247
7.2
6
7.7
242
7.9
7
7.4
244
IA Agente - Monitoreo de Base de Datos
No hay suficientes datos disponibles
7.1
13
No hay suficientes datos disponibles
6.9
13
No hay suficientes datos disponibles
6.9
13
No hay suficientes datos disponibles
7.1
13
No hay suficientes datos disponibles
6.8
12
No hay suficientes datos disponibles
6.5
13
No hay suficientes datos disponibles
7.1
13
Plataformas de DataOpsOcultar 17 característicasMostrar 17 características
No hay suficientes datos
7.3
52
Gestión de datos
No hay suficientes datos disponibles
8.5
51
No hay suficientes datos disponibles
8.4
47
No hay suficientes datos disponibles
8.6
51
No hay suficientes datos disponibles
7.9
49
Plataformas de DataOps de IA Agente
No hay suficientes datos disponibles
6.7
5
No hay suficientes datos disponibles
6.0
5
No hay suficientes datos disponibles
6.3
5
No hay suficientes datos disponibles
6.3
5
No hay suficientes datos disponibles
6.3
5
Analytics
No hay suficientes datos disponibles
7.8
49
No hay suficientes datos disponibles
7.7
47
Monitoreo y Gestión
No hay suficientes datos disponibles
9.1
52
No hay suficientes datos disponibles
7.6
48
Implementación en la nube
No hay suficientes datos disponibles
7.4
43
No hay suficientes datos disponibles
7.0
41
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
6.2
34
No hay suficientes datos disponibles
6.1
34
Funcionalidad
No hay suficientes datos disponibles
7.3
288
9.4
6
8.8
310
7.8
6
8.1
292
8.7
5
8.0
295
Gestión
9.3
7
8.7
306
8.0
5
7.7
284
8.6
6
8.2
298
No hay suficientes datos disponibles
8.0
301
7.1
7
8.1
303
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
5.8
231
IA Agente - Observabilidad de Datos
No hay suficientes datos disponibles
6.1
27
No hay suficientes datos disponibles
6.2
27
No hay suficientes datos disponibles
6.7
27
No hay suficientes datos disponibles
6.4
26
No hay suficientes datos disponibles
6.4
27
Funcionalidad
8.7
14
8.0
179
Función no disponible
6.4
173
Función no disponible
6.7
168
6.9
7
6.0
163
7.8
10
6.4
164
Gestión
8.7
15
7.2
166
7.8
18
7.5
167
8.5
14
7.9
166
8.6
16
7.4
171
7.4
12
7.5
166
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
5.3
144
No hay suficientes datos disponibles
5.3
143
Categorías
Categorías
Categorías Compartidas
Anomalo y Monte Carlo está categorizado como Calidad de los datos, Observabilidad de Datos, y Monitoreo de Base de Datos
Categorías Únicas
Anomalo no tiene categorías únicas
Monte Carlo está categorizado como Plataformas de DataOps
Reseñas
Tamaño de la empresa de los revisores
Anomalo
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Empresa(> 1000 empleados)
Monte Carlo
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Empresa(> 1000 empleados)
Pequeña Empresa
(50 o menos empleados)
Mediana Empresa
(51-1000 empleados)
Empresa
(> 1000 empleados)
Industria de los revisores
Servicios financieros
22.5%
Tecnología de la Información y Servicios
12.5%
Software informático
12.5%
Ocio, Viajes y Turismo
7.5%
Internet
7.5%
Otro
37.5%
Servicios financieros
15.0%
Software informático
11.1%
Tecnología de la Información y Servicios
10.6%
Marketing y Publicidad
3.7%
Productos farmacéuticos
3.5%
Otro
56.1%
Discusiones
Anomalo no tiene discusiones con respuestas
¿Qué es el software Monte Carlo?
1 Comentario
MV
Monte Carlo es una plataforma de observabilidad de datos completamente automatizada y de extremo a extremo que ayuda a los equipos de ingeniería de datos a...Leer más
Monte Carlo no tiene más discusiones con respuestas
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