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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 Informatica Data Quality eccelle nel monitoraggio della qualità dei dati con un punteggio di 8,9, mentre Monte Carlo si comporta bene ma leggermente inferiore con 8,3. I revisori menzionano che le robuste funzionalità di profilazione dei dati di Informatica consentono approfondimenti più completi sui problemi di qualità dei dati.
- I revisori menzionano che Monte Carlo brilla nella qualità del supporto, ottenendo un punteggio di 9,3 rispetto al 7,9 di Informatica. Gli utenti su G2 apprezzano il servizio clienti reattivo di Monte Carlo e il supporto proattivo, che considerano cruciali per mantenere l'integrità dei dati.
- Gli utenti dicono che Informatica Data Quality offre capacità di integrazione dei dati superiori con un punteggio di 8,7, mentre le funzionalità di integrazione di Monte Carlo sono valutate più basse. I revisori evidenziano l'integrazione senza soluzione di continuità di Informatica con varie fonti di dati come un vantaggio significativo.
- Gli utenti di G2 segnalano che Monte Carlo ha un'interfaccia più user-friendly, con un punteggio di facilità d'uso di 8,4, rispetto all'8,5 di Informatica. Tuttavia, gli utenti menzionano che le funzionalità avanzate di Informatica possono richiedere una curva di apprendimento più ripida, il che può essere uno svantaggio per i nuovi utenti.
- I revisori menzionano che le funzionalità di automazione di Informatica, valutate a 8,2, sono robuste, consentendo processi di qualità dei dati efficienti. Al contrario, le capacità di automazione di Monte Carlo sono valutate più basse, il che alcuni utenti ritengono limiti la loro capacità di ottimizzare efficacemente i flussi di lavoro.
- Gli utenti su G2 segnalano che entrambi i prodotti hanno forti capacità di data lineage, ma il punteggio di Informatica di 8,1 è leggermente superiore a quello di Monte Carlo. I revisori apprezzano il tracciamento dettagliato delle modifiche ai dati di Informatica, che migliora la trasparenza e la conformità.
Informatica Data Quality vs Monte Carlo
- I revisori hanno ritenuto che Informatica Data Quality 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 Informatica Data Quality rispetto a Monte Carlo.
Prezzi
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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
Informatica Data Quality
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Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
9.0
8
8.3
424
Facilità d'uso
7.9
8
8.2
431
Facilità di installazione
Dati insufficienti
8.2
299
Facilità di amministrazione
Dati insufficienti
8.5
158
Qualità del supporto
7.7
8
9.0
382
the product è stato un buon partner negli affari?
Dati insufficienti
9.3
159
Direzione del prodotto (% positivo)
10.0
7
8.9
420
Caratteristiche per Categoria
Governance dei DatiNascondi 29 CaratteristicheMostra 29 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Amministrazione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Conformità
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sicurezza
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Qualità dei dati
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Manutenzione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
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
258
Funzionalità
Dati insufficienti
9.0
255
Dati insufficienti
8.8
256
Dati insufficienti
7.8
234
Dati insufficienti
8.3
243
Dati insufficienti
7.7
238
Dati insufficienti
7.5
240
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
Dati insufficienti
7.3
287
Dati insufficienti
8.8
315
Dati insufficienti
8.1
290
Dati insufficienti
8.0
295
Gestione
Dati insufficienti
8.7
312
Dati insufficienti
7.8
283
Dati insufficienti
8.3
304
Dati insufficienti
8.0
301
Dati insufficienti
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
183
Dati insufficienti
6.4
170
Dati insufficienti
6.6
165
Dati insufficienti
6.0
160
Dati insufficienti
6.4
161
Gestione
Dati insufficienti
7.2
166
Dati insufficienti
7.5
166
Dati insufficienti
7.9
164
Dati insufficienti
7.4
171
Dati insufficienti
7.5
166
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
5.2
142
Dati insufficienti
5.3
142
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Informatica Data Quality e Monte Carlo sono categorizzati comeQualità dei dati
Categorie uniche
Informatica Data Quality è categorizzato comeGovernance dei Dati
Monte Carlo è categorizzato comePiattaforme DataOps, Monitoraggio del Database, e Osservabilità dei dati
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Informatica Data Quality
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
Assicurazione
18.2%
Tecnologia dell'informazione e servizi
18.2%
Telecomunicazioni
9.1%
Consegna di pacchi/merci
9.1%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
9.1%
Altro
36.4%
Servizi Finanziari
14.4%
Tecnologia dell'informazione e servizi
11.0%
Software per computer
10.3%
Marketing e Pubblicità
3.8%
Produzione
3.6%
Altro
56.9%
Discussioni
Informatica Data Quality 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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