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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 8,8, ma Sifflet lo supera con un punteggio di 9,2, indicando che Sifflet offre funzionalità più robuste per garantire l'integrità e l'accuratezza dei dati.
- I revisori menzionano che Sifflet offre capacità di analisi in tempo reale superiori, con un punteggio di 9,0 rispetto al 7,3 di Monte Carlo. Questo suggerisce che Sifflet fornisce intuizioni più tempestive, cruciali per decisioni basate sui dati.
- Gli utenti di G2 evidenziano che la facilità di configurazione di Sifflet è valutata a 9,3, mentre il punteggio di Monte Carlo di 8,2 indica che Sifflet potrebbe offrire un'esperienza di onboarding più user-friendly, facilitando l'avvio rapido dei team.
- Gli utenti su G2 riportano che le funzionalità di automazione di Sifflet, con un punteggio di 8,8, sono più avanzate rispetto a quelle di Monte Carlo, che ha un punteggio di 8,1, suggerendo che Sifflet può meglio ottimizzare i flussi di lavoro e ridurre le attività manuali.
- I revisori dicono che l'assistenza proattiva di Sifflet, con un punteggio di 9,6, migliora significativamente l'esperienza utente rispetto al 6,4 di Monte Carlo, indicando che Sifflet è più efficace nell'anticipare le esigenze degli utenti e nel fornire supporto tempestivo.
- Gli utenti menzionano che le capacità di integrazione cross-system di Sifflet, valutate a 9,7, superano di gran lunga il 6,7 di Monte Carlo, evidenziando la forza di Sifflet nel connettersi con vari strumenti e piattaforme per un ecosistema di dati senza soluzione di continuità.
Monte Carlo vs Sifflet
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato Sifflet più facile da usare, configurare e amministrare. Tuttavia, i revisori hanno ritenuto che entrambi i fornitori rendano ugualmente facile fare affari in generale.
- I revisori hanno ritenuto che Sifflet 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 Sifflet sia l'opzione preferita.
- Quando si valuta la direzione del prodotto, Monte Carlo e Sifflet hanno ricevuto valutazioni simili dai nostri revisori.
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
Sifflet
Enterprise
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1001 Tables All'anno
Ottimo per organizzazioni grandi, regolamentate o complesse
- Osservabilità e Catalogo dei Dati Fondamentali (Metriche fondamentali: freschezza, schema, volume, metriche personalizzate...)
- Lineage e Analisi d'Impatto Consapevoli del Business
- Analisi Automatica delle Cause Principali
Prova Gratuita
Monte Carlo
Nessuna informazione sulla prova disponibileSifflet
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.3
430
8.8
43
Facilità d'uso
8.2
437
8.8
43
Facilità di installazione
8.2
303
8.9
32
Facilità di amministrazione
8.5
160
9.1
20
Qualità del supporto
9.0
386
9.4
37
the product è stato un buon partner negli affari?
9.3
163
9.3
20
Direzione del prodotto (% positivo)
8.9
426
8.9
43
Caratteristiche per Categoria
Catalogo Dati di Apprendimento AutomaticoNascondi 21 CaratteristicheMostra 21 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Governance dei dati
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Preparazione dei dati
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Collaborazione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
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
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 Master (MDM)Nascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità
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
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
Dati insufficienti
6.1
33
Dati insufficienti
Funzionalità
7.3
287
8.3
36
8.8
318
9.0
41
8.1
291
8.6
40
8.0
295
8.5
41
Gestione
8.7
313
8.8
40
7.8
284
8.3
39
8.3
307
8.9
37
8.0
301
8.7
39
8.1
307
8.0
39
Intelligenza Artificiale Generativa
5.8
227
7.6
26
Agentic AI - Osservabilità dei Dati
6.1
27
9.6
9
6.2
27
10.0
9
6.7
27
9.8
9
6.4
26
9.6
9
6.7
29
9.6
9
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 Sifflet sono categorizzati comePiattaforme DataOps, Monitoraggio del Database, Osservabilità dei dati, e Qualità dei dati
Categorie uniche
Monte Carlo non ha categorie uniche
Sifflet è categorizzato comeGestione dei Dati Master (MDM) e Catalogo Dati di Apprendimento Automatico
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Monte Carlo
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Sifflet
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
22.2%
Software per computer
13.3%
Vendita al dettaglio
8.9%
Servizi Finanziari
6.7%
Ristoranti
4.4%
Altro
44.4%
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1 Commento
MV
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