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En un coup d'œil
Segments de marché
Marché intermédiaire (54.2% des avis)
Entreprise (50.9% des avis)
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Datafold
Note
(24)4.5 sur 5
Segments de marché
Marché intermédiaire (54.2% des avis)
Pros & Cons
Pas assez de données
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En savoir plus sur DatafoldMonte Carlo
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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 termes de satisfaction globale des utilisateurs, comme en témoigne son score G2 nettement supérieur à celui de Datafold. Les utilisateurs apprécient son accent sur l'observabilité des données, avec des fonctionnalités telles que les alertes en temps réel qui améliorent la sensibilisation aux problèmes de qualité des données, permettant aux équipes de résoudre les problèmes de manière proactive.
- Selon des avis vérifiés, Monte Carlo a une base d'utilisateurs beaucoup plus large, avec 460 avis au total contre 24 pour Datafold. Cela suggère une présence plus établie sur le marché, donnant aux acheteurs potentiels confiance dans la fiabilité et le support du produit.
- Les utilisateurs disent que Datafold brille par sa facilité d'utilisation, beaucoup le trouvant simple pour automatiser les tests de données et s'intégrer avec des outils comme GitHub. Les critiques soulignent sa capacité à valider automatiquement les modifications de code SQL, ce qui simplifie les flux de travail et réduit l'effort manuel.
- Les critiques mentionnent que bien que Monte Carlo offre des capacités de surveillance des données robustes, il évolue constamment, devenant plus intuitif au fil du temps. Les utilisateurs ont noté que les mises à jour continues des fonctionnalités de l'outil améliorent considérablement leur expérience, renforçant la fiabilité et l'observabilité des données.
- Les utilisateurs soulignent que le flux de travail de Datafold est impressionnant, notamment en simplifiant les processus traditionnels de transfert de données. Cela a reçu des retours positifs de la part des équipes qui apprécient l'efficacité qu'il apporte à leurs opérations, en faisant un concurrent sérieux pour ceux qui se concentrent sur l'optimisation des flux de travail.
- Selon les retours récents des utilisateurs, la qualité du support de Monte Carlo est très bien notée, les utilisateurs estimant que le produit a été un bon partenaire pour leur entreprise. En revanche, bien que Datafold reçoive également des remarques positives pour son support, il n'atteint pas le même niveau de satisfaction rapporté par les utilisateurs de Monte Carlo.
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
Prix d'entrée de gamme
Datafold
Aucun tarif disponibleMonte Carlo
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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
Datafold
Aucune information sur l'essai disponibleMonte Carlo
Aucune information sur l'essai disponibleÉvaluations
Répond aux exigences
8.5
20
8.3
446
Facilité d’utilisation
8.8
20
8.2
453
Facilité d’installation
7.9
8
8.1
318
Facilité d’administration
7.9
8
8.5
161
Qualité du service client
9.1
20
9.0
400
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.3
8
9.2
164
Orientation du produit (% positif)
8.8
20
8.9
443
Fonctionnalités
Surveillance de base de donnéesMasquer 13 fonctionnalitésAfficher 13 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
9.2
12
8.6
52
8.3
10
8.5
48
Fonction non disponible
8.6
52
Fonction non disponible
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
Fonction non disponible
7.9
51
8.0
10
7.7
48
Suivi et gestion
8.2
11
9.2
56
9.3
10
7.7
49
Déploiement dans le cloud
9.2
8
7.5
44
9.0
8
7.1
42
IA générative
Pas assez de données disponibles
6.3
35
Pas assez de données disponibles
6.2
35
Fonctionnalité
8.6
12
7.4
292
8.2
12
8.8
329
8.3
12
8.1
297
8.5
12
8.0
305
management
8.1
12
8.7
327
8.5
11
7.7
286
8.1
12
8.3
318
8.0
11
8.0
309
8.3
11
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
Pas assez de données disponibles
8.1
189
Pas assez de données disponibles
6.4
174
Pas assez de données disponibles
6.7
169
Pas assez de données disponibles
6.1
164
Pas assez de données disponibles
6.4
165
management
Pas assez de données disponibles
7.2
169
Pas assez de données disponibles
7.5
169
Pas assez de données disponibles
7.9
168
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
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
13.9%
Technologies et services d’information
11.3%
Logiciels informatiques
11.3%
Marketing et publicité
3.6%
Fabrication
3.4%
Autre
56.4%
Meilleures alternatives
Discussions
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Qu'est-ce que le logiciel Monte Carlo ?
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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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