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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 nella soddisfazione complessiva degli utenti, riflessa nel suo punteggio G2 significativamente più alto rispetto a Datafold. Gli utenti apprezzano il suo focus sull'osservabilità dei dati, con funzionalità come avvisi in tempo reale che migliorano la consapevolezza dei problemi di qualità dei dati, permettendo ai team di affrontare i problemi in modo proattivo.
- Secondo le recensioni verificate, Monte Carlo ha una base di utenti molto più ampia, con 460 recensioni totali rispetto alle 24 di Datafold. Questo suggerisce una presenza più consolidata sul mercato, dando fiducia ai potenziali acquirenti nella affidabilità e nel supporto del prodotto.
- Gli utenti dicono che Datafold brilla per facilità d'uso, con molti che lo trovano semplice per automatizzare i test dei dati e integrarsi con strumenti come GitHub. I revisori evidenziano la sua capacità di convalidare automaticamente le modifiche al codice SQL, che semplifica i flussi di lavoro e riduce lo sforzo manuale.
- I revisori menzionano che mentre Monte Carlo offre capacità di monitoraggio dei dati robuste, è in continua evoluzione, diventando più intuitivo nel tempo. Gli utenti hanno notato che gli aggiornamenti continui delle funzionalità del tool migliorano significativamente la loro esperienza, migliorando l'affidabilità e l'osservabilità dei dati.
- Gli utenti evidenziano che il flusso di lavoro di Datafold è impressionante, in particolare nel semplificare i processi tradizionali di trasferimento dei dati. Questo ha raccolto feedback positivi dai team che apprezzano l'efficienza che porta alle loro operazioni, rendendolo un forte contendente per coloro che si concentrano sull'ottimizzazione del flusso di lavoro.
- Secondo il feedback recente degli utenti, la qualità del supporto di Monte Carlo è altamente valutata, con gli utenti che sentono che il prodotto è stato un buon partner nel loro business. Al contrario, mentre Datafold riceve anche commenti positivi per il supporto, non raggiunge lo stesso livello di soddisfazione riportato dagli utenti di Monte Carlo.
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
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- 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
446
Facilità d'uso
8.8
20
8.2
453
Facilità di installazione
7.9
8
8.1
318
Facilità di amministrazione
7.9
8
8.5
161
Qualità del supporto
9.1
20
9.0
400
the product è stato un buon partner negli affari?
8.3
8
9.2
164
Direzione del prodotto (% positivo)
8.8
20
8.9
443
Caratteristiche per Categoria
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
9.2
12
8.6
52
8.3
10
8.5
48
Funzionalità non disponibile
8.6
52
Funzionalità non disponibile
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
Funzionalità non disponibile
7.9
51
8.0
10
7.7
48
Monitoraggio e Gestione
8.2
11
9.2
56
9.3
10
7.7
49
Distribuzione su cloud
9.2
8
7.5
44
9.0
8
7.1
42
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
6.3
35
Dati insufficienti
6.2
35
Funzionalità
8.6
12
7.4
292
8.2
12
8.8
329
8.3
12
8.1
297
8.5
12
8.0
305
Gestione
8.1
12
8.7
327
8.5
11
7.7
286
8.1
12
8.3
318
8.0
11
8.0
309
8.3
11
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
6.4
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
168
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
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
13.9%
Tecnologia dell'informazione e servizi
11.3%
Software per computer
11.3%
Marketing e Pubblicità
3.6%
Produzione
3.4%
Altro
56.4%
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
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