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Confronta Coalesce Catalog (formerly CastorDoc) e Monte Carlo 
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Coalesce Catalog (formerly CastorDoc)
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Sfoglia tutti i piani tariffari 3Riassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- I revisori di G2 riportano che Monte Carlo eccelle nell'osservabilità dei dati, con gli utenti che evidenziano i suoi avvisi in tempo reale per problemi di qualità dei dati. Questo approccio proattivo consente ai team di affrontare i problemi prima che influenzino gli stakeholder, migliorando significativamente l'affidabilità dei dati.
- Gli utenti dicono che Coalesce Catalog (precedentemente CastorDoc) brilla nella scoperta dei dati, in particolare grazie alla sua funzione di lineage. I revisori apprezzano come questa funzionalità semplifichi il processo di connessione a varie fonti di dati, rendendo più facile navigare in ambienti dati complessi.
- Secondo le recensioni verificate, Monte Carlo ha un punteggio di soddisfazione complessivo più alto, indicando che gli utenti si sentono più positivi riguardo alla loro esperienza con la piattaforma. Questo si riflette nei feedback che lodano i suoi aggiornamenti continui delle funzionalità e il design intuitivo, che contribuiscono a una migliore esperienza utente.
- I revisori menzionano che Coalesce Catalog offre un'interfaccia user-friendly, con molti che la trovano semplice e intuitiva da usare. L'integrazione con Slack è particolarmente notata come una caratteristica preziosa, permettendo agli utenti di accedere rapidamente alle informazioni sui dati semplicemente menzionando lo strumento.
- I revisori di G2 evidenziano che mentre Monte Carlo ha un forte focus sul monitoraggio dei dati, affronta sfide in termini di facilità d'uso rispetto a Coalesce Catalog. Gli utenti hanno notato che i processi di configurazione e amministrazione di Coalesce sono più semplici, contribuendo a un'esperienza di onboarding più fluida.
- Gli utenti riportano che entrambe le piattaforme hanno forti capacità di supporto, ma Coalesce Catalog si distingue con valutazioni leggermente più alte in quest'area. I revisori apprezzano il team di supporto reattivo, che migliora l'esperienza utente complessiva e aiuta a risolvere i problemi in modo più efficiente.
Coalesce Catalog (formerly CastorDoc) vs Monte Carlo
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato Coalesce Catalog (formerly CastorDoc) più facile da usare, configurare e amministrare. I recensori hanno anche preferito fare affari con Coalesce Catalog (formerly CastorDoc) nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che Coalesce Catalog (formerly CastorDoc) 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 Coalesce Catalog (formerly CastorDoc) sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Coalesce Catalog (formerly CastorDoc) rispetto a Monte Carlo.
Prezzi
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Coalesce Catalog (formerly CastorDoc)
Nessun prezzo disponibileMonte Carlo
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Tutto ciò di cui hai bisogno per rendere i dati affidabili per una squadra
- Monitoraggio per Data Warehouse, Business Intelligence, ETL
- Triaging degli incidenti, risoluzione dei problemi e analisi delle cause principali
- Lineage
Prova Gratuita
Coalesce Catalog (formerly CastorDoc)
Prova gratuita disponibile
Monte Carlo
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
9.0
50
8.3
447
Facilità d'uso
9.6
52
8.2
454
Facilità di installazione
9.3
26
8.2
319
Facilità di amministrazione
9.1
25
8.5
161
Qualità del supporto
9.7
47
9.0
401
the product è stato un buon partner negli affari?
9.5
25
9.2
164
Direzione del prodotto (% positivo)
9.8
53
8.9
444
Caratteristiche per Categoria
Catalogo Dati di Apprendimento AutomaticoNascondi 21 CaratteristicheMostra 21 Caratteristiche
9.2
15
Dati insufficienti
Governance dei dati
10.0
13
Dati insufficienti
9.6
9
Dati insufficienti
9.9
13
Dati insufficienti
Preparazione dei dati
9.7
12
Dati insufficienti
8.3
8
Dati insufficienti
8.5
8
Dati insufficienti
7.9
8
Dati insufficienti
Collaborazione
9.3
12
Dati insufficienti
9.4
11
Dati insufficienti
9.9
13
Dati insufficienti
9.9
14
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale
9.4
11
Dati insufficienti
8.2
10
Dati insufficienti
8.5
9
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Agentic AI - Catalogo Dati di Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Amministrazione
7.9
19
Dati insufficienti
8.5
21
Dati insufficienti
7.7
17
Dati insufficienti
8.0
16
Dati insufficienti
Gestione
7.9
28
Dati insufficienti
9.1
30
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
7.6
19
Dati insufficienti
9.4
32
Dati insufficienti
Conformità
8.2
17
Dati insufficienti
8.0
18
Dati insufficienti
7.1
14
Dati insufficienti
7.4
15
Dati insufficienti
Sicurezza
8.3
25
Dati insufficienti
8.2
23
Dati insufficienti
8.3
20
Dati insufficienti
Qualità dei dati
7.7
14
Dati insufficienti
8.1
15
Dati insufficienti
8.2
17
Dati insufficienti
Manutenzione
8.0
22
Dati insufficienti
8.3
18
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
AI agentico - Governance dei dati
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Monitoraggio del DatabaseNascondi 13 CaratteristicheMostra 13 Caratteristiche
Dati insufficienti
7.5
264
Funzionalità
Dati insufficienti
9.0
260
Dati insufficienti
8.8
261
Dati insufficienti
7.8
237
Dati insufficienti
8.3
246
Dati insufficienti
7.7
241
Dati insufficienti
7.4
243
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
8.9
9
8.6
52
9.3
10
8.5
48
9.3
10
8.6
52
7.8
10
7.9
50
Piattaforme DataOps - AI Agente
Dati insufficienti
7.6
7
Dati insufficienti
6.7
6
Dati insufficienti
6.9
6
Dati insufficienti
6.9
6
Dati insufficienti
6.9
6
Analitica
7.8
10
7.9
51
8.5
10
7.7
48
Monitoraggio e Gestione
8.5
10
9.2
56
8.1
8
7.7
49
Distribuzione su cloud
7.6
7
7.5
44
8.6
7
7.1
42
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
6.3
35
Dati insufficienti
6.2
35
Gestione Attiva dei MetadatiNascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche
8.9
26
Dati insufficienti
Gestione dei dati
9.3
23
Dati insufficienti
8.2
19
Dati insufficienti
9.1
22
Dati insufficienti
9.7
26
Dati insufficienti
9.4
25
Dati insufficienti
Segnalazione
9.0
16
Dati insufficienti
8.0
15
Dati insufficienti
8.6
13
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità
Dati insufficienti
7.4
292
Dati insufficienti
8.8
330
Dati insufficienti
8.1
297
Dati insufficienti
8.0
305
Gestione
Dati insufficienti
8.7
327
Dati insufficienti
7.7
286
Dati insufficienti
8.3
319
Dati insufficienti
8.0
310
Dati insufficienti
8.1
313
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
5.8
232
Agentic AI - Osservabilità dei Dati
Dati insufficienti
6.3
28
Dati insufficienti
6.4
28
Dati insufficienti
6.8
28
Dati insufficienti
6.4
26
Dati insufficienti
6.8
30
Funzionalità
Dati insufficienti
8.1
189
Dati insufficienti
6.5
175
Dati insufficienti
6.7
169
Dati insufficienti
6.1
164
Dati insufficienti
6.5
166
Gestione
Dati insufficienti
7.2
169
Dati insufficienti
7.5
169
Dati insufficienti
8.0
169
Dati insufficienti
7.4
176
Dati insufficienti
7.5
169
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
5.2
145
Dati insufficienti
5.3
145
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Coalesce Catalog (formerly CastorDoc) e Monte Carlo sono categorizzati comePiattaforme DataOps
Categorie uniche
Coalesce Catalog (formerly CastorDoc) è categorizzato comeGovernance dei Dati, Gestione Attiva dei Metadati, e Catalogo Dati di Apprendimento Automatico
Monte Carlo è categorizzato comeMonitoraggio del Database, Osservabilità dei dati, e Qualità dei dati
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Coalesce Catalog (formerly CastorDoc)
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
17.5%
Servizi Finanziari
15.9%
Software per computer
11.1%
Marketing e Pubblicità
6.3%
Vendita al dettaglio
3.2%
Altro
46.0%
Servizi Finanziari
13.9%
Tecnologia dell'informazione e servizi
11.5%
Software per computer
11.3%
Marketing e Pubblicità
3.6%
Produzione
3.4%
Altro
56.3%
Alternative
Discussioni
Coalesce Catalog (formerly CastorDoc) 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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