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Datafold
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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 la observabilidad de datos con una puntuación de 9.3, mientras que la puntuación de 8.2 de Datafold indica que puede no proporcionar el mismo nivel de información sobre problemas de calidad de datos. Los revisores mencionan que las capacidades de monitoreo de Monte Carlo son robustas, permitiendo el seguimiento en tiempo real de las canalizaciones de datos.
- Los revisores mencionan que Datafold destaca en la integración de datos con una puntuación de 9.2, superando la puntuación de 8.7 de Monte Carlo. Los usuarios en G2 aprecian la integración fluida de Datafold con varias fuentes de datos, lo que facilita la gestión de los flujos de trabajo de datos.
- Los usuarios dicen que la calidad del soporte de Monte Carlo está altamente valorada en 9.3, en comparación con el 9.1 de Datafold. Los revisores destacan la capacidad de respuesta y la utilidad del equipo de soporte de Monte Carlo, lo que mejora la experiencia general del usuario.
- Los usuarios de G2 informan que Datafold ofrece capacidades superiores de análisis en tiempo real con una puntuación de 8.6, mientras que la puntuación de 7.4 de Monte Carlo sugiere que puede quedarse atrás en esta área. Los usuarios mencionan que las características de análisis de Datafold proporcionan una visión más profunda de las tendencias y anomalías de los datos.
- Los revisores mencionan que la facilidad de uso de Monte Carlo está valorada en 8.4, que es ligeramente inferior al 8.8 de Datafold. Los usuarios aprecian la interfaz intuitiva de Datafold, lo que facilita que los equipos adopten y utilicen el software de manera efectiva.
- Los usuarios informan que los flujos de trabajo automatizados de Monte Carlo tienen una puntuación de 7.9, mientras que la puntuación de 7.8 de Datafold indica una ligera ventaja en esta área. Sin embargo, los revisores mencionan que ambos productos podrían mejorar sus características de automatización para aumentar la eficiencia del usuario.
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
No hay precios disponiblesMonte Carlo
Start
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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
427
Facilidad de uso
8.8
20
8.2
434
Facilidad de configuración
7.9
8
8.2
300
Facilidad de administración
7.9
8
8.5
159
Calidad del soporte
9.1
20
9.0
384
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
8.3
8
9.3
161
Dirección del producto (% positivo)
8.8
20
8.9
423
Características
Monitoreo de Base de DatosOcultar 13 característicasMostrar 13 características
No hay suficientes datos
7.5
260
Funcionalidad
No hay suficientes datos disponibles
9.0
257
No hay suficientes datos disponibles
8.8
258
No hay suficientes datos disponibles
7.8
235
No hay suficientes datos disponibles
8.3
244
No hay suficientes datos disponibles
7.7
239
No hay suficientes datos disponibles
7.4
241
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
8.5
49
8.3
10
8.5
45
Función no disponible
8.6
49
Función no disponible
7.9
47
Plataformas de DataOps de IA Agente
No hay suficientes datos disponibles
7.2
6
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
Función no disponible
7.8
48
8.0
10
7.7
46
Monitoreo y Gestión
8.2
11
9.2
53
9.3
10
7.6
46
Implementación en la nube
9.2
8
7.4
42
9.0
8
7.0
40
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
6.2
33
No hay suficientes datos disponibles
6.1
33
Funcionalidad
8.6
12
7.3
287
8.2
12
8.8
317
8.3
12
8.1
291
8.5
12
8.0
295
Gestión
8.1
12
8.7
313
8.5
11
7.8
283
8.1
12
8.3
305
8.0
11
8.0
301
8.3
11
8.1
305
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
5.8
227
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
6.7
29
Calidad de los datosOcultar 12 característicasMostrar 12 características
No hay suficientes datos
6.9
190
Funcionalidad
No hay suficientes datos disponibles
8.1
184
No hay suficientes datos disponibles
6.4
171
No hay suficientes datos disponibles
6.6
166
No hay suficientes datos disponibles
6.0
161
No hay suficientes datos disponibles
6.4
162
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
7.2
167
No hay suficientes datos disponibles
7.5
167
No hay suficientes datos disponibles
7.9
165
No hay suficientes datos disponibles
7.4
172
No hay suficientes datos disponibles
7.5
167
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
5.2
142
No hay suficientes datos disponibles
5.3
142
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
14.3%
Tecnología de la Información y Servicios
10.9%
Software informático
10.7%
Marketing y Publicidad
3.8%
Fabricación
3.6%
Otro
56.7%
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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