Introducing G2.ai, the future of software buying.Try now
Confronta Monte Carlo e Oracle Data Quality 
Prodotti in evidenza
Sponsorizzato
Stai vedendo questo annuncio in base alla rilevanza del prodotto per questa pagina. Il contenuto sponsorizzato non riceve un trattamento preferenziale in nessuna delle valutazioni di G2.
QuerySurge
Visita il Sito Web
A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Impresa (51.3% delle recensioni)
Impresa (48.1% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
Contattaci
Nessun prezzo disponibile
Monte Carlo
Valutazione a Stelle
(442)4.4 su 5
Segmenti di Mercato
Impresa (51.3% delle recensioni)
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
Contattaci
Sfoglia tutti i piani tariffari 3Oracle Data Quality
Valutazione a Stelle
(54)4.0 su 5
Segmenti di Mercato
Impresa (48.1% delle recensioni)
Pros & Cons
Dati insufficienti
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
Scopri di più su Oracle Data QualityRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Oracle Data Quality eccelle nel monitoraggio della qualità dei dati con un punteggio di 8,9, mentre le prestazioni di Monte Carlo in quest'area sono meno impressionanti con un 6,4. I revisori menzionano che la capacità di Oracle di identificare e correggere i problemi di dati è un vantaggio significativo per le imprese focalizzate sul mantenimento di un'elevata integrità dei dati.
- I revisori menzionano che Monte Carlo brilla nella qualità del supporto, raggiungendo un punteggio di 9,3 rispetto all'8,4 di Oracle. Gli utenti su G2 apprezzano la reattività e l'utilità del team di supporto di Monte Carlo, che può essere cruciale per le aziende di medie dimensioni che necessitano di risoluzioni rapide.
- Gli utenti di G2 evidenziano la superiore facilità di installazione di Oracle Data Quality con un punteggio di 9,0, mentre Monte Carlo ottiene un 8,4. Gli utenti affermano che il processo di installazione semplice di Oracle consente ai team di avviarsi rapidamente, il che è particolarmente vantaggioso per le grandi imprese con ambienti dati complessi.
- Gli utenti segnalano che Monte Carlo offre migliori alert in tempo reale con un punteggio di 8,3, rispetto all'8,1 di Oracle. I revisori menzionano che le notifiche tempestive di Monte Carlo aiutano i team a rispondere rapidamente alle anomalie dei dati, essenziale per mantenere l'efficienza operativa.
- I revisori menzionano che Oracle Data Quality fornisce robuste capacità di reporting con un punteggio di 9,0, mentre Monte Carlo è indietro con un 7,4. Gli utenti affermano che i rapporti dettagliati generati da Oracle aiutano le organizzazioni a prendere decisioni informate basate su approfondimenti sui dati.
- Gli utenti su G2 evidenziano che le capacità di integrazione dei dati di Oracle Data Quality ottengono un punteggio di 8,7, rendendolo una scelta forte per le imprese che necessitano di consolidare dati da varie fonti. Al contrario, le funzionalità di integrazione di Monte Carlo sono percepite come meno complete, il che può limitarne l'efficacia per gli utenti con ecosistemi di dati diversificati.
Monte Carlo vs Oracle Data Quality
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato Monte Carlo più facile da usare e fare affari nel complesso. Tuttavia, i recensori hanno preferito la facilità di configurazione con Oracle Data Quality, insieme all'amministrazione.
- Monte Carlo e Oracle Data Quality soddisfano entrambi i requisiti dei nostri revisori a un tasso comparabile.
- 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 Monte Carlo rispetto a Oracle Data Quality.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Monte Carlo
Start
Contattaci
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
Oracle Data Quality
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Monte Carlo
Nessuna informazione sulla prova disponibileOracle Data Quality
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.3
416
8.3
48
Facilità d'uso
8.3
423
7.8
48
Facilità di installazione
8.2
289
9.0
12
Facilità di amministrazione
8.5
154
9.2
13
Qualità del supporto
9.0
374
8.4
44
the product è stato un buon partner negli affari?
9.3
155
8.7
13
Direzione del prodotto (% positivo)
8.9
412
7.8
47
Caratteristiche per Categoria
Monitoraggio del DatabaseNascondi 13 CaratteristicheMostra 13 Caratteristiche
7.5
260
Dati insufficienti
Funzionalità
9.0
256
Dati insufficienti
8.8
256
Dati insufficienti
7.8
236
Dati insufficienti
8.3
245
Dati insufficienti
7.7
240
Dati insufficienti
7.4
242
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
51
Dati insufficienti
8.4
47
Dati insufficienti
8.6
51
Dati insufficienti
7.9
49
Dati insufficienti
Piattaforme DataOps - AI Agente
6.7
5
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
50
Dati insufficienti
7.7
47
Dati insufficienti
Monitoraggio e Gestione
9.1
53
Dati insufficienti
7.6
48
Dati insufficienti
Distribuzione su cloud
7.4
43
Dati insufficienti
7.0
41
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
6.2
34
Dati insufficienti
6.1
34
Dati insufficienti
Funzionalità
7.4
289
Dati insufficienti
8.8
311
Dati insufficienti
8.1
291
Dati insufficienti
8.0
294
Dati insufficienti
Gestione
8.7
310
Dati insufficienti
7.8
283
Dati insufficienti
8.3
301
Dati insufficienti
8.0
299
Dati insufficienti
8.1
303
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
5.8
230
Dati insufficienti
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
6.4
27
Dati insufficienti
Funzionalità
8.0
181
9.2
16
6.4
171
8.6
16
6.7
166
8.8
16
6.0
162
8.6
16
6.4
162
8.5
14
Gestione
7.2
164
9.0
16
7.5
166
8.2
16
7.9
164
8.7
14
7.4
170
8.8
14
7.5
164
8.8
14
Intelligenza Artificiale Generativa
5.3
144
8.6
14
5.3
143
8.7
14
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Monte Carlo e Oracle Data Quality sono categorizzati comeQualità dei dati
Categorie uniche
Monte Carlo è categorizzato comePiattaforme DataOps, Monitoraggio del Database, e Osservabilità dei dati
Oracle Data Quality non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Monte Carlo
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Oracle Data Quality
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
14.9%
Tecnologia dell'informazione e servizi
10.8%
Software per computer
10.5%
Prodotti farmaceutici
3.9%
Marketing e Pubblicità
3.9%
Altro
56.1%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
20.4%
Tecnologia dell'informazione e servizi
16.7%
Software per computer
11.1%
Ricerca
5.6%
Trasporti/Autotrasporti/Ferrovia
3.7%
Altro
42.6%
Alternative
Discussioni
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
Oracle Data Quality non ha discussioni con risposte
Cerchi approfondimenti sul software?
Con oltre 3 milioni di recensioni, possiamo fornire i dettagli specifici che ti aiutano a prendere una decisione informata sull'acquisto di software per la tua azienda. Trovare il prodotto giusto è importante, lasciaci aiutarti.
o continua con
Procedendo, accetti i nostri Termini di utilizzo e Informativa sulla privacy
