Confronta Monte Carlo e Sifflet 
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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 nel fornire una visione completa dei problemi di qualità dei dati, con gli utenti che evidenziano la capacità di visualizzare la discendenza del modello, i test e gli avvisi tutti in un'unica applicazione. Questa caratteristica è considerata inestimabile per i team di dati, migliorando la loro efficienza operativa.
- Gli utenti dicono che Sifflet si distingue per le sue capacità predittive, imparando dalle tendenze dei dati passati per identificare anomalie. I revisori apprezzano che li avvisi solo quando i dati si comportano in modo diverso dal previsto, il che aiuta a ridurre il rumore e a concentrarsi su problemi significativi.
- Secondo le recensioni verificate, l'interfaccia utente di Monte Carlo è elogiata per la sua intuitività, rendendo più facile per i team tracciare e risolvere i problemi di dati. Gli utenti hanno notato che gli avvisi in tempo reale migliorano significativamente la loro consapevolezza dei problemi di dati in corso, consentendo risoluzioni più rapide.
- I revisori menzionano che Sifflet è stato fondamentale nel far allontanare i team dal costante spegnimento di incendi. Gli utenti riferiscono che li aiuta a individuare i problemi di dati in anticipo, il che semplifica i loro processi e migliora la gestione complessiva della pipeline di dati.
- I revisori di G2 evidenziano che mentre Monte Carlo ha un punteggio di soddisfazione complessivo più alto, la qualità del supporto di Sifflet è leggermente migliore, con gli utenti che notano che Sifflet fornisce una chiara proprietà attraverso le pipeline di dati, il che aiuta nella responsabilità e nella risoluzione più rapida dei problemi.
- Gli utenti riportano che entrambi i prodotti hanno i loro punti di forza, ma il punteggio G2 più alto di Monte Carlo riflette una base di utenti più ampia e soddisfazione, mentre l'attenzione di Sifflet alle esigenze del mercato medio gli consente di soddisfare efficacemente i team più piccoli alla ricerca di soluzioni robuste di osservabilità dei dati.
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 preferito fare affari con Monte Carlo 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.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Monte Carlo rispetto a Sifflet.
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- Monitoraggio per Data Warehouse, Business Intelligence, ETL
- Triaging degli incidenti, risoluzione dei problemi e analisi delle cause principali
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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
447
8.7
45
Facilità d'uso
8.2
454
8.8
45
Facilità di installazione
8.2
319
8.7
34
Facilità di amministrazione
8.5
161
9.0
21
Qualità del supporto
9.0
401
9.1
38
the product è stato un buon partner negli affari?
9.2
164
8.9
21
Direzione del prodotto (% positivo)
8.9
444
8.7
44
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
Funzionalità
9.0
260
9.7
5
8.8
261
9.3
5
7.8
237
Dati insufficienti
8.3
246
Dati insufficienti
7.7
241
Dati insufficienti
7.4
243
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
8.6
52
Dati insufficienti
8.5
48
Dati insufficienti
8.6
52
Dati insufficienti
7.9
50
Dati insufficienti
Piattaforme DataOps - AI Agente
7.6
7
Dati insufficienti
6.7
6
Dati insufficienti
6.9
6
Dati insufficienti
6.9
6
Dati insufficienti
6.9
6
Dati insufficienti
Analitica
7.9
51
Dati insufficienti
7.7
48
Dati insufficienti
Monitoraggio e Gestione
9.2
56
Dati insufficienti
7.7
49
Dati insufficienti
Distribuzione su cloud
7.5
44
Dati insufficienti
7.1
42
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
6.3
35
Dati insufficienti
6.2
35
Dati insufficienti
Funzionalità
7.4
292
8.4
36
8.8
330
9.0
42
8.1
297
8.6
39
8.0
305
8.3
41
Gestione
8.7
327
8.7
41
7.7
286
8.3
38
8.3
319
8.9
37
8.0
310
8.7
39
8.1
313
8.0
38
Intelligenza Artificiale Generativa
5.8
232
7.6
26
Agentic AI - Osservabilità dei Dati
6.3
28
9.8
9
6.4
28
10.0
9
6.8
28
9.8
9
6.4
26
9.6
9
6.8
30
9.8
9
Funzionalità
8.1
189
Dati insufficienti
6.5
175
Dati insufficienti
6.7
169
Dati insufficienti
6.1
164
Dati insufficienti
6.5
166
Dati insufficienti
Gestione
7.2
169
Dati insufficienti
7.5
169
Dati insufficienti
8.0
169
Dati insufficienti
7.4
176
Dati insufficienti
7.5
169
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
5.2
145
Dati insufficienti
5.3
145
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
13.9%
Tecnologia dell'informazione e servizi
11.5%
Software per computer
11.3%
Marketing e Pubblicità
3.6%
Produzione
3.4%
Altro
56.3%
Tecnologia dell'informazione e servizi
23.4%
Software per computer
10.6%
Vendita al dettaglio
8.5%
Servizi Finanziari
8.5%
Prodotti farmaceutici
6.4%
Altro
42.6%
Discussioni
Che cos'è il software Monte Carlo?
1 Commento
MV
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