Monte Carlo Reseñas y Detalles del Producto

El montecarlo me está dando muchas posibilidades en términos de calidad de datos. Puedo configurar las notificaciones, crear un grupo de personas y enviarles una notificación si algo falla. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Como usuario de Google Chat, estoy realmente molesto de tener que usar correos electrónicos. Para mí, la mejor manera de recibir alertas sería un mensaje directo a un grupo de Google Chat. La mejor manera sería usar los webhooks que Google está proporcionando. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Monte Carlo facilita la detección y resolución de problemas de datos antes de que afecten a las partes interesadas. La monitorización automatizada de la calidad de los datos, la visibilidad del linaje y las alertas nos ayudan a identificar rápidamente las causas raíz. El proceso de integración fue fluido, y la interfaz de usuario es lo suficientemente intuitiva como para que tanto los usuarios técnicos como los no técnicos puedan navegarla con facilidad. Su equipo de atención al cliente es receptivo y realmente útil, lo que hace que la incorporación y el uso continuo sean aún mejores. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

A veces, el volumen inicial de alertas puede ser alto hasta que se ajusta, lo que puede resultar abrumador para los nuevos usuarios. Aunque las integraciones son generalmente sólidas, algunos conectores de nicho aún requieren soluciones manuales. Los precios también pueden parecer elevados para equipos más pequeños, aunque el valor está presente una vez implementado. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Monitores de bajo código/sin código en tablas, lo que facilita su configuración. Los monitores de SQL personalizados también son bastante sencillos de configurar.

Permite sinergias en casos donde varios equipos están utilizando la misma tabla para diferentes modelos.

El soporte al cliente responde rápidamente y actúa sobre los comentarios de manera pronta. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Las herramientas de investigación para errores son muy limitadas o tal vez no intuitivas.

No hay soporte para Python, por lo que el tipo de verificaciones que se pueden crear también se vuelve limitado.

Falta de transparencia en los umbrales de aprendizaje automático y cómo se calcula cada nivel de sensibilidad.

Los paneles no son tan útiles/intuitivos en comparación con algo como Salesforce. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Características que incluyen múltiples integraciones de herramientas, agregación de activos basada en múltiples tácticas de agrupación, monitores listos para usar para tablas que proporcionan frescura, volumen y disponibilidad de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

el filtro disponible en la pestaña de rendimiento y activos no funciona como se espera y a menudo muestra números engañosos al filtrar según varias etiquetas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que más me gusta de Monte Carlo es su capacidad para detectar proactivamente problemas de datos antes de que afecten a nuestro negocio, combinada con una interfaz fácil de usar que hace que el monitoreo de la calidad de los datos sea sencillo y eficiente. El equipo de soporte también es muy receptivo y servicial, lo que hace que la implementación y la resolución de problemas sean fluidas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Aunque Monte Carlo ofrece características potentes, a veces la configuración inicial puede ser un poco compleja y puede requerir documentación más detallada o una incorporación guiada para los nuevos usuarios. Además, agregar más opciones de alertas personalizables mejoraría su flexibilidad. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La flexibilidad y recibir alertas oportunas y confiables para Volumen, Esquema y Frescura es útil. Poder ajustar el modelo es genial. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No es que no me guste, pero hay un par de cosas que se pueden mejorar:

1) Los paneles pueden mejorar al proporcionar más información procesable, como las tablas que fallan con más frecuencia o las 5 tablas que más fallan, bajo qué esquema, por qué razón fallan, monitores que fallan frecuentemente, etc.

2) Sería genial si cualquier actualización realizada en las alertas de Monte Carlo pudiera fluir hacia los incidentes de ServiceNow.

3) Serían excelentes integraciones adicionales con archivos, como si un archivo no ha llegado, etc.

4) Si pudiéramos tener el modelo ajustado para alertas mucho antes de 2 semanas, sería un movimiento bienvenido. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me gusta lo escalable que es. Hemos incorporado nuestra primera ola de usuarios y han podido crear fácilmente sus propios monitores. La confianza general de nuestras organizaciones en nuestros productos de datos ha crecido significativamente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Honestamente, nada en este momento. Creo que todavía estamos trabajando en decidir qué activos NECESITAMOS monitorear frente a cuáles son simplemente "buenos de tener". Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

A nuestro equipo le encantan los monitores innovadores en Monte Carlo, ya que reducen el tiempo para obtener valor y permiten que el producto comience a agregar valor rápidamente mientras trabajas con el equipo de Monte Carlo en capacidades de monitoreo más específicas. Realmente no puedo enfatizar lo suficiente lo receptivo y útil que es el equipo de soporte. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

De vez en cuando vemos algunos problemas con nuestros monitores en Monte Carlo cuando los usamos en casos de uso no estándar. Generalmente, estos problemas se manifiestan como datos que no coinciden con nuestras expectativas dentro de los resultados de monitoreo, pero cada vez que esto ha surgido hasta ahora, hemos podido resolverlo con la ayuda del equipo de soporte. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me gusta que Monte Carlo sea intuitivo y fácil de usar, especialmente para personas que provienen de un entorno no técnico. También me gusta que el equipo de Monte Carlo sea receptivo y esté ahí para ayudarnos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Mi mayor frustración con Monte Carlo es que no hay un envoltorio de codificación que se pueda usar. Solo está disponible tal cual o en SQL en este momento, por lo que es difícil implementar verificaciones más detalladas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Hemos estado usando Monte Carlo durante un par de años y se ha convertido en una parte esencial de nuestro conjunto de herramientas de ingeniería de datos. Nos proporcionó valor casi de inmediato, ayudándonos a descubrir problemas de calidad de datos que ni siquiera sabíamos que existían. Entre la detección de anomalías impulsada por aprendizaje automático, nuestros monitores personalizados específicos de dominio, las características intuitivas de linaje e historial de consultas, y el excelente soporte al cliente, Monte Carlo desempeña un papel vital en ayudarnos a cumplir con nuestros objetivos de calidad de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Monte Carlo se mueve rápidamente, y aunque apreciamos el ritmo de la innovación, al principio a veces parecía que había demasiados cambios de golpe. Además, la plataforma tiene una amplia gama de características, lo cual es una fortaleza, pero a veces puede ser un desafío recordar dónde encontrar algunas de las configuraciones o controles más matizados. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.