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Comparar Monte Carlo y Oracle Data Quality 
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Aprende más sobre Oracle Data QualityResumen
Resumen generado por IA
Generado por IA. Impulsado por reseñas de usuarios reales.
- Los usuarios informan que Oracle Data Quality sobresale en monitoreo de calidad de datos con una puntuación de 8.9, mientras que el desempeño de Monte Carlo en esta área es menos impresionante con 6.4. Los revisores mencionan que la capacidad de Oracle para identificar y corregir problemas de datos es una ventaja significativa para las empresas enfocadas en mantener una alta integridad de datos.
- Los revisores mencionan que Monte Carlo destaca en calidad de soporte, logrando una puntuación de 9.3 en comparación con el 8.4 de Oracle. Los usuarios en G2 aprecian la capacidad de respuesta y la utilidad del equipo de soporte de Monte Carlo, lo cual puede ser crucial para las empresas de mercado medio que necesitan resoluciones rápidas.
- Los usuarios de G2 destacan la superior facilidad de configuración de Oracle Data Quality con una puntuación de 9.0, mientras que Monte Carlo obtiene 8.4. Los usuarios dicen que el proceso de instalación sencillo de Oracle permite a los equipos comenzar a trabajar rápidamente, lo cual es particularmente beneficioso para las grandes empresas con entornos de datos complejos.
- Los usuarios informan que Monte Carlo ofrece mejores alertas en tiempo real con una puntuación de 8.3, en comparación con el 8.1 de Oracle. Los revisores mencionan que las notificaciones oportunas de Monte Carlo ayudan a los equipos a responder rápidamente a las anomalías de datos, lo cual es esencial para mantener la eficiencia operativa.
- Los revisores mencionan que Oracle Data Quality proporciona capacidades de informes robustos con una puntuación de 9.0, mientras que Monte Carlo queda rezagado con 7.4. Los usuarios dicen que los informes detallados generados por Oracle ayudan a las organizaciones a tomar decisiones informadas basadas en conocimientos de datos.
- Los usuarios en G2 destacan que las capacidades de integración de datos de Oracle Data Quality obtienen una puntuación de 8.7, lo que lo convierte en una opción sólida para las empresas que necesitan consolidar datos de diversas fuentes. En contraste, las características de integración de Monte Carlo se perciben como menos completas, lo que puede limitar su efectividad para los usuarios con ecosistemas de datos diversos.
Monte Carlo vs Oracle Data Quality
Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que Monte Carlo es más fácil de usar y hacer negocios en general. Sin embargo, prefirieron la facilidad de configuración con Oracle Data Quality, junto con la administración.
- Tanto Monte Carlo como Oracle Data Quality cumplen con los requisitos de nuestros revisores a una tasa comparable.
- 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 Monte Carlo sobre Oracle Data Quality.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
Monte 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
Oracle Data Quality
No hay precios disponiblesPrueba Gratuita
Monte Carlo
No hay información de prueba disponibleOracle Data Quality
No hay información de prueba disponibleCalificaciones
Cumple con los requisitos
8.3
416
8.3
48
Facilidad de uso
8.3
423
7.8
48
Facilidad de configuración
8.2
289
9.0
12
Facilidad de administración
8.5
154
9.2
13
Calidad del soporte
9.0
374
8.4
44
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
9.3
155
8.7
13
Dirección del producto (% positivo)
8.9
412
7.8
47
Características
Monitoreo de Base de DatosOcultar 13 característicasMostrar 13 características
7.5
260
No hay suficientes datos
Funcionalidad
9.0
256
No hay suficientes datos disponibles
8.8
256
No hay suficientes datos disponibles
7.8
236
No hay suficientes datos disponibles
8.3
245
No hay suficientes datos disponibles
7.7
240
No hay suficientes datos disponibles
7.4
242
No hay suficientes datos disponibles
IA Agente - Monitoreo de Base de Datos
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
No hay suficientes datos disponibles
Plataformas de DataOpsOcultar 17 característicasMostrar 17 características
7.3
52
No hay suficientes datos
Gestión de datos
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
No hay suficientes datos disponibles
Plataformas de DataOps de IA Agente
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
No hay suficientes datos disponibles
Analytics
7.8
50
No hay suficientes datos disponibles
7.7
47
No hay suficientes datos disponibles
Monitoreo y Gestión
9.1
53
No hay suficientes datos disponibles
7.6
48
No hay suficientes datos disponibles
Implementación en la nube
7.4
43
No hay suficientes datos disponibles
7.0
41
No hay suficientes datos disponibles
IA generativa
6.2
34
No hay suficientes datos disponibles
6.1
34
No hay suficientes datos disponibles
Observabilidad de DatosOcultar 15 característicasMostrar 15 características
7.4
317
No hay suficientes datos
Funcionalidad
7.4
289
No hay suficientes datos disponibles
8.8
311
No hay suficientes datos disponibles
8.1
291
No hay suficientes datos disponibles
8.0
294
No hay suficientes datos disponibles
Gestión
8.7
310
No hay suficientes datos disponibles
7.8
283
No hay suficientes datos disponibles
8.3
301
No hay suficientes datos disponibles
8.0
299
No hay suficientes datos disponibles
8.1
303
No hay suficientes datos disponibles
IA generativa
5.8
230
No hay suficientes datos disponibles
IA Agente - Observabilidad de Datos
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
No hay suficientes datos disponibles
Funcionalidad
8.0
181
9.2
16
6.4
171
8.6
16
6.7
166
8.8
16
6.0
162
8.6
16
6.4
162
8.5
14
Gestión
7.2
164
9.0
16
7.5
166
8.2
16
7.9
164
8.7
14
7.4
170
8.8
14
7.5
164
8.8
14
IA generativa
5.3
144
8.6
14
5.3
143
8.7
14
Categorías
Categorías
Categorías Compartidas
Monte Carlo y Oracle Data Quality está categorizado como Calidad de los datos
Categorías Únicas
Monte Carlo está categorizado como Plataformas de DataOps, Monitoreo de Base de Datos, y Observabilidad de Datos
Oracle Data Quality no tiene categorías únicas
Reseñas
Tamaño de la empresa de los revisores
Monte Carlo
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Empresa(> 1000 empleados)
Oracle Data Quality
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
14.9%
Tecnología de la Información y Servicios
10.8%
Software informático
10.5%
Productos farmacéuticos
3.9%
Marketing y Publicidad
3.9%
Otro
56.1%
Hospital y atención médica
20.4%
Tecnología de la Información y Servicios
16.7%
Software informático
11.1%
Investigación
5.6%
Transporte/Camiones/Ferrocarril
3.7%
Otro
42.6%
Principales Alternativas
Discusiones
¿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
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