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Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Monte Carlo eccelle nel Monitoraggio della Qualità dei Dati con un punteggio di 8,9, mentre decube brilla nell'Analisi in Tempo Reale con un punteggio di 8,7. I revisori menzionano che le robuste funzionalità di monitoraggio di Monte Carlo aiutano a identificare rapidamente i problemi di dati, mentre le capacità di analisi in tempo reale di decube consentono di ottenere immediatamente informazioni sulle prestazioni dei dati.
- I revisori menzionano che decube offre funzionalità superiori di Qualità e Pulizia dei Dati, con un punteggio di 9,6 rispetto all'8,9 di Monte Carlo. Gli utenti affermano che i flussi di lavoro automatizzati e gli strumenti di trasformazione dei dati di decube semplificano notevolmente il processo di pulizia dei dati, rendendo più facile per i team mantenere un'alta qualità dei dati.
- Gli utenti di G2 evidenziano che la funzionalità di Data Lineage di Monte Carlo è impressionante, con un punteggio di 9,6, mentre anche decube si comporta bene con un punteggio di 9,2. Gli utenti segnalano che Monte Carlo fornisce una chiara visibilità sui flussi di dati, cruciale per la conformità e l'audit, mentre le funzionalità di lineage di decube sono apprezzate per la loro interfaccia user-friendly.
- Gli utenti su G2 indicano che la Qualità del Supporto di Monte Carlo è valutata a 9,3, leggermente inferiore rispetto al 9,5 di decube. I revisori menzionano che il team di supporto di decube è altamente reattivo e competente, il che migliora l'esperienza complessiva dell'utente, specialmente durante l'installazione e la risoluzione dei problemi.
- I revisori dicono che la Facilità d'Uso di Monte Carlo è valutata a 8,4, mentre decube ottiene un punteggio più alto di 9,4. Gli utenti segnalano che l'interfaccia intuitiva e il processo di installazione semplice di decube lo rendono più accessibile per i team senza un'ampia esperienza tecnica.
- Gli utenti segnalano che entrambi i prodotti hanno forti funzionalità di Gestione della Conformità, con Monte Carlo che ottiene un punteggio di 9,5 e decube leggermente inferiore a 9,3. I revisori menzionano che l'attenzione di Monte Carlo alla conformità dei dati sensibili è particolarmente vantaggiosa per le organizzazioni in settori regolamentati, mentre gli strumenti di applicazione delle politiche di decube sono efficaci per le esigenze di conformità generali.
Monte Carlo vs decube
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato decube più facile da usare, configurare e amministrare. Tuttavia, i revisori hanno preferito fare affari con Monte Carlo in generale.
- I revisori hanno ritenuto che decube 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 decube sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di decube rispetto a Monte Carlo.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Monte 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
decube
Community Edition
Gratuito
All'anno
Un livello gratuito per sempre della nostra piattaforma per piccoli team con catalogazione illimitata dei dati e monitoraggio della qualità dei dati per un massimo di 25 tabelle.
- Catalogazione dati illimitata
- 25 tabelle monitorate con test illimitati per tabella.
- Include Glossario Aziendale
Prova Gratuita
Monte Carlo
Nessuna informazione sulla prova disponibiledecube
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.3
430
9.4
23
Facilità d'uso
8.2
437
9.4
24
Facilità di installazione
8.2
303
9.4
11
Facilità di amministrazione
8.5
160
8.8
7
Qualità del supporto
9.0
386
9.4
23
the product è stato un buon partner negli affari?
9.3
163
9.2
6
Direzione del prodotto (% positivo)
8.9
426
9.5
24
Caratteristiche per Categoria
Catalogo Dati di Apprendimento AutomaticoNascondi 21 CaratteristicheMostra 21 Caratteristiche
Dati insufficienti
9.5
11
Governance dei dati
Dati insufficienti
9.5
10
Dati insufficienti
9.8
10
Dati insufficienti
9.7
10
Preparazione dei dati
Dati insufficienti
9.8
10
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Collaborazione
Dati insufficienti
9.2
11
Dati insufficienti
9.5
11
Dati insufficienti
9.7
11
Dati insufficienti
9.7
11
Intelligenza Artificiale
Dati insufficienti
9.7
11
Dati insufficienti
8.8
10
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Agentic AI - Catalogo Dati di Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Amministrazione
Dati insufficienti
8.3
6
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
9.3
7
Gestione
Dati insufficienti
9.3
9
Dati insufficienti
9.6
9
Dati insufficienti
9.6
9
Dati insufficienti
9.7
6
Dati insufficienti
9.6
8
Conformità
Dati insufficienti
9.2
8
Dati insufficienti
9.3
7
Dati insufficienti
9.3
7
Dati insufficienti
9.4
6
Sicurezza
Dati insufficienti
9.4
9
Dati insufficienti
9.6
8
Dati insufficienti
9.6
9
Qualità dei dati
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
9.2
6
Dati insufficienti
9.6
8
Manutenzione
Dati insufficienti
9.4
9
Dati insufficienti
9.0
8
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
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
7.5
260
Dati insufficienti
Funzionalità
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
Dati insufficienti
AI agentico - Monitoraggio del database
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
Dati insufficienti
Gestione dei dati
8.5
49
Dati insufficienti
8.5
45
Dati insufficienti
8.6
49
Dati insufficienti
7.9
47
Dati insufficienti
Piattaforme DataOps - AI Agente
7.2
6
Dati insufficienti
6.0
5
Dati insufficienti
6.3
5
Dati insufficienti
6.3
5
Dati insufficienti
6.3
5
Dati insufficienti
Analitica
7.8
48
Dati insufficienti
7.7
46
Dati insufficienti
Monitoraggio e Gestione
9.2
53
Dati insufficienti
7.6
46
Dati insufficienti
Distribuzione su cloud
7.4
42
Dati insufficienti
7.0
40
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
6.2
33
Funzionalità non disponibile
6.1
33
Funzionalità non disponibile
Gestione Attiva dei MetadatiNascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione dei dati
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Segnalazione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità
7.3
287
9.0
17
8.8
318
9.6
19
8.1
291
8.8
17
8.0
295
9.3
19
Gestione
8.7
313
9.1
19
7.8
284
9.1
18
8.3
307
9.0
17
8.0
301
9.2
19
8.1
307
8.8
19
Intelligenza Artificiale Generativa
5.8
227
Funzionalità non disponibile
Agentic AI - Osservabilità dei Dati
6.1
27
Dati insufficienti
6.2
27
Dati insufficienti
6.7
27
Dati insufficienti
6.4
26
Dati insufficienti
6.7
29
Dati insufficienti
Funzionalità
8.1
184
Dati insufficienti
6.4
171
Dati insufficienti
6.6
166
Dati insufficienti
6.0
161
Dati insufficienti
6.4
162
Dati insufficienti
Gestione
7.2
167
Dati insufficienti
7.5
167
Dati insufficienti
7.9
165
Dati insufficienti
7.4
172
Dati insufficienti
7.5
167
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
5.2
142
Dati insufficienti
5.3
142
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Monte Carlo e decube sono categorizzati comePiattaforme DataOps e Osservabilità dei dati
Categorie uniche
Monte Carlo è categorizzato comeMonitoraggio del Database e Qualità dei dati
decube è categorizzato comeCatalogo Dati di Apprendimento Automatico, Governance dei Dati, e Gestione Attiva dei Metadati
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Monte Carlo
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
decube
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
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%
Tecnologia dell'informazione e servizi
24.0%
Servizi Finanziari
16.0%
Automobilistico
12.0%
Telecomunicazioni
8.0%
Software per computer
8.0%
Altro
32.0%
Alternative
Discussioni
Che cos'è il software Monte Carlo?
1 Commento
MV
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