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Comparar Datafold y Monte Carlo 
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Datafold
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Explorar todos los planes de precios de 3Resumen
Resumen generado por IA
Generado por IA. Impulsado por reseñas de usuarios reales.
- Los revisores de G2 informan que Monte Carlo sobresale en la satisfacción general del usuario, reflejado en su puntuación G2 significativamente más alta en comparación con Datafold. Los usuarios aprecian su enfoque en la observabilidad de datos, con características como alertas en tiempo real que mejoran la conciencia sobre problemas de calidad de datos, permitiendo a los equipos abordar problemas de manera proactiva.
- Según las reseñas verificadas, Monte Carlo tiene una base de usuarios mucho más grande, con 460 reseñas en total en comparación con las 24 de Datafold. Esto sugiere una presencia más establecida en el mercado, dando a los compradores potenciales confianza en la fiabilidad y el soporte del producto.
- Los usuarios dicen que Datafold destaca en facilidad de uso, con muchos encontrándolo sencillo para automatizar pruebas de datos e integrarse con herramientas como GitHub. Los revisores destacan su capacidad para validar automáticamente los cambios en el código SQL, lo que agiliza los flujos de trabajo y reduce el esfuerzo manual.
- Los revisores mencionan que aunque Monte Carlo ofrece capacidades robustas de monitoreo de datos, está en constante evolución, haciéndolo más intuitivo con el tiempo. Los usuarios han notado que las actualizaciones continuas de características del herramienta mejoran significativamente su experiencia, mejorando la fiabilidad y la observabilidad de los datos.
- Los usuarios destacan que el flujo de trabajo de Datafold es impresionante, particularmente en la simplificación de los procesos tradicionales de transferencia de datos. Esto ha recibido comentarios positivos de los equipos que aprecian la eficiencia que aporta a sus operaciones, convirtiéndolo en un fuerte contendiente para aquellos enfocados en la optimización del flujo de trabajo.
- Según los comentarios recientes de los usuarios, la calidad del soporte de Monte Carlo está altamente valorada, con usuarios sintiendo que el producto ha sido un buen socio en su negocio. En contraste, aunque Datafold también recibe comentarios positivos por su soporte, no alcanza el mismo nivel de satisfacción reportado por los usuarios de Monte Carlo.
Datafold vs Monte Carlo
Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que Datafold es más fácil de usar. Sin embargo, Monte Carlo es más fácil de configurar y administrar. Además, prefirieron hacer negocios en general con Monte Carlo.
- Los revisores consideraron que Datafold satisface mejor las necesidades de su empresa que Monte Carlo.
- Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, los revisores consideraron que Datafold es la opción preferida.
- En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de Monte Carlo sobre Datafold.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
Datafold
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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
Datafold
No hay información de prueba disponibleMonte Carlo
No hay información de prueba disponibleCalificaciones
Cumple con los requisitos
8.5
20
8.3
446
Facilidad de uso
8.8
20
8.2
453
Facilidad de configuración
7.9
8
8.1
318
Facilidad de administración
7.9
8
8.5
161
Calidad del soporte
9.1
20
9.0
400
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
8.3
8
9.2
164
Dirección del producto (% positivo)
8.8
20
8.9
443
Características
Monitoreo de Base de DatosOcultar 13 característicasMostrar 13 características
No hay suficientes datos
7.5
264
Funcionalidad
No hay suficientes datos disponibles
9.0
260
No hay suficientes datos disponibles
8.8
261
No hay suficientes datos disponibles
7.8
237
No hay suficientes datos disponibles
8.3
246
No hay suficientes datos disponibles
7.7
241
No hay suficientes datos disponibles
7.4
243
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
Gestión de datos
9.2
12
8.6
52
8.3
10
8.5
48
Función no disponible
8.6
52
Función no disponible
7.9
50
Plataformas de DataOps de IA Agente
No hay suficientes datos disponibles
7.6
7
No hay suficientes datos disponibles
6.7
6
No hay suficientes datos disponibles
6.9
6
No hay suficientes datos disponibles
6.9
6
No hay suficientes datos disponibles
6.9
6
Analytics
Función no disponible
7.9
51
8.0
10
7.7
48
Monitoreo y Gestión
8.2
11
9.2
56
9.3
10
7.7
49
Implementación en la nube
9.2
8
7.5
44
9.0
8
7.1
42
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
6.3
35
No hay suficientes datos disponibles
6.2
35
Funcionalidad
8.6
12
7.4
292
8.2
12
8.8
329
8.3
12
8.1
297
8.5
12
8.0
305
Gestión
8.1
12
8.7
327
8.5
11
7.7
286
8.1
12
8.3
318
8.0
11
8.0
309
8.3
11
8.1
313
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
5.8
232
IA Agente - Observabilidad de Datos
No hay suficientes datos disponibles
6.3
28
No hay suficientes datos disponibles
6.4
28
No hay suficientes datos disponibles
6.8
28
No hay suficientes datos disponibles
6.4
26
No hay suficientes datos disponibles
6.8
30
Calidad de los datosOcultar 12 característicasMostrar 12 características
No hay suficientes datos
7.0
196
Funcionalidad
No hay suficientes datos disponibles
8.1
189
No hay suficientes datos disponibles
6.4
174
No hay suficientes datos disponibles
6.7
169
No hay suficientes datos disponibles
6.1
164
No hay suficientes datos disponibles
6.4
165
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
7.2
169
No hay suficientes datos disponibles
7.5
169
No hay suficientes datos disponibles
7.9
168
No hay suficientes datos disponibles
7.4
176
No hay suficientes datos disponibles
7.5
169
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
5.2
145
No hay suficientes datos disponibles
5.3
145
Categorías
Categorías
Categorías Compartidas
Datafold y Monte Carlo está categorizado como Plataformas de DataOps y Observabilidad de Datos
Categorías Únicas
Datafold no tiene categorías únicas
Monte Carlo está categorizado como Monitoreo de Base de Datos y Calidad de los datos
Reseñas
Tamaño de la empresa de los revisores
Datafold
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
Tecnología de la Información y Servicios
29.2%
Software informático
12.5%
Contabilidad
8.3%
Venta al por mayor
4.2%
Telecomunicaciones
4.2%
Otro
41.7%
Servicios financieros
13.9%
Tecnología de la Información y Servicios
11.3%
Software informático
11.3%
Marketing y Publicidad
3.6%
Fabricación
3.4%
Otro
56.4%
Principales Alternativas
Discusiones
Datafold 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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