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Bigeye
Bigeye
Note
(22)4.1 sur 5
Segments de marché
Petite entreprise (54.5% des avis)
Information
Pros & Cons
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Monte Carlo
Monte Carlo
Note
(462)4.4 sur 5
Segments de marché
Entreprise (51.2% des avis)
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Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
  • Les utilisateurs rapportent que Monte Carlo excelle dans la surveillance de la qualité des données avec un score de 8,9, tandis que Bigeye suit de près avec un score de 9,1. Les examinateurs mentionnent que les alertes proactives de Monte Carlo aident à identifier les problèmes de données avant qu'ils ne s'aggravent, ce qui en fait un choix solide pour les organisations qui privilégient l'intégrité des données.
  • Les examinateurs disent que la qualité du support de Monte Carlo est exceptionnelle, avec un score de 9,3, comparé à 8,1 pour Bigeye. Les utilisateurs sur G2 soulignent que l'équipe de support de Monte Carlo est réactive et compétente, ce qui améliore considérablement l'expérience utilisateur.
  • Les utilisateurs rapportent que Monte Carlo offre des capacités de surveillance supérieures avec un score de 9,1, tandis que les fonctionnalités de surveillance de Bigeye sont évaluées plus bas. Les examinateurs mentionnent que les alertes en temps réel et les outils d'identification des anomalies de Monte Carlo sont particulièrement efficaces pour maintenir l'observabilité des données.
  • Les utilisateurs de G2 indiquent que Bigeye brille dans l'analyse en temps réel avec un score de 8,3, surpassant le score de 7,4 de Monte Carlo. Les utilisateurs apprécient les visualisations de tableau de bord intuitives de Bigeye qui rendent les insights de données facilement accessibles et exploitables.
  • Les examinateurs mentionnent que Monte Carlo offre une expérience de visibilité de bout en bout plus complète, avec un score de 8,2, comparé à 7,9 pour Bigeye. Les utilisateurs disent que cette fonctionnalité est cruciale pour les organisations ayant besoin de suivre la lignée des données et de comprendre le flux de données à travers les systèmes.
  • Les utilisateurs sur G2 rapportent que les flux de travail automatisés de Monte Carlo, avec un score de 7,9, sont plus robustes que ceux offerts par Bigeye. Les examinateurs soulignent que cette fonctionnalité rationalise les processus de gestion des données, permettant aux équipes de se concentrer sur l'analyse plutôt que sur les tâches manuelles.

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
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Enterprise Starter
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Start
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Essai gratuit
Bigeye
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Monte Carlo
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Évaluations
Répond aux exigences
8.0
22
8.3
430
Facilité d’utilisation
8.5
22
8.2
437
Facilité d’installation
8.1
12
8.2
303
Facilité d’administration
7.2
12
8.5
160
Qualité du service client
8.2
20
9.0
386
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.3
12
9.3
163
Orientation du produit (% positif)
7.8
21
8.9
426
Fonctionnalités
Pas assez de données
7.5
260
Fonctionnalité
Pas assez de données disponibles
9.0
257
Pas assez de données disponibles
8.8
258
Pas assez de données disponibles
7.8
235
Pas assez de données disponibles
8.3
244
Pas assez de données disponibles
7.7
239
Pas assez de données disponibles
7.4
241
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
8.5
49
8.3
5
8.5
45
8.7
5
8.6
49
9.3
5
7.9
47
Agentic AI - Plateformes DataOps
Pas assez de données disponibles
7.2
6
Pas assez de données disponibles
6.0
5
Pas assez de données disponibles
6.3
5
Pas assez de données disponibles
6.3
5
Pas assez de données disponibles
6.3
5
Analytics
9.0
5
7.8
48
9.7
5
7.7
46
Suivi et gestion
9.3
5
9.2
53
Pas assez de données disponibles
7.6
46
Déploiement dans le cloud
9.0
5
7.4
42
9.0
5
7.0
40
IA générative
Pas assez de données disponibles
6.2
33
Pas assez de données disponibles
6.1
33
7.8
19
7.4
335
Fonctionnalité
8.2
19
7.3
287
9.0
19
8.8
318
8.1
18
8.1
291
7.8
18
8.0
295
management
8.2
19
8.7
313
7.6
18
7.8
284
7.9
18
8.3
307
7.2
18
8.0
301
8.4
18
8.1
307
IA générative
5.8
6
5.8
227
Agentic AI - Observabilité des données
Pas assez de données disponibles
6.1
27
Pas assez de données disponibles
6.2
27
Pas assez de données disponibles
6.7
27
Pas assez de données disponibles
6.4
26
Pas assez de données disponibles
6.7
29
Pas assez de données
6.9
190
Fonctionnalité
Pas assez de données disponibles
8.1
184
Pas assez de données disponibles
6.4
171
Pas assez de données disponibles
6.6
166
Pas assez de données disponibles
6.0
161
Pas assez de données disponibles
6.4
162
management
Pas assez de données disponibles
7.2
167
Pas assez de données disponibles
7.5
167
Pas assez de données disponibles
7.9
165
Pas assez de données disponibles
7.4
172
Pas assez de données disponibles
7.5
167
IA générative
Pas assez de données disponibles
5.2
142
Pas assez de données disponibles
5.3
142
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)
3.5%
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
45.2%
Entreprise(> 1000 employés)
51.2%
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
14.2%
Technologies et services d’information
10.9%
Logiciels informatiques
10.6%
Marketing et publicité
3.8%
Fabrication
3.5%
Autre
57.0%
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
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Monte Carlo
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Qu'est-ce que le logiciel Monte Carlo ?
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Molly V.
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