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Monte Carlo
Monte Carlo
Note
(470)4.4 sur 5
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Entreprise (50.7% des avis)
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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 élevé qui reflète sa forte performance en observabilité des données. Les utilisateurs apprécient des fonctionnalités comme les alertes en temps réel pour les problèmes de qualité des données, qui ont considérablement amélioré leur capacité à résoudre les problèmes de manière proactive.
  • Selon des avis vérifiés, Kensu procure un sentiment de sécurité aux utilisateurs, beaucoup soulignant sa capacité à agir avant que les problèmes de données ne s'aggravent. Cette approche proactive est particulièrement appréciée par les utilisateurs qui doivent garantir l'intégrité des données à travers diverses intégrations, telles que Oracle et MySQL.
  • Les critiques mentionnent que le processus d'implémentation de Monte Carlo est généralement fluide, les utilisateurs notant le design intuitif de l'outil et les améliorations continues des fonctionnalités qui le rendent plus facile à utiliser. Cela contraste avec certains utilisateurs qui trouvent que Kensu, bien qu'efficace, peut ne pas être aussi intuitif pour les nouveaux utilisateurs.
  • Les utilisateurs disent que les deux produits offrent de solides capacités de surveillance en temps réel, mais Monte Carlo se distingue par son accent sur la fiabilité des données. Les utilisateurs ont rapporté qu'il leur permet de résoudre les problèmes avant que les parties prenantes ne s'en aperçoivent, améliorant ainsi leur stratégie globale de gestion des données.
  • Les critiques soulignent que bien que les deux outils fournissent un bon support, Monte Carlo reçoit des notes particulièrement élevées pour son service client, les utilisateurs louant la qualité du support qu'ils reçoivent. En comparaison, le support de Kensu est considéré comme adéquat mais pas aussi robuste, certains utilisateurs exprimant le désir d'une assistance plus complète.
  • Selon des retours récents, la capacité de Monte Carlo à fournir une vue unique de l'observabilité des données est un avantage significatif, aidant les équipes à maintenir une vue d'ensemble de leur paysage de données. Kensu, bien qu'efficace, est noté pour ses fonctionnalités de visibilité légèrement moins complètes, ce qui peut impacter les utilisateurs ayant besoin d'une vue holistique de leurs données.

Kensu vs Monte Carlo

Lors de l'évaluation des deux solutions, les évaluateurs les ont trouvées tout aussi faciles à utiliser. Cependant, Kensu est plus facile à configurer, tandis que les évaluateurs ont préféré l'administration et la facilité de faire des affaires avec Monte Carlo dans l'ensemble.

  • Les évaluateurs ont estimé que Monte Carlo répond mieux aux besoins de leur entreprise que Kensu.
  • 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 Kensu.
Tarification
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Kensu
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Évaluations
Répond aux exigences
7.8
10
8.3
437
Facilité d’utilisation
8.2
10
8.2
444
Facilité d’installation
8.6
6
8.2
308
Facilité d’administration
7.7
5
8.5
159
Qualité du service client
8.1
9
9.0
391
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
7.0
5
9.3
162
Orientation du produit (% positif)
8.8
10
8.9
433
Fonctionnalités
Plateforme de gestion de données (DMP)Masquer 21 fonctionnalitésAfficher 21 fonctionnalités
Pas assez de données
Pas assez de données
Intégration des données
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Agentic AI - Plateforme de gestion des données (DMP)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Analyse et optimisation des données
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Plate-forme
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données
7.5
263
Fonctionnalité
Pas assez de données disponibles
9.0
260
Pas assez de données disponibles
8.8
261
Pas assez de données disponibles
7.8
238
Pas assez de données disponibles
8.3
247
Pas assez de données disponibles
7.7
242
Pas assez de données disponibles
7.4
244
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
Pas assez de données
7.3
55
Gestion des données
Pas assez de données disponibles
8.5
51
Pas assez de données disponibles
8.4
47
Pas assez de données disponibles
8.6
51
Pas assez de données disponibles
7.9
49
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
Pas assez de données disponibles
7.8
50
Pas assez de données disponibles
7.7
47
Suivi et gestion
Pas assez de données disponibles
9.2
55
Pas assez de données disponibles
7.6
48
Déploiement dans le cloud
Pas assez de données disponibles
7.4
43
Pas assez de données disponibles
7.0
41
IA générative
Pas assez de données disponibles
6.2
34
Pas assez de données disponibles
6.1
34
8.4
7
7.4
341
Fonctionnalité
8.3
7
7.4
291
8.6
7
8.8
323
8.3
6
8.1
294
8.1
7
8.0
300
management
8.3
7
8.7
319
8.6
7
7.7
287
8.8
7
8.3
311
8.3
7
8.0
305
8.3
7
8.1
312
IA générative
Pas assez de données disponibles
5.8
231
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
7.0
193
Fonctionnalité
Pas assez de données disponibles
8.1
187
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
167
Pas assez de données disponibles
7.4
175
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
Kensu
Kensu
Monte Carlo
Monte Carlo
KensuetMonte Carlo est catégorisé comme Observabilité des données
Catégories uniques
Kensu
Kensu est catégorisé comme Plateforme de gestion de données (DMP)
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
Kensu
Kensu
Petite entreprise(50 employés ou moins)
40.0%
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
50.0%
Entreprise(> 1000 employés)
10.0%
Monte Carlo
Monte Carlo
Petite entreprise(50 employés ou moins)
3.5%
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
45.9%
Entreprise(> 1000 employés)
50.7%
Industrie des évaluateurs
Kensu
Kensu
Technologies et services d’information
30.0%
Télécommunications
10.0%
Médias en ligne
10.0%
Relations gouvernementales
10.0%
Services financiers
10.0%
Autre
30.0%
Monte Carlo
Monte Carlo
Services financiers
14.2%
Technologies et services d’information
11.1%
Logiciels informatiques
10.7%
Marketing et publicité
3.7%
Fabrication
3.5%
Autre
56.8%
Meilleures alternatives
Kensu
Kensu Alternatives
Mezmo
Mezmo
Ajouter Mezmo
Salesforce Data 360 (formerly Data Cloud)
Salesforce Data 360 (formerly Data Cloud)
Ajouter Salesforce Data 360 (formerly Data Cloud)
Integrate.io
Integrate.io
Ajouter Integrate.io
FusionReactor APM
FusionReactor APM
Ajouter FusionReactor APM
Monte Carlo
Monte Carlo Alternatives
Acceldata
Acceldata
Ajouter Acceldata
Anomalo
Anomalo
Ajouter Anomalo
Datadog
Datadog
Ajouter Datadog
Soda
Soda
Ajouter Soda
Discussions
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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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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
Monty la Mangouste pleure
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