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Sfoglia tutti i piani tariffari 3Riassunto
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, evidenziando le sue robuste capacità di monitoraggio che consentono approfondimenti in tempo reale nei flussi di dati. Al contrario, Great Expectations, pur essendo ancora forte, ha un punteggio leggermente inferiore di 8,3 nell'identificazione delle anomalie, indicando che potrebbe non essere altrettanto efficace nel monitoraggio in tempo reale.
- I revisori menzionano che Great Expectations brilla nell'analisi in tempo reale, ottenendo un punteggio di 9,4, significativamente più alto rispetto al punteggio di 7,4 di Monte Carlo. Questo suggerisce che gli utenti trovano Great Expectations più efficace per le esigenze immediate di analisi dei dati.
- Gli utenti di G2 evidenziano la qualità del supporto per Monte Carlo, che ha ricevuto un punteggio elevato di 9,3. Gli utenti apprezzano la reattività e l'utilità del team di supporto, mentre Great Expectations ha ottenuto un punteggio di 8,5, indicando un'esperienza di supporto solida ma leggermente meno favorevole.
- Gli utenti su G2 riportano che la facilità di configurazione di Monte Carlo è valutata a 8,4, che è alla pari con il punteggio di 9,2 di Great Expectations. Tuttavia, i revisori menzionano che Great Expectations offre un processo di onboarding più snello, rendendo più facile per i nuovi utenti iniziare.
- I revisori menzionano che le capacità di integrazione dei dati di Monte Carlo sono valutate a 8,7, che è competitivo, ma Great Expectations supera con un punteggio di 8,6. Gli utenti apprezzano le opzioni di integrazione senza soluzione di continuità disponibili in entrambi i prodotti, ma alcuni trovano Great Expectations leggermente più user-friendly in quest'area.
- Gli utenti dicono che mentre entrambi i prodotti offrono funzionalità di automazione, Great Expectations ottiene un punteggio più alto di 8,8 rispetto a Monte Carlo che ha 8,2. I revisori apprezzano i flussi di lavoro automatizzati in Great Expectations, che trovano particolarmente utili per ridurre i compiti manuali nella gestione della qualità dei dati.
Great Expectations vs Monte Carlo
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato Great Expectations più facile da usare e configurare. Tuttavia, Monte Carlo è più facile da amministrare. I recensori hanno anche preferito fare affari con Monte Carlo nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che Great Expectations 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 Great Expectations rispetto a Monte Carlo.
Prezzi
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Great Expectations
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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
Great Expectations
Nessuna informazione sulla prova disponibileMonte Carlo
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
9.2
11
8.3
430
Facilità d'uso
9.1
9
8.2
437
Facilità di installazione
9.2
6
8.2
303
Facilità di amministrazione
8.3
6
8.5
160
Qualità del supporto
8.5
10
9.0
386
the product è stato un buon partner negli affari?
8.6
6
9.3
163
Direzione del prodotto (% positivo)
10.0
10
8.9
426
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
Dati insufficienti
8.5
49
Dati insufficienti
8.5
45
Dati insufficienti
8.6
49
Dati insufficienti
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
Dati insufficienti
7.8
48
Dati insufficienti
7.7
46
Monitoraggio e Gestione
Dati insufficienti
9.2
53
Dati insufficienti
7.6
46
Distribuzione su cloud
Dati insufficienti
7.4
42
Dati insufficienti
7.0
40
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
6.2
33
Dati insufficienti
6.1
33
Funzionalità
9.4
8
7.3
287
8.8
11
8.8
318
8.8
11
8.1
291
8.9
9
8.0
295
Gestione
8.3
10
8.7
313
8.9
9
7.8
284
8.5
8
8.3
307
8.7
9
8.0
301
8.6
11
8.1
307
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
Great Expectations e Monte Carlo sono categorizzati comeQualità dei dati e Osservabilità dei dati
Categorie uniche
Great Expectations non ha categorie uniche
Monte Carlo è categorizzato comePiattaforme DataOps e Monitoraggio del Database
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Great Expectations
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
Contabilità
36.4%
Tecnologia dell'informazione e servizi
18.2%
Telecomunicazioni
9.1%
Sicurezza e Investigazioni
9.1%
Media online
9.1%
Altro
18.2%
Servizi Finanziari
14.2%
Tecnologia dell'informazione e servizi
10.9%
Software per computer
10.6%
Marketing e Pubblicità
3.8%
Produzione
3.5%
Altro
57.0%
Discussioni
Great Expectations non ha discussioni con risposte
Che cos'è il software Monte Carlo?
1 Commento
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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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