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En un coup d'œil
Bigeye
Bigeye
Note
(22)4.1 sur 5
Segments de marché
Petite entreprise (54.5% des avis)
Information
Pros & Cons
Prix d'entrée de gamme
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Monte Carlo
Monte Carlo
Note
(488)4.3 sur 5
Segments de marché
Entreprise (50.7% des avis)
Information
Pros & Cons
Prix d'entrée de gamme
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Parcourir tous les plans tarifaires 3
Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
  • Les critiques de G2 rapportent que Monte Carlo excelle dans l'observabilité des données, recevant de nombreux éloges pour ses alertes en temps réel qui améliorent la sensibilisation aux problèmes de qualité des données. Les utilisateurs apprécient la manière dont ces alertes permettent aux équipes de résoudre de manière proactive les problèmes avant qu'ils ne s'aggravent, améliorant ainsi considérablement la fiabilité des données.
  • Les utilisateurs disent que Bigeye offre une expérience conviviale, avec des concepts de base simples et faciles à comprendre. Cette accessibilité est complétée par des fonctionnalités plus techniques, ce qui en fait un choix polyvalent pour les utilisateurs novices et avancés cherchant à surveiller la qualité des données.
  • Selon des avis vérifiés, le processus de mise en œuvre de Monte Carlo est particulièrement efficace, de nombreux utilisateurs soulignant ses fonctionnalités d'intégration intuitives. Cette facilité de configuration aide les équipes à intégrer rapidement l'outil dans leurs flux de travail, améliorant ainsi la productivité globale.
  • Les critiques mentionnent que bien que Bigeye offre une fonctionnalité solide pour créer des vérifications de fraîcheur et de volume, il ne peut pas égaler les capacités de surveillance complètes de Monte Carlo. Les utilisateurs ont noté que l'accent spécialisé de Monte Carlo sur l'observabilité des données conduit à une solution plus robuste pour la gestion continue des données.
  • Les critiques de G2 soulignent la qualité du support fourni par Monte Carlo, qui est très bien noté par les utilisateurs. Beaucoup ont exprimé leur satisfaction quant à la réactivité et à l'utilité de l'équipe de support, contribuant à une expérience globale positive avec le produit.
  • Les utilisateurs rapportent que Bigeye se distingue par sa capacité à effectuer des vérifications personnalisées via SQL, ce qui ajoute une valeur significative pour les utilisateurs ayant besoin de solutions de surveillance sur mesure. Cependant, certains utilisateurs estiment que son ensemble de fonctionnalités globales peut ne pas être aussi complet que celui de Monte Carlo, en particulier dans le domaine de l'observabilité des données.

Bigeye vs Monte Carlo

Lors de l'évaluation des deux solutions, les évaluateurs ont trouvé Bigeye plus facile à utiliser. Cependant, Monte Carlo est plus facile à mettre en place et à administrer. Les évaluateurs ont également préféré faire affaire avec Monte Carlo dans l'ensemble.

  • Les évaluateurs ont estimé que Monte Carlo répond mieux aux besoins de leur entreprise que Bigeye.
  • En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que Monte Carlo est l'option préférée.
  • Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de Monte Carlo à Bigeye.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Bigeye
Enterprise Starter
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Monte Carlo
Start
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Essai gratuit
Bigeye
Aucune information sur l'essai disponible
Monte Carlo
Aucune information sur l'essai disponible
Évaluations
Répond aux exigences
8.0
22
8.3
447
Facilité d’utilisation
8.5
22
8.2
454
Facilité d’installation
8.1
12
8.2
319
Facilité d’administration
7.2
12
8.5
161
Qualité du service client
8.2
20
9.0
401
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.3
12
9.2
164
Orientation du produit (% positif)
7.8
21
8.9
444
Fonctionnalités
Pas assez de données
7.5
264
Fonctionnalité
Pas assez de données disponibles
9.0
260
Pas assez de données disponibles
8.8
261
Pas assez de données disponibles
7.8
237
Pas assez de données disponibles
8.3
246
Pas assez de données disponibles
7.7
241
Pas assez de données disponibles
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
8.3
5
8.6
52
8.3
5
8.5
48
8.7
5
8.6
52
9.3
5
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
9.0
5
7.9
51
9.7
5
7.7
48
Suivi et gestion
9.3
5
9.2
56
Pas assez de données disponibles
7.7
49
Déploiement dans le cloud
9.0
5
7.5
44
9.0
5
7.1
42
IA générative
Pas assez de données disponibles
6.3
35
Pas assez de données disponibles
6.2
35
7.8
19
7.4
351
Fonctionnalité
8.2
19
7.4
292
9.0
19
8.8
330
8.1
18
8.1
297
7.8
18
8.0
305
management
8.2
19
8.7
327
7.6
18
7.7
286
7.9
18
8.3
319
7.2
18
8.0
310
8.4
18
8.1
313
IA générative
5.8
6
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
Pas assez de données
7.0
196
Fonctionnalité
Pas assez de données disponibles
8.1
189
Pas assez de données disponibles
6.5
175
Pas assez de données disponibles
6.7
169
Pas assez de données disponibles
6.1
164
Pas assez de données disponibles
6.5
166
management
Pas assez de données disponibles
7.2
169
Pas assez de données disponibles
7.5
169
Pas assez de données disponibles
8.0
169
Pas assez de données disponibles
7.4
176
Pas assez de données disponibles
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
Bigeye
Bigeye
Monte Carlo
Monte Carlo
BigeyeetMonte Carlo est catégorisé comme Plateformes DataOpsetObservabilité des données
Catégories uniques
Bigeye
Bigeye n'a aucune catégorie unique
Monte Carlo
Monte Carlo est catégorisé comme Surveillance de base de donnéesetQualité des données
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
Bigeye
Bigeye
Petite entreprise(50 employés ou moins)
54.5%
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
27.3%
Entreprise(> 1000 employés)
18.2%
Monte Carlo
Monte Carlo
Petite entreprise(50 employés ou moins)
4.1%
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
45.2%
Entreprise(> 1000 employés)
50.7%
Industrie des évaluateurs
Bigeye
Bigeye
Technologies et services d’information
22.7%
Logiciels informatiques
13.6%
Consultation
4.5%
Sports
4.5%
Médias en ligne
4.5%
Autre
50.0%
Monte Carlo
Monte Carlo
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%
Meilleures alternatives
Bigeye
Bigeye Alternatives
Databricks Data Intelligence Platform
Databricks Data Intelligence Platform
Ajouter Databricks Data Intelligence Platform
Hightouch
Hightouch
Ajouter Hightouch
Boost.space
Boost.space
Ajouter Boost.space
Census
Census
Ajouter Census
Monte Carlo
Monte Carlo Alternatives
Acceldata
Acceldata
Ajouter Acceldata
Anomalo
Anomalo
Ajouter Anomalo
Datadog
Datadog
Ajouter Datadog
Soda
Soda
Ajouter Soda
Discussions
Bigeye
Discussions Bigeye
Monty la Mangouste pleure
Bigeye n'a aucune discussion avec des réponses
Monte Carlo
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Qu'est-ce que le logiciel Monte Carlo ?
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Molly V.
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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