Comparer AnomaloetMonte Carlo 
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Anomalo
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Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les critiques de G2 rapportent que Monte Carlo excelle en matière de satisfaction globale des utilisateurs, affichant un score G2 nettement supérieur à celui d'Anomalo. Les utilisateurs apprécient ses alertes en temps réel pour les problèmes de qualité des données, ce qui a considérablement amélioré leur capacité à résoudre les problèmes de manière proactive.
- Les utilisateurs disent que le processus de mise en œuvre de Monte Carlo est intuitif et efficace, beaucoup soulignant les mises à jour continues de l'outil qui améliorent son utilisation. En revanche, bien qu'Anomalo soit reconnu pour sa mise en place rapide des vérifications, certains utilisateurs estiment qu'il manque de profondeur en termes de fonctionnalités par rapport à Monte Carlo.
- Les critiques mentionnent que les deux produits offrent un support client solide, mais les utilisateurs de Monte Carlo ont exprimé un niveau de satisfaction plus élevé avec leur expérience globale de partenariat, indiquant un système de support plus robuste qui les aide à surmonter les défis efficacement.
- Selon les avis vérifiés, Monte Carlo brille dans l'observabilité des données, recevant des éloges pour son focus spécialisé et ses capacités de surveillance proactive. Les utilisateurs ont noté qu'il leur permet de maintenir un meilleur sens de la fiabilité des données, tandis que les utilisateurs d'Anomalo apprécient ses options de surveillance personnalisables mais estiment qu'il n'est peut-être pas aussi complet.
- Les utilisateurs soulignent que les analyses natives d'Anomalo nécessitent un effort minimal pour être configurées, ce qui le rend convivial pour des vérifications rapides. Cependant, les fonctionnalités avancées de Monte Carlo, telles que sa capacité à alerter les utilisateurs avant que les parties prenantes ne remarquent des problèmes de données, offrent une approche plus proactive de la gestion des données.
- Les critiques indiquent que bien que les deux produits répondent aux besoins des entreprises, Monte Carlo a une présence plus importante sur le marché, reflétée dans son nombre total de critiques plus élevé. Cela suggère une base d'utilisateurs plus large et potentiellement des retours plus fiables par rapport à Anomalo, qui a moins de critiques et une empreinte plus petite.
Anomalo vs Monte Carlo
Lors de l'évaluation des deux solutions, les évaluateurs ont trouvé Anomalo plus facile à utiliser et à configurer. Cependant, Monte Carlo est plus facile à administrer. Les évaluateurs ont également préféré faire des affaires avec Monte Carlo dans l'ensemble.
- Les évaluateurs ont estimé que Monte Carlo répond mieux aux besoins de leur entreprise que Anomalo.
- En comparant la qualité du support produit continu, Anomalo et Monte Carlo fournissent des niveaux d'assistance similaires.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de Monte Carlo à Anomalo.
Tarification
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Anomalo
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10000 Tables Par an
Pilote gratuit. Déploiement sécurisé dans le VPC.
- Surveillance automatisée des données
- Installation simple
- Visualisations pour les rapports et l'explicabilité
Monte Carlo
Start
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Tout ce dont vous avez besoin pour rendre les données fiables pour une équipe
- Surveillance pour entrepôt de données, intelligence d'affaires, ETL
- Tri des incidents, dépannage et analyse des causes profondes
- Traçabilité
Essai gratuit
Anomalo
Essai gratuit disponible
Monte Carlo
Aucune information sur l'essai disponibleÉvaluations
Répond aux exigences
8.2
36
8.3
447
Facilité d’utilisation
8.5
36
8.2
454
Facilité d’installation
9.4
14
8.2
319
Facilité d’administration
8.1
15
8.5
161
Qualité du service client
9.0
35
9.0
401
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.9
15
9.2
164
Orientation du produit (% positif)
8.8
29
8.9
444
Fonctionnalités
Fonctionnalité
8.1
7
9.0
260
7.9
7
8.8
261
6.0
5
7.8
237
6.9
6
8.3
246
7.2
6
7.7
241
7.9
7
7.4
243
Agentic AI - Surveillance de base de données
Pas assez de données disponibles
7.1
13
Pas assez de données disponibles
6.9
13
Pas assez de données disponibles
6.9
13
Pas assez de données disponibles
7.1
13
Pas assez de données disponibles
6.8
12
Pas assez de données disponibles
6.5
13
Pas assez de données disponibles
7.1
13
Gestion des données
Pas assez de données disponibles
8.6
52
Pas assez de données disponibles
8.5
48
Pas assez de données disponibles
8.6
52
Pas assez de données disponibles
7.9
50
Agentic AI - Plateformes DataOps
Pas assez de données disponibles
7.6
7
Pas assez de données disponibles
6.7
6
Pas assez de données disponibles
6.9
6
Pas assez de données disponibles
6.9
6
Pas assez de données disponibles
6.9
6
Analytics
Pas assez de données disponibles
7.9
51
Pas assez de données disponibles
7.7
48
Suivi et gestion
Pas assez de données disponibles
9.2
56
Pas assez de données disponibles
7.7
49
Déploiement dans le cloud
Pas assez de données disponibles
7.5
44
Pas assez de données disponibles
7.1
42
IA générative
Pas assez de données disponibles
6.3
35
Pas assez de données disponibles
6.2
35
Fonctionnalité
Pas assez de données disponibles
7.4
292
9.4
6
8.8
330
7.8
6
8.1
297
8.7
5
8.0
305
management
9.3
7
8.7
327
8.0
5
7.7
286
8.6
6
8.3
319
Pas assez de données disponibles
8.0
310
7.1
7
8.1
313
IA générative
Pas assez de données disponibles
5.8
232
Agentic AI - Observabilité des données
Pas assez de données disponibles
6.3
28
Pas assez de données disponibles
6.4
28
Pas assez de données disponibles
6.8
28
Pas assez de données disponibles
6.4
26
Pas assez de données disponibles
6.8
30
Fonctionnalité
8.7
14
8.1
189
Fonction non disponible
6.5
175
Fonction non disponible
6.7
169
6.9
7
6.1
164
7.8
10
6.5
166
management
8.7
15
7.2
169
7.8
18
7.5
169
8.5
14
8.0
169
8.6
16
7.4
176
7.4
12
7.5
169
IA générative
Pas assez de données disponibles
5.2
145
Pas assez de données disponibles
5.3
145
Catégories
Catégories
Catégories partagées
AnomaloetMonte Carlo est catégorisé comme Qualité des donnéesetObservabilité des donnéesetSurveillance de base de données
Catégories uniques
Anomalo n'a aucune catégorie unique
Monte Carlo est catégorisé comme Plateformes DataOps
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
Anomalo
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Monte Carlo
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Petite entreprise
(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire
(51-1000 employés)
Entreprise
(> 1000 employés)
Industrie des évaluateurs
Services financiers
22.5%
Technologies et services d’information
12.5%
Logiciels informatiques
12.5%
Loisirs, Voyages & Tourisme
7.5%
internet
7.5%
Autre
37.5%
Services financiers
13.9%
Technologies et services d’information
11.5%
Logiciels informatiques
11.3%
Marketing et publicité
3.6%
Fabrication
3.4%
Autre
56.3%
Discussions
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Qu'est-ce que le logiciel Monte Carlo ?
1 commentaire
MV
Monte Carlo est une plateforme d'observabilité des données entièrement automatisée de bout en bout qui aide les équipes d'ingénierie des données à réduire le...Lire la suite
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