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Confronta IBM Databand e Monte Carlo 
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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, vantando un punteggio G2 significativamente più alto rispetto a IBM Databand. Questo riflette un consenso più ampio tra gli utenti che apprezzano le sue robuste capacità di monitoraggio dei dati.
- Gli utenti dicono che IBM Databand è particolarmente efficace per la consegna tempestiva dei dati, con funzionalità che consentono di monitorare gli errori della pipeline di dati, come esecuzioni fallite e cambiamenti inaspettati dello schema, rendendolo una scelta affidabile per i team focalizzati sull'integrità dei dati.
- I revisori menzionano che gli avvisi in tempo reale di Monte Carlo per i problemi di qualità dei dati hanno trasformato i loro processi di gestione dei dati, consentendo ai team di affrontare proattivamente i problemi prima che impattino sugli stakeholder, il che è una caratteristica distintiva che migliora l'affidabilità dei dati.
- Secondo le recensioni verificate, entrambi i prodotti sono facili da usare, ma IBM Databand riceve elogi per il suo design intuitivo e la facilità d'uso, rendendolo accessibile per i team che cercano di semplificare le loro operazioni sui dati senza una curva di apprendimento ripida.
- Gli utenti evidenziano che mentre IBM Databand ha forti capacità nell'estrazione e trasformazione dei dati, gli aggiornamenti continui delle funzionalità di Monte Carlo e il focus sull'osservabilità dei dati lo rendono uno strumento più dinamico per le organizzazioni che necessitano di adattarsi rapidamente ai paesaggi dei dati in evoluzione.
- I revisori notano che la qualità del supporto di IBM Databand è altamente valutata, con gli utenti che apprezzano l'assistenza ricevuta, mentre anche Monte Carlo riceve feedback positivi per il suo supporto, indicando che entrambi i prodotti danno priorità al servizio clienti, sebbene la base utenti più ampia di Monte Carlo possa offrire più intuizioni guidate dalla comunità.
IBM Databand vs Monte Carlo
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato IBM Databand 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 IBM Databand 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 IBM Databand rispetto a Monte Carlo.
Prezzi
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- Pipeline monitorati | < 100
- Metadati registrati | Fino a 500MB / mese
- Allerta | Email. Slack. Pagerduty. Opsgenie
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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
IBM Databand
Prova gratuita disponibile
Monte Carlo
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.6
60
8.3
437
Facilità d'uso
8.6
62
8.2
444
Facilità di installazione
8.3
31
8.2
308
Facilità di amministrazione
8.0
23
8.5
159
Qualità del supporto
8.9
58
9.0
391
the product è stato un buon partner negli affari?
8.3
23
9.3
162
Direzione del prodotto (% positivo)
9.4
58
8.9
433
Caratteristiche per Categoria
Accesso alla fonte dei dati
8.6
27
Dati insufficienti
8.6
29
Dati insufficienti
8.8
28
Dati insufficienti
Interazione dei dati
8.3
27
Dati insufficienti
8.5
29
Dati insufficienti
8.4
29
Dati insufficienti
8.8
28
Dati insufficienti
8.7
28
Dati insufficienti
9.0
29
Dati insufficienti
8.6
28
Dati insufficienti
8.6
29
Dati insufficienti
Esportazione dei dati
8.5
27
Dati insufficienti
8.2
28
Dati insufficienti
8.8
29
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
8.5
8
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
Dati insufficienti
8.5
51
Dati insufficienti
8.4
47
Dati insufficienti
8.6
51
Dati insufficienti
7.9
49
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
50
Dati insufficienti
7.7
47
Monitoraggio e Gestione
Dati insufficienti
9.2
55
Dati insufficienti
7.6
48
Distribuzione su cloud
Dati insufficienti
7.4
43
Dati insufficienti
7.0
41
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
6.2
34
Dati insufficienti
6.1
34
Funzionalità
8.6
46
7.4
291
8.6
45
8.8
323
8.2
45
8.1
294
8.9
46
8.0
300
Gestione
8.3
45
8.7
319
8.3
42
7.7
287
8.5
44
8.3
311
8.7
42
8.0
305
8.6
44
8.1
312
Intelligenza Artificiale Generativa
7.3
11
5.8
231
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
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
IBM Databand e Monte Carlo sono categorizzati comeOsservabilità dei dati
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
IBM Databand
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
22.7%
Software per computer
19.7%
Vendita al dettaglio
9.1%
Sicurezza Informatica e di Rete
7.6%
Servizi Finanziari
6.1%
Altro
34.8%
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%
Discussioni
IBM Databand 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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