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Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- I revisori di G2 riportano che Astro di Astronomer eccelle nella facilità d'uso, con gli utenti che apprezzano la sua interfaccia intuitiva e l'integrazione senza soluzione di continuità con strumenti come Slack per il monitoraggio. Questo consente ai team di tracciare facilmente gli stati dei DAG e ricevere avvisi, migliorando la produttività senza la necessità di un team DevOps dedicato.
- Gli utenti dicono che Monte Carlo brilla nell'osservabilità dei dati, fornendo una visione completa della discendenza dei modelli, dei test e degli avvisi tutto in un unico posto. Questa caratteristica è evidenziata come essenziale per i team di dati, permettendo loro di identificare e risolvere rapidamente i problemi di qualità dei dati.
- I revisori menzionano che mentre Astro di Astronomer offre una soluzione affidabile e scalabile per la gestione di Airflow, attualmente manca dell'attività di revisione estesa vista con Monte Carlo, che ha raccolto un numero significativo di recensioni recenti. Questo può indicare una base di utenti più attiva e miglioramenti continui per Monte Carlo.
- Secondo le recensioni verificate, l'interfaccia utente di Monte Carlo è nota per essere user-friendly, rendendo più facile per i team tracciare e affrontare i bug dei dati. Questa facilità di navigazione è un fattore chiave per i team che danno priorità all'accesso rapido alle informazioni critiche.
- I revisori di G2 evidenziano che Astro di Astronomer fornisce forti capacità di automazione, permettendo agli utenti di attivare più funzioni all'interno di un singolo DAG. Questa flessibilità è lodata per il risparmio di tempo e la semplificazione dei flussi di lavoro, rendendolo uno strumento prezioso per i team che cercano di migliorare le loro operazioni sui dati.
- Gli utenti riportano che gli avvisi in tempo reale di Monte Carlo migliorano significativamente la consapevolezza dei problemi di dati in corso, una caratteristica che prima non era disponibile per loro. Questo approccio proattivo alla gestione della qualità dei dati è visto come un punto di svolta per i team che si affidano a intuizioni tempestive per mantenere l'integrità dei dati.
Astro by Astronomer vs Monte Carlo
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato Astro by Astronomer più facile da usare, configurare e amministrare. Tuttavia, i recensori hanno preferito fare affari con Monte Carlo nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che Astro by Astronomer soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Monte Carlo.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Monte Carlo sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Astro by Astronomer rispetto a Monte Carlo.
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- Triaging degli incidenti, risoluzione dei problemi e analisi delle cause principali
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Monte Carlo
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Soddisfa i requisiti
8.9
106
8.3
437
Facilità d'uso
9.0
109
8.2
444
Facilità di installazione
8.7
73
8.2
308
Facilità di amministrazione
8.8
57
8.5
159
Qualità del supporto
8.9
98
9.0
391
the product è stato un buon partner negli affari?
9.0
57
9.3
162
Direzione del prodotto (% positivo)
9.0
103
8.9
433
Caratteristiche per Categoria
Automazione del carico di lavoroNascondi 19 CaratteristicheMostra 19 Caratteristiche
8.1
71
Dati insufficienti
Automazione
9.0
70
Dati insufficienti
8.9
70
Dati insufficienti
7.9
54
Dati insufficienti
Amministrazione
8.4
66
Dati insufficienti
8.8
67
Dati insufficienti
8.2
64
Dati insufficienti
8.1
60
Dati insufficienti
8.2
64
Dati insufficienti
8.5
62
Dati insufficienti
Funzionalità
9.0
66
Dati insufficienti
8.5
65
Dati insufficienti
8.5
65
Dati insufficienti
AI agentico - Automazione del carico di lavoro
7.3
17
Dati insufficienti
7.5
17
Dati insufficienti
7.7
17
Dati insufficienti
7.6
17
Dati insufficienti
6.9
17
Dati insufficienti
6.9
17
Dati insufficienti
6.9
17
Dati insufficienti
Monitoraggio del DatabaseNascondi 13 CaratteristicheMostra 13 Caratteristiche
Dati insufficienti
7.5
263
Funzionalità
Dati insufficienti
9.0
260
Dati insufficienti
8.8
261
Dati insufficienti
7.8
238
Dati insufficienti
8.3
247
Dati insufficienti
7.7
242
Dati insufficienti
7.4
244
AI agentico - Monitoraggio del database
Dati insufficienti
7.1
13
Dati insufficienti
6.9
13
Dati insufficienti
6.9
13
Dati insufficienti
7.1
13
Dati insufficienti
6.8
12
Dati insufficienti
6.5
13
Dati insufficienti
7.1
13
Gestione dei dati
8.5
17
Dati insufficienti
7.5
14
Dati insufficienti
8.1
16
Dati insufficienti
7.6
15
Dati insufficienti
Analitica
7.3
15
Dati insufficienti
Sicurezza
7.7
14
Dati insufficienti
8.0
14
Dati insufficienti
8.0
14
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
5.0
11
Dati insufficienti
5.3
11
Dati insufficienti
AI agentico - Tessuto di dati
6.5
9
Dati insufficienti
6.5
10
Dati insufficienti
6.5
10
Dati insufficienti
6.0
10
Dati insufficienti
6.2
10
Dati insufficienti
Gestione dei dati
8.5
35
8.5
51
8.2
33
8.4
47
8.5
34
8.6
51
8.6
36
7.9
49
Piattaforme DataOps - AI Agente
6.2
11
7.2
6
5.9
11
6.0
5
6.8
11
6.3
5
6.2
11
6.3
5
5.8
11
6.3
5
Analitica
7.5
34
7.8
50
7.3
34
7.7
47
Monitoraggio e Gestione
8.2
34
9.2
55
8.0
33
7.6
48
Distribuzione su cloud
8.7
32
7.4
43
8.4
31
7.0
41
Intelligenza Artificiale Generativa
6.7
21
6.2
34
6.7
22
6.1
34
Funzionalità
8.3
11
7.4
291
7.4
11
8.8
323
8.1
9
8.1
294
7.8
10
8.0
300
Gestione
7.7
10
8.7
319
7.6
9
7.7
287
8.2
10
8.3
311
7.3
10
8.0
305
7.5
10
8.1
312
Intelligenza Artificiale Generativa
5.7
9
5.8
231
Agentic AI - Osservabilità dei Dati
6.1
9
6.1
27
6.5
8
6.2
27
7.6
9
6.7
27
6.7
8
6.4
26
7.7
8
6.7
29
Funzionalità
Dati insufficienti
8.1
187
Dati insufficienti
6.4
174
Dati insufficienti
6.7
169
Dati insufficienti
6.1
164
Dati insufficienti
6.4
165
Gestione
Dati insufficienti
7.2
169
Dati insufficienti
7.5
169
Dati insufficienti
7.9
167
Dati insufficienti
7.4
175
Dati insufficienti
7.5
169
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
5.2
145
Dati insufficienti
5.3
145
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Astro by Astronomer e Monte Carlo sono categorizzati comePiattaforme DataOps e Osservabilità dei dati
Categorie uniche
Astro by Astronomer è categorizzato comeTessuto Dati, Automazione del carico di lavoro, e Piattaforme di Integrazione dei Big Data
Monte Carlo è categorizzato comeMonitoraggio del Database e Qualità dei dati
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Astro by Astronomer
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Monte Carlo
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Piccola impresa
(50 o meno dip.)
Mid-Market
(51-1000 dip.)
Enterprise
(> 1000 dip.)
Settore dei Recensori
Tecnologia dell'informazione e servizi
15.8%
Servizi Finanziari
12.8%
Software per computer
11.3%
Media online
6.0%
Vendita al dettaglio
5.3%
Altro
48.9%
Servizi Finanziari
14.2%
Tecnologia dell'informazione e servizi
11.1%
Software per computer
10.7%
Marketing e Pubblicità
3.7%
Produzione
3.5%
Altro
56.8%
Alternative
Discussioni
Astro by Astronomer non ha discussioni con risposte
Che cos'è il software Monte Carlo?
1 Commento
MV
Monte Carlo è una piattaforma di osservabilità dei dati completamente automatizzata, end-to-end, che aiuta i team di ingegneria dei dati a ridurre il tempo...Leggi di più
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