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Great Expectations
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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, destacando sus robustas capacidades de monitoreo que permiten obtener información en tiempo real sobre las canalizaciones de datos. En contraste, Great Expectations, aunque sigue siendo fuerte, tiene una puntuación ligeramente inferior de 8.3 en la identificación de anomalías, lo que indica que puede no ser tan efectivo en el monitoreo en tiempo real.
- Los revisores mencionan que Great Expectations brilla en el análisis en tiempo real, con una puntuación de 9.4, que es significativamente más alta que la puntuación de 7.4 de Monte Carlo. Esto sugiere que los usuarios encuentran Great Expectations más efectivo para las necesidades inmediatas de análisis de datos.
- Los usuarios de G2 destacan la calidad del soporte de Monte Carlo, que recibió una alta puntuación de 9.3. Los usuarios aprecian la capacidad de respuesta y la utilidad del equipo de soporte, mientras que Great Expectations obtuvo una puntuación de 8.5, lo que indica una experiencia de soporte sólida pero ligeramente menos favorable.
- Los usuarios en G2 informan que la facilidad de configuración de Monte Carlo está calificada en 8.4, que está a la par con la puntuación de 9.2 de Great Expectations. Sin embargo, los revisores mencionan que Great Expectations ofrece un proceso de incorporación más simplificado, lo que facilita a los nuevos usuarios comenzar.
- Los revisores mencionan que las capacidades de integración de datos de Monte Carlo están calificadas en 8.7, lo cual es competitivo, pero Great Expectations se adelanta con una puntuación de 8.6. Los usuarios aprecian las opciones de integración sin problemas disponibles en ambos productos, pero algunos encuentran Great Expectations ligeramente más fácil de usar en esta área.
- Los usuarios dicen que, aunque ambos productos ofrecen características de automatización, Great Expectations obtiene una puntuación más alta de 8.8 en comparación con el 8.2 de Monte Carlo. Los revisores aprecian los flujos de trabajo automatizados en Great Expectations, que encuentran particularmente beneficiosos para reducir las tareas manuales en la gestión de la calidad de los datos.
Great Expectations vs Monte Carlo
Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que Great Expectations 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 Great Expectations satisface mejor las necesidades de su empresa que Monte Carlo.
- Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, los revisores consideraron que Monte Carlo es la opción preferida.
- En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de Great Expectations sobre Monte Carlo.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
Great Expectations
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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
Great Expectations
No hay información de prueba disponibleMonte Carlo
No hay información de prueba disponibleCalificaciones
Cumple con los requisitos
9.2
11
8.3
430
Facilidad de uso
9.1
9
8.2
437
Facilidad de configuración
9.2
6
8.2
303
Facilidad de administración
8.3
6
8.5
160
Calidad del soporte
8.5
10
9.0
386
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
8.6
6
9.3
163
Dirección del producto (% positivo)
10.0
10
8.9
426
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
Plataformas de DataOpsOcultar 17 característicasMostrar 17 características
No hay suficientes datos
7.3
53
Gestión de datos
No hay suficientes datos disponibles
8.5
49
No hay suficientes datos disponibles
8.5
45
No hay suficientes datos disponibles
8.6
49
No hay suficientes datos disponibles
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
No hay suficientes datos disponibles
7.8
48
No hay suficientes datos disponibles
7.7
46
Monitoreo y Gestión
No hay suficientes datos disponibles
9.2
53
No hay suficientes datos disponibles
7.6
46
Implementación en la nube
No hay suficientes datos disponibles
7.4
42
No hay suficientes datos disponibles
7.0
40
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
6.2
33
No hay suficientes datos disponibles
6.1
33
Funcionalidad
9.4
8
7.3
287
8.8
11
8.8
318
8.8
11
8.1
291
8.9
9
8.0
295
Gestión
8.3
10
8.7
313
8.9
9
7.8
284
8.5
8
8.3
307
8.7
9
8.0
301
8.6
11
8.1
307
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
Great Expectations y Monte Carlo está categorizado como Calidad de los datos y Observabilidad de Datos
Categorías Únicas
Great Expectations no tiene categorías únicas
Monte Carlo está categorizado como Plataformas de DataOps y Monitoreo de Base de Datos
Reseñas
Tamaño de la empresa de los revisores
Great Expectations
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
Contabilidad
36.4%
Tecnología de la Información y Servicios
18.2%
Telecomunicaciones
9.1%
Seguridad e Investigaciones
9.1%
Medios en línea
9.1%
Otro
18.2%
Servicios financieros
14.2%
Tecnología de la Información y Servicios
10.9%
Software informático
10.6%
Marketing y Publicidad
3.8%
Fabricación
3.5%
Otro
57.0%
Discusiones
Great Expectations 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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