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Datafold
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Résumé généré par IA
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- Les utilisateurs rapportent que Monte Carlo excelle dans l'observabilité des données avec un score de 9,3, tandis que le score de 8,2 de Datafold indique qu'il pourrait ne pas offrir le même niveau de perspicacité sur les problèmes de qualité des données. Les critiques mentionnent que les capacités de surveillance de Monte Carlo sont robustes, permettant un suivi en temps réel des pipelines de données.
- Les critiques mentionnent que Datafold brille dans l'intégration des données avec un score de 9,2, surpassant le score de 8,7 de Monte Carlo. Les utilisateurs sur G2 apprécient l'intégration transparente de Datafold avec diverses sources de données, ce qui facilite la gestion des flux de travail de données.
- Les utilisateurs disent que la qualité du support de Monte Carlo est très bien notée à 9,3, comparée à celle de Datafold à 9,1. Les critiques soulignent la réactivité et l'utilité de l'équipe de support de Monte Carlo, ce qui améliore l'expérience utilisateur globale.
- Les utilisateurs de G2 rapportent que Datafold offre des capacités d'analytique en temps réel supérieures avec un score de 8,6, tandis que le score de 7,4 de Monte Carlo suggère qu'il pourrait être à la traîne dans ce domaine. Les utilisateurs mentionnent que les fonctionnalités d'analytique de Datafold fournissent des insights plus profonds sur les tendances et anomalies des données.
- Les critiques mentionnent que la facilité d'utilisation de Monte Carlo est notée à 8,4, ce qui est légèrement inférieur à celle de Datafold à 8,8. Les utilisateurs apprécient l'interface intuitive de Datafold, ce qui facilite l'adoption et l'utilisation efficace du logiciel par les équipes.
- Les utilisateurs rapportent que les flux de travail automatisés de Monte Carlo obtiennent un score de 7,9, tandis que le score de 7,8 de Datafold indique un léger avantage dans ce domaine. Cependant, les critiques mentionnent que les deux produits pourraient améliorer leurs fonctionnalités d'automatisation pour accroître l'efficacité des utilisateurs.
Datafold vs Monte Carlo
Lors de l'évaluation des deux solutions, les évaluateurs ont trouvé Datafold 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 Datafold répond mieux aux besoins de leur entreprise que Monte Carlo.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que Datafold 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 Datafold.
Tarification
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Datafold
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- Surveillance pour entrepôt de données, intelligence d'affaires, ETL
- Tri des incidents, dépannage et analyse des causes profondes
- Traçabilité
Essai gratuit
Datafold
Aucune information sur l'essai disponibleMonte Carlo
Aucune information sur l'essai disponibleÉvaluations
Répond aux exigences
8.5
20
8.3
429
Facilité d’utilisation
8.8
20
8.2
436
Facilité d’installation
7.9
8
8.2
302
Facilité d’administration
7.9
8
8.5
159
Qualité du service client
9.1
20
9.0
385
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.3
8
9.3
162
Orientation du produit (% positif)
8.8
20
8.9
425
Fonctionnalités
Surveillance de base de donnéesMasquer 13 fonctionnalitésAfficher 13 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
9.2
12
8.5
49
8.3
10
8.5
45
Fonction non disponible
8.6
49
Fonction non disponible
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
Fonction non disponible
7.8
48
8.0
10
7.7
46
Suivi et gestion
8.2
11
9.2
53
9.3
10
7.6
46
Déploiement dans le cloud
9.2
8
7.4
42
9.0
8
7.0
40
IA générative
Pas assez de données disponibles
6.2
33
Pas assez de données disponibles
6.1
33
Fonctionnalité
8.6
12
7.3
287
8.2
12
8.8
317
8.3
12
8.1
291
8.5
12
8.0
295
management
8.1
12
8.7
313
8.5
11
7.8
283
8.1
12
8.3
306
8.0
11
8.0
301
8.3
11
8.1
306
IA générative
Pas assez de données disponibles
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
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
DatafoldetMonte Carlo est catégorisé comme Plateformes DataOpsetObservabilité des données
Catégories uniques
Datafold n'a aucune catégorie unique
Monte Carlo est catégorisé comme Surveillance de base de donnéesetQualité des données
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
Datafold
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
Technologies et services d’information
29.2%
Logiciels informatiques
12.5%
comptabilité
8.3%
Gros
4.2%
Télécommunications
4.2%
Autre
41.7%
Services financiers
14.2%
Technologies et services d’information
10.9%
Logiciels informatiques
10.7%
Marketing et publicité
3.8%
Fabrication
3.6%
Autre
56.9%
Meilleures alternatives
Discussions
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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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