Gestión de Centros de Datos Software

I think the main downsides of Ninja are around Remote Desktop and reporting. With the Remote Desktop feature, you can’t save credentials per user; it’s only per organisation, which is terrible. We should not have shared credentials for obvious Cyber Essentials reasoning.

Reporting also isn’t ideal. I wanted to report on groups of devices with a software count, but you can’t do this, for example, in a report I’d like to see that 5 devices have Software_X. It seems like you can only view this from the dashboard page for all devices at once or an organisation, and even there the filtering isn’t very useful.

Lastly, our previous RMM solution had some helpful features that I miss: a preview/screenshot function so you can see the state of a device before connecting; a chat function to initiate contact before you connect (not only once you’ve already connected); and a network node feature where you can select a device as a network node and VPN tunnel to it remotely. That way, from your local machine you can access other devices and services on their network without needing to physically remote onto the customer’s device just to reach something on their network. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Ninja allows us to remotely support thousands of devices whenever remote support is needed. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El mayor punto de dolor para mí es la falta de posibilidad de fusionar alertas de monitores de métricas en un solo incidente. A menudo tenemos un problema que desencadena muchas alertas, y tenemos que gestionar cada alerta por separado, aunque todas tengan la misma causa raíz. Dado que los monitores de métricas son la columna vertebral de Monte Carlo, es realmente frustrante. Esto ha sido así durante un año y medio. Otro problema son los cambios demasiado rápidos y demasiado grandes; esperaba más estabilidad en esta etapa. Es realmente difícil mantenerse al día con los cambios de paradigma. Por ejemplo, el cambio para los monitores de tablas causó confusión. Recientemente ingerí un gran conjunto de datos solo para enterarme de que las tablas ahora se monitorean por defecto al ser ingeridas, lo cual era contrario al comportamiento anterior donde tenías que configurar el monitoreo manualmente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Monte Carlo ayuda a notar datos faltantes o incorrectos. Es fácil de usar, se integra con herramientas como Slack y Jira, y tiene una interfaz de usuario amigable. Antes no teníamos un monitoreo real, así que es un cambio radical para nosotros. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Snowflake requires careful management of compute costs. At the same time, it provides some optimized ETL functionality within Snowflake itself and helps keep the information stored in the database seccure. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Snowflake helps me tackle infrastructure and server challenges by bringing data warehousing, analytics and data collaboration together in one place. It supports external data sharing and real time processing and it can also be used to work with customer support data. It makes scaling easier as data grows, gives clearer visibility into the underlying infrastructure and supports practical use cases such as fraud detection. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No creo que haya nada que no me guste, tal vez necesiten trabajar en la función de costo estimado al ejecutar cualquier consulta, a veces no muestra la memoria asociada con eso y como es un almacén analítico, la actualización en tiempo real no es posible como en una base de datos transaccional, tal vez en el futuro puedan agregar esas características también. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

En el escenario actual, todos nuestros sumideros de datos están almacenados en Bigquery o en tablas externas vinculadas con Bigquery porque es muy fácil realizar cualquier análisis sobre Bigquery y además se conecta sin problemas con Looker para un análisis detallado. Hoy en día, también comenzamos a aprovechar su capacidad de creación de modelos en los datos almacenados en tablas gestionadas por Biglake o en tablas de Bigquery. En última instancia, realmente ayuda a construir una canalización de extremo a extremo sin preocuparse por el almacenamiento y la escalabilidad. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

One thing I dislike about Databricks is the platform can feel complex for new users, especially when managing clusters and configurations. Pricing can also become expensive with larger workloads if resources are not optimized carefully. While integrations and AI features are powerful, the onboarding process and support documentation could be more beginner-friendly. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Databricks helps solve the challenge of processing and analyzing large amounts of data efficiently in one platform. It combines data engineering, analytics and AI workflows, which reduce the need for the multiple separate tools. This improves collaboration, speeds up data processing, and helps generate insights much faster. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

What I dislike most about Atera is that some of its more advanced features still feel less mature than those in larger, enterprise-focused RMM platforms. Reporting and analytics have improved over time, but they can still feel limiting when you need highly customized dashboards or deeper business insights.

The PSA module is convenient because everything is integrated, but certain workflows and automations aren’t as flexible as they are in dedicated PSA solutions. Ticketing can also become cumbersome in more structured service desk environments.

Patch management is another area that could use improvement, particularly around visibility and consistency in larger or more complex environments. At times, troubleshooting automation failures or agent-related issues requires more manual intervention than I would expect.

Mac management also lags well behind the Windows experience. Feature parity isn’t there yet: monitoring, scripting, patching, and device management for macOS feel more limited and less reliable than on Windows endpoints. For MSPs supporting mixed environments, this creates operational inconsistencies and often means relying on additional tools to properly manage Apple devices.

Finally, while the platform evolves quickly, some UI changes and new features can feel like they’re released before being fully refined. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Atera helps centralize and simplify day-to-day MSP operations by bringing RMM, PSA, remote access, patch management, monitoring, and billing together in a single platform. Rather than juggling multiple disconnected tools, technicians can work from one interface, which boosts efficiency and helps reduce operational overhead.

The biggest benefit for me is the time saved through automation. Automated monitoring, patching, alerting, and scripting cut down on repetitive manual tasks and let the team focus more on higher-value work and customer support. Having centralized visibility across all client environments also makes it easier to spot issues proactively before they become critical.

The per-technician pricing model is another major advantage, since it supports growth without worrying about endpoint-based cost increases. That makes scaling more predictable and financially sustainable for an MSP.

Atera also helps improve response times and the overall customer experience by streamlining ticket management and remote support, enabling faster troubleshooting and quicker resolution for end users. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Una desventaja de SAS Viya es que puede tener una curva de aprendizaje pronunciada para los nuevos usuarios, especialmente aquellos sin un sólido trasfondo en analítica. Además, el costo puede ser relativamente alto en comparación con otras herramientas, y algunas características avanzadas requieren configuración adicional, lo que puede ralentizar la configuración inicial. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

SAS Viya está resolviendo el desafío de manejar grandes y complejos conjuntos de datos y convertirlos en información procesable rápidamente. Antes de usarlo, luchábamos con un procesamiento lento y herramientas fragmentadas, pero ahora podemos realizar análisis avanzados, pronósticos e informes en una plataforma unificada. Esto ha mejorado la velocidad de nuestra toma de decisiones, reducido el esfuerzo manual y aumentado la eficiencia general en todos los equipos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es bueno. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

DQLabs simplifica la gestión de la calidad de los datos con su plataforma fácil de usar, capacidades avanzadas y características ricas como la detección de anomalías en tiempo real y la integración perfecta con varias aplicaciones, haciendo que la navegación y el análisis de datos sean más eficientes. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

1. UI / UX

Limitations: The UI feels less intuitive and somewhat unpolished. There’s a learning curve, and in some situations you may need scripting knowledge to really get the most out of it.

2. Integrations

Limitations: API-based integrations with external enterprise tools can be somewhat limited.

3. Performance

Limitations: Performance can dip on slower networks, especially during large-scale patch deployments.

4. Pricing / ROI

Limitations: Pricing feels a bit higher.

5. Support / Onboarding

Limitations: The initial setup and configuration can take time.

6. AI / Intelligence

Limitations: It’s not as advanced as more AI-first platforms. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

IT teams often end up using different tools for patching, security, asset tracking, and remote support. That fragmentation creates unnecessary complexity, drives up costs, and leaves poor visibility across the environment.

Endpoint Central addresses this with unified endpoint management (UEM) from a single console, letting teams manage Windows, Mac, Linux, and mobile devices together. From a UI/UX perspective, having everything in one place makes day-to-day administration more consistent and easier to follow.

A common challenge is simply not knowing what devices exist or what they’re running, which leads to unmanaged endpoints and, ultimately, security risks. The solution here is real-time asset inventory and monitoring, with full visibility into hardware, software, and usage mapping. The AI/intelligence angle is the real-time insights and analytics that help turn inventory data into something actionable.

Unpatched systems are the #1 cause of breaches & ransomware, and manual patching is both slow and error-prone. Endpoint Central’s approach is automated patch management for both the OS and applications, supported by AI-driven threat detection plus vulnerability scanning and remediation. With AI/intelligence focused on predictive threat detection, the practical outcome is faster patch cycles and less downtime.

When devices are spread across locations, networks, and users, remote management and support becomes difficult. The platform’s remote monitoring and control works across LAN, WAN, cloud, and remote setups, and includes secure remote troubleshooting tools. A central dashboard improves remote management from a UI/UX standpoint, while support and onboarding benefit from faster remote issue resolution. Performance-wise, this translates into less downtime for employees.

Many routine tasks—patching, software deployment, and reporting—are repetitive and time-consuming. An automation-first platform helps by automating patch deployment, software installation, and reporting workflows, which improves performance through faster execution and fewer manual errors.

There’s also the ongoing difficulty of meeting standards such as GDPR and ISO. Built-in compliance reports, policy enforcement, continuous monitoring, and audit-ready data help reduce the manual effort needed to stay aligned.

Finally, multiple tools plus manual work typically means higher cost, and low efficiency leads to poor ROI. Consolidating tools and leaning on automation improves asset utilization and helps bring costs under control. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

It’s fast and quickly provides a mail address. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

It helps my sales team identify fake people and get the correct ID. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Disfruto mucho usando Data8 y no tengo ninguna objeción al respecto. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Las soluciones de calidad de datos de Data8 nos ayudan a mantener una fuerte integridad de datos al identificar con precisión registros de personas que se han mudado o fallecido. Esto es crucial para nosotros, ya que garantiza que nuestras comunicaciones sean apropiadas, actualizadas y respetuosas. Al prevenir el envío de mensajes a destinatarios incorrectos, podemos proteger y mantener nuestra reputación con nuestras comunidades de exalumnos y donantes. La confianza resultante en nuestros datos nos permite involucrarnos de manera más efectiva y mantener los altos estándares que se esperan de nuestra institución. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

I understand it has less capabilities on the AI automation and integration parts as the tool takes a lot of time to process the information and it is a lot slow so we need to improve on that part.

Secondary concern is regrading the tool cost around the cost and the learning curve for high-level logic needs to be taught to every developers while using the solution Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Manual works is converted to automated workflows.

It integrate agents, and cyber security teams, and tools with speed and control. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

The file-based discovery in ServiceNow IT Operations Management doesn't seem to be streamlined properly, and its configuration can be confusing initially, especially as you need to execute it multiple times to get the desired results. The documentation is not complete and makes certain assumptions. The procedure should be added to reflect the actual steps to be taken to get the software installs. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

I use ServiceNow IT Operations Management for automated CMDB discovery, software asset management, event ingestion, and alert triaging. It enriches the CMDB without building custom patterns. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El límite de registros es una de las restricciones que siempre es una preocupación para mantener nuestra suscripción de licencia. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Está ayudando al proporcionarnos datos más limpios al reducir duplicados, garantizar la consistencia de los datos, la verificación y la integridad de la información. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

The learning curve is very steep, especially if you come from SQL-based or traditional independent data warehousing systems. It takes some time for you to be able to operate effectively once you know how models, spaces, and connections work.

Another difficulty lies in the fact that debugging problems in the data may involve navigating many levels of abstraction. If the result obtained does not correspond to what was expected, determining at which level there is a problem may take some additional time. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Before the introduction of SAP Datasphere, data from multiple sources had to be joined and processed before analyzing, causing inefficiencies and inconsistencies.

However, in SAP Datasphere, the data integration layer is consolidated, meaning that reporting and analytics can now happen in a location close to the data governance models. This ensures fewer inefficiencies in preparing data for analysis and reporting. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Muy poco confiable. Es fácil hacer que la interfaz de usuario se rompa realizando flujos bastante básicos. El servidor a menudo da errores, ya sea de manera silenciosa o con errores crípticos, lo que refleja mal en nuestro producto ya que nos deja asumir la culpa de la inestabilidad de Flatfile. Su página de estado profesa una tasa de tiempo de actividad muy alta, pero anecdóticamente, después de interactuar con su API casi a diario durante los últimos meses, tomaría sus afirmaciones de tiempo de actividad con pinzas; ¿de qué sirve que el servidor esté en línea si responde con errores 500 de todos modos en lo que debería ser una solicitud de red válida? Carece de personalización adecuada. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Se supone que debe resolver el problema de ingerir archivos CSV, pero es más un dolor de cabeza de lo que vale. Preferiría mucho más escribir la funcionalidad yo mismo. No hay nada que Flatfile haga que realmente los haga únicos o les dé una ventaja competitiva en mi opinión. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Red Hat Smart Management exhibe una fuerte integración con los productos de Red Hat, lo que puede plantear desafíos si se considera una transición a proveedores alternativos en el futuro. Además, aparte de estas preocupaciones generales, varios usuarios han expresado críticas sobre aspectos específicos de Red Hat Smart Management:

1. Navegar y utilizar el sistema de informes puede ser algo desafiante. 2. Aunque es capaz, las características de monitoreo de rendimiento pueden no igualar la robustez encontrada en algunos productos competidores. 3. El soporte para sistemas que no son de Red Hat es algo limitado. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Seguridad mejorada: Red Hat Smart Management puede ayudar a las organizaciones a mejorar su postura de seguridad al proporcionar una vista centralizada de todos los sistemas RHEL y al automatizar la gestión de parches.

Mayor cumplimiento: Red Hat Smart Management puede ayudar a las organizaciones a cumplir con las regulaciones de la industria al proporcionar capacidades de informes de cumplimiento.

Mejor rendimiento y fiabilidad: Red Hat Smart Management puede ayudar a las organizaciones a mejorar el rendimiento y la fiabilidad de sus entornos RHEL al proporcionar capacidades de monitoreo de rendimiento y resolución de problemas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

que apenas acabamos de empezar a usarlo, ¡jaja! Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Ayudándonos a alejarnos de los clientes potenciales fríos hacia los clientes potenciales CALIENTES Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La fase de soporte e incorporación ha sido mucho más pesada de lo que anticipaba. Esta no es una aplicación plug-and-play. Realmente requiere un Administrador de Salesforce dedicado para trazar toda la arquitectura de datos y las reglas de territorio antes de que siquiera comiences a trabajar en el software. La curva de aprendizaje inicial también es pronunciada, especialmente cuando estás configurando rondas complejas y ponderadas.

En cuanto al rendimiento, debido a que es un paquete gestionado tan robusto, desplegar grandes flujos de enrutamiento desde nuestro Sandbox de Copia Completa a Producción no siempre es completamente fluido. Cuando ejecutamos grandes cargas de datos masivos (por ejemplo, importando más de 50,000 leads de una feria comercial), a veces necesitamos pausar temporalmente los flujos de enrutamiento para evitar errores de tiempo de espera de CPU de Salesforce, y luego ejecutar el enrutamiento en lotes. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Implementamos Traction Complete para resolver dos problemas principales: retrasos en la "velocidad de respuesta" y mala higiene de datos en el CRM (especialmente leads huérfanos). Antes de esta herramienta, las solicitudes de demostración entrantes se quedaban en una cola general mientras un analista de operaciones verificaba manualmente si el lead pertenecía a una cuenta empresarial existente.

El precio y el ROI se justificaron en los dos primeros trimestres. Al automatizar nuestro proceso de coincidencia de leads con cuentas, ahorra a nuestro equipo de RevOps aproximadamente 15–20 horas por semana que antes se dedicaban a la fusión manual de datos, la deduplicación y la resolución de problemas. Además, debido a que los leads se dirigen instantáneamente al Ejecutivo de Cuenta correcto, nuestros tiempos de respuesta han disminuido de 24 horas a menos de 5 minutos, lo que ha mejorado directamente nuestras tasas de conversión de pipeline. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El inconveniente es que, en general, en vista del cumplimiento, a veces la PII cargada en s3 puede ser identificada con Macie. Pero cuando es una imagen o un pdf que contiene fotocopias de dicha información personal sensible, es difícil de identificar. Podría estar almacenado en el ec2 o s3. Pero averiguarlo es complejo. Tenemos técnicas de OCR en algunos servicios, que pueden activar playbooks de ec2. Sí, se puede lograr con la técnica adecuada de resolución de problemas y utilizando los servicios requeridos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Parches de seguridad, acciones basadas en disparadores en la infraestructura. Registro para identificaciones de IOC. Muchos más. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.