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Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Monte Carlo eccelle nell'osservabilità dei dati con un punteggio di 9,3, mentre il punteggio di Datafold di 8,2 indica che potrebbe non fornire lo stesso livello di approfondimento sui problemi di qualità dei dati. I revisori menzionano che le capacità di monitoraggio di Monte Carlo sono robuste, consentendo il tracciamento in tempo reale delle pipeline di dati.
- I revisori menzionano che Datafold brilla nell'integrazione dei dati con un punteggio di 9,2, superando il punteggio di Monte Carlo di 8,7. Gli utenti su G2 apprezzano l'integrazione senza soluzione di continuità di Datafold con varie fonti di dati, rendendo più facile la gestione dei flussi di lavoro dei dati.
- Gli utenti dicono che la qualità del supporto di Monte Carlo è altamente valutata a 9,3, rispetto al 9,1 di Datafold. I revisori evidenziano la reattività e l'utilità del team di supporto di Monte Carlo, che migliora l'esperienza complessiva dell'utente.
- Gli utenti di G2 segnalano che Datafold offre capacità di analisi in tempo reale superiori con un punteggio di 8,6, mentre il punteggio di Monte Carlo di 7,4 suggerisce che potrebbe essere in ritardo in quest'area. Gli utenti menzionano che le funzionalità di analisi di Datafold forniscono approfondimenti più profondi sulle tendenze e anomalie dei dati.
- I revisori menzionano che la facilità d'uso di Monte Carlo è valutata a 8,4, leggermente inferiore rispetto all'8,8 di Datafold. Gli utenti apprezzano l'interfaccia intuitiva di Datafold, che rende più facile per i team adottare e utilizzare efficacemente il software.
- Gli utenti segnalano che i flussi di lavoro automatizzati di Monte Carlo ottengono un punteggio di 7,9, mentre il punteggio di Datafold di 7,8 indica un leggero vantaggio in quest'area. Tuttavia, i revisori menzionano che entrambi i prodotti potrebbero migliorare le loro funzionalità di automazione per aumentare l'efficienza degli utenti.
Datafold vs Monte Carlo
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato Datafold più facile da usare. Tuttavia, Monte Carlo è più facile da configurare e amministrare. I recensori hanno anche preferito fare affari con Monte Carlo nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che Datafold 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 Datafold sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Monte Carlo rispetto a Datafold.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Datafold
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
Datafold
Nessuna informazione sulla prova disponibileMonte Carlo
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.5
20
8.3
427
Facilità d'uso
8.8
20
8.2
434
Facilità di installazione
7.9
8
8.2
300
Facilità di amministrazione
7.9
8
8.5
159
Qualità del supporto
9.1
20
9.0
384
the product è stato un buon partner negli affari?
8.3
8
9.3
161
Direzione del prodotto (% positivo)
8.8
20
8.9
423
Caratteristiche per Categoria
Monitoraggio del DatabaseNascondi 13 CaratteristicheMostra 13 Caratteristiche
Dati insufficienti
7.5
260
Funzionalità
Dati insufficienti
9.0
257
Dati insufficienti
8.8
258
Dati insufficienti
7.8
235
Dati insufficienti
8.3
244
Dati insufficienti
7.7
239
Dati insufficienti
7.4
241
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
9.2
12
8.5
49
8.3
10
8.5
45
Funzionalità non disponibile
8.6
49
Funzionalità non disponibile
7.9
47
Piattaforme DataOps - AI Agente
Dati insufficienti
7.2
6
Dati insufficienti
6.0
5
Dati insufficienti
6.3
5
Dati insufficienti
6.3
5
Dati insufficienti
6.3
5
Analitica
Funzionalità non disponibile
7.8
48
8.0
10
7.7
46
Monitoraggio e Gestione
8.2
11
9.2
53
9.3
10
7.6
46
Distribuzione su cloud
9.2
8
7.4
42
9.0
8
7.0
40
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
6.2
33
Dati insufficienti
6.1
33
Funzionalità
8.6
12
7.3
287
8.2
12
8.8
317
8.3
12
8.1
291
8.5
12
8.0
295
Gestione
8.1
12
8.7
313
8.5
11
7.8
283
8.1
12
8.3
305
8.0
11
8.0
301
8.3
11
8.1
305
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
5.8
227
Agentic AI - Osservabilità dei Dati
Dati insufficienti
6.1
27
Dati insufficienti
6.2
27
Dati insufficienti
6.7
27
Dati insufficienti
6.4
26
Dati insufficienti
6.7
29
Funzionalità
Dati insufficienti
8.1
184
Dati insufficienti
6.4
171
Dati insufficienti
6.6
166
Dati insufficienti
6.0
161
Dati insufficienti
6.4
162
Gestione
Dati insufficienti
7.2
167
Dati insufficienti
7.5
167
Dati insufficienti
7.9
165
Dati insufficienti
7.4
172
Dati insufficienti
7.5
167
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
5.2
142
Dati insufficienti
5.3
142
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Datafold e Monte Carlo sono categorizzati comePiattaforme DataOps e Osservabilità dei dati
Categorie uniche
Datafold non ha categorie uniche
Monte Carlo è categorizzato comeMonitoraggio del Database e Qualità dei dati
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Datafold
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
29.2%
Software per computer
12.5%
Contabilità
8.3%
Commercio all'ingrosso
4.2%
Telecomunicazioni
4.2%
Altro
41.7%
Servizi Finanziari
14.3%
Tecnologia dell'informazione e servizi
10.9%
Software per computer
10.7%
Marketing e Pubblicità
3.8%
Produzione
3.6%
Altro
56.7%
Alternative
Discussioni
Datafold 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
Monte Carlo non ha più discussioni con risposte
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