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Comparer Monte CarloetOracle Data Quality 
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Monte Carlo
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En savoir plus sur Oracle Data QualityRésumé
Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les utilisateurs rapportent qu'Oracle Data Quality excelle dans la surveillance de la qualité des données avec un score de 8,9, tandis que la performance de Monte Carlo dans ce domaine est moins impressionnante à 6,4. Les examinateurs mentionnent que la capacité d'Oracle à identifier et corriger les problèmes de données est un avantage significatif pour les entreprises axées sur le maintien d'une haute intégrité des données.
- Les examinateurs mentionnent que Monte Carlo brille dans la qualité du support, atteignant un score de 9,3 par rapport à 8,4 pour Oracle. Les utilisateurs sur G2 apprécient la réactivité et l'utilité de l'équipe de support de Monte Carlo, ce qui peut être crucial pour les entreprises de taille moyenne ayant besoin de résolutions rapides.
- Les utilisateurs de G2 soulignent la facilité d'installation supérieure d'Oracle Data Quality avec un score de 9,0, tandis que Monte Carlo obtient 8,4. Les utilisateurs disent que le processus d'installation simple d'Oracle permet aux équipes de démarrer rapidement, ce qui est particulièrement bénéfique pour les grandes entreprises avec des environnements de données complexes.
- Les utilisateurs rapportent que Monte Carlo offre de meilleures alertes en temps réel avec un score de 8,3, comparé à 8,1 pour Oracle. Les examinateurs mentionnent que les notifications opportunes de Monte Carlo aident les équipes à réagir rapidement aux anomalies de données, ce qui est essentiel pour maintenir l'efficacité opérationnelle.
- Les examinateurs mentionnent qu'Oracle Data Quality fournit des capacités de reporting robustes avec un score de 9,0, tandis que Monte Carlo est à la traîne avec 7,4. Les utilisateurs disent que les rapports détaillés générés par Oracle aident les organisations à prendre des décisions éclairées basées sur les insights des données.
- Les utilisateurs sur G2 soulignent que les capacités d'intégration de données d'Oracle Data Quality obtiennent un score de 8,7, en faisant un choix solide pour les entreprises ayant besoin de consolider des données provenant de diverses sources. En revanche, les fonctionnalités d'intégration de Monte Carlo sont perçues comme moins complètes, ce qui peut limiter son efficacité pour les utilisateurs avec des écosystèmes de données diversifiés.
Monte Carlo vs Oracle Data Quality
Lors de l'évaluation des deux solutions, les examinateurs ont trouvé Monte Carlo plus facile à utiliser et à faire des affaires dans l'ensemble. Cependant, les examinateurs ont préféré la facilité de configuration avec Oracle Data Quality, ainsi que l'administration.
- Monte Carlo et Oracle Data Quality répondent tous deux aux exigences de nos évaluateurs à un taux comparable.
- 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 Oracle Data Quality.
Tarification
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Monte 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
Oracle Data Quality
Aucun tarif disponibleEssai gratuit
Monte Carlo
Aucune information sur l'essai disponibleOracle Data Quality
Aucune information sur l'essai disponibleÉvaluations
Répond aux exigences
8.3
416
8.3
48
Facilité d’utilisation
8.3
423
7.8
48
Facilité d’installation
8.2
289
9.0
12
Facilité d’administration
8.5
154
9.2
13
Qualité du service client
9.0
374
8.4
44
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
9.3
155
8.7
13
Orientation du produit (% positif)
8.9
412
7.8
47
Fonctionnalités
Surveillance de base de donnéesMasquer 13 fonctionnalitésAfficher 13 fonctionnalités
7.5
260
Pas assez de données
Fonctionnalité
9.0
256
Pas assez de données disponibles
8.8
256
Pas assez de données disponibles
7.8
236
Pas assez de données disponibles
8.3
245
Pas assez de données disponibles
7.7
240
Pas assez de données disponibles
7.4
242
Pas assez de données disponibles
Agentic AI - Surveillance de base de données
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 disponibles
Gestion des données
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
Pas assez de données disponibles
Agentic AI - Plateformes DataOps
6.7
5
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
Pas assez de données disponibles
Analytics
7.8
50
Pas assez de données disponibles
7.7
47
Pas assez de données disponibles
Suivi et gestion
9.1
53
Pas assez de données disponibles
7.6
48
Pas assez de données disponibles
Déploiement dans le cloud
7.4
43
Pas assez de données disponibles
7.0
41
Pas assez de données disponibles
IA générative
6.2
34
Pas assez de données disponibles
6.1
34
Pas assez de données disponibles
Observabilité des donnéesMasquer 15 fonctionnalitésAfficher 15 fonctionnalités
7.4
317
Pas assez de données
Fonctionnalité
7.4
289
Pas assez de données disponibles
8.8
311
Pas assez de données disponibles
8.1
291
Pas assez de données disponibles
8.0
294
Pas assez de données disponibles
management
8.7
310
Pas assez de données disponibles
7.8
283
Pas assez de données disponibles
8.3
301
Pas assez de données disponibles
8.0
299
Pas assez de données disponibles
8.1
303
Pas assez de données disponibles
IA générative
5.8
230
Pas assez de données disponibles
Agentic AI - Observabilité des données
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
6.4
27
Pas assez de données disponibles
Fonctionnalité
8.0
181
9.2
16
6.4
171
8.6
16
6.7
166
8.8
16
6.0
162
8.6
16
6.4
162
8.5
14
management
7.2
164
9.0
16
7.5
166
8.2
16
7.9
164
8.7
14
7.4
170
8.8
14
7.5
164
8.8
14
IA générative
5.3
144
8.6
14
5.3
143
8.7
14
Catégories
Catégories
Catégories partagées
Monte CarloetOracle Data Quality est catégorisé comme Qualité des données
Catégories uniques
Monte Carlo est catégorisé comme Plateformes DataOpsetSurveillance de base de donnéesetObservabilité des données
Oracle Data Quality n'a aucune catégorie unique
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
Monte Carlo
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Oracle Data Quality
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
Services financiers
14.9%
Technologies et services d’information
10.8%
Logiciels informatiques
10.5%
Pharmaceuticals
3.9%
Marketing et publicité
3.9%
Autre
56.1%
Hôpital et soins de santé
20.4%
Technologies et services d’information
16.7%
Logiciels informatiques
11.1%
Recherche
5.6%
Transport/Camionnage/Chemin de fer
3.7%
Autre
42.6%
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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