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Comparar Bigeye e Monte Carlo 
Visão Geral
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (54.5% das avaliações)
Empresa (50.7% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Entre em Contato
Entre em Contato
Bigeye
Classificação por Estrelas
(22)4.1 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (54.5% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
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Saiba mais sobre BigeyeMonte Carlo
Classificação por Estrelas
(488)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (50.7% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Entre em Contato
Navegue por todos os planos de preços 3Resumo
Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
- Os revisores do G2 relatam que o Monte Carlo se destaca em observabilidade de dados, recebendo muitos elogios por seus alertas em tempo real que aumentam a conscientização sobre problemas de qualidade de dados. Os usuários apreciam como esses alertas permitem que as equipes abordem proativamente os problemas antes que eles se agravem, melhorando significativamente a confiabilidade dos dados.
- Os usuários dizem que o Bigeye oferece uma experiência amigável, com seus conceitos principais sendo simples e fáceis de entender. Essa acessibilidade é complementada por recursos mais técnicos, tornando-o uma escolha versátil tanto para usuários iniciantes quanto avançados que buscam monitorar a qualidade dos dados.
- De acordo com avaliações verificadas, o processo de implementação do Monte Carlo é notavelmente eficiente, com muitos usuários destacando seus recursos intuitivos de integração. Essa facilidade de configuração ajuda as equipes a integrar rapidamente a ferramenta em seus fluxos de trabalho, aumentando a produtividade geral.
- Os revisores mencionam que, enquanto o Bigeye oferece uma funcionalidade sólida para criar verificações de frescor e volume, ele pode não corresponder às capacidades de monitoramento abrangentes do Monte Carlo. Os usuários notaram que o foco especializado do Monte Carlo em observabilidade de dados leva a uma solução mais robusta para o gerenciamento contínuo de dados.
- Os revisores do G2 destacam a qualidade do suporte fornecido pelo Monte Carlo, que é altamente avaliado pelos usuários. Muitos expressaram satisfação com a capacidade de resposta e a utilidade da equipe de suporte, contribuindo para uma experiência geral positiva com o produto.
- Os usuários relatam que o Bigeye se destaca em sua capacidade de realizar verificações personalizadas via SQL, o que agrega valor significativo para usuários que precisam de soluções de monitoramento personalizadas. No entanto, alguns usuários sentem que seu conjunto geral de recursos pode não ser tão abrangente quanto o do Monte Carlo, particularmente no domínio da observabilidade de dados.
Bigeye vs Monte Carlo
Ao avaliar as duas soluções, os avaliadores consideraram Bigeye mais fácil de usar. No entanto, Monte Carlo é mais fácil de configurar e administrar. Os avaliadores também preferiram fazer negócios com Monte Carlo no geral.
- Os revisores sentiram que Monte Carlo atende melhor às necessidades de seus negócios do que Bigeye.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que Monte Carlo é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do Monte Carlo em relação ao Bigeye.
Preços
Preço de Nível Básico
Bigeye
Enterprise Starter
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- Linhas de dados de ponta a ponta
- Suporte em nuvem, no local e híbrido
- Mapeamento colunar entre fontes
Monte Carlo
Start
Entre em Contato
Tudo que você precisa para tornar os dados confiáveis para uma equipe.
- Monitoramento para Data Warehouse, Business Intelligence, ETL
- Triagem de incidentes, solução de problemas e análise de causa raiz
- Linhas de origem
Teste Gratuito
Bigeye
Informação de teste não disponívelMonte Carlo
Informação de teste não disponívelAvaliações
Atende aos requisitos
8.0
22
8.3
447
Facilidade de Uso
8.5
22
8.2
454
Facilidade de configuração
8.1
12
8.2
319
Facilidade de administração
7.2
12
8.5
161
Qualidade do Suporte
8.2
20
9.0
401
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
8.3
12
9.2
164
Direção de Produto (% positivo)
7.8
21
8.9
444
Recursos
Funcionalidade
Dados insuficientes disponíveis
9.0
260
Dados insuficientes disponíveis
8.8
261
Dados insuficientes disponíveis
7.8
237
Dados insuficientes disponíveis
8.3
246
Dados insuficientes disponíveis
7.7
241
Dados insuficientes disponíveis
7.4
243
Agente AI - Monitoramento de Banco de Dados
Dados insuficientes disponíveis
7.1
13
Dados insuficientes disponíveis
6.9
13
Dados insuficientes disponíveis
6.9
13
Dados insuficientes disponíveis
7.1
13
Dados insuficientes disponíveis
6.8
12
Dados insuficientes disponíveis
6.5
13
Dados insuficientes disponíveis
7.1
13
Gestão de Dados
8.3
5
8.6
52
8.3
5
8.5
48
8.7
5
8.6
52
9.3
5
7.9
50
Agente AI - Plataformas de DataOps
Dados insuficientes disponíveis
7.6
7
Dados insuficientes disponíveis
6.7
6
Dados insuficientes disponíveis
6.9
6
Dados insuficientes disponíveis
6.9
6
Dados insuficientes disponíveis
6.9
6
Analytics
9.0
5
7.9
51
9.7
5
7.7
48
Monitoramento e Gerenciamento
9.3
5
9.2
56
Dados insuficientes disponíveis
7.7
49
Implantação na nuvem
9.0
5
7.5
44
9.0
5
7.1
42
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
6.3
35
Dados insuficientes disponíveis
6.2
35
Funcionalidade
8.2
19
7.4
292
9.0
19
8.8
330
8.1
18
8.1
297
7.8
18
8.0
305
Gestão
8.2
19
8.7
327
7.6
18
7.7
286
7.9
18
8.3
319
7.2
18
8.0
310
8.4
18
8.1
313
IA generativa
5.8
6
5.8
232
Agente AI - Observabilidade de Dados
Dados insuficientes disponíveis
6.3
28
Dados insuficientes disponíveis
6.4
28
Dados insuficientes disponíveis
6.8
28
Dados insuficientes disponíveis
6.4
26
Dados insuficientes disponíveis
6.8
30
Funcionalidade
Dados insuficientes disponíveis
8.1
189
Dados insuficientes disponíveis
6.5
175
Dados insuficientes disponíveis
6.7
169
Dados insuficientes disponíveis
6.1
164
Dados insuficientes disponíveis
6.5
166
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
7.2
169
Dados insuficientes disponíveis
7.5
169
Dados insuficientes disponíveis
8.0
169
Dados insuficientes disponíveis
7.4
176
Dados insuficientes disponíveis
7.5
169
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
5.2
145
Dados insuficientes disponíveis
5.3
145
Categorias
Categorias
Categorias Compartilhadas
Bigeye e Monte Carlo é categorizado como Plataformas de DataOps e Observabilidade de Dados
Categorias Únicas
Bigeye não possui categorias únicas
Monte Carlo é categorizado como Monitoramento de Banco de Dados e Qualidade dos Dados
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
Bigeye
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
Monte Carlo
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
Pequena Empresa
(50 ou menos emp.)
Médio Porte
(51-1000 emp.)
Empresa
(> 1000 emp.)
Indústria dos Avaliadores
Tecnologia da informação e serviços
22.7%
Programas de computador
13.6%
Consultoria
4.5%
Esportes
4.5%
Mídia Online
4.5%
Outro
50.0%
Serviços financeiros
13.9%
Tecnologia da informação e serviços
11.5%
Programas de computador
11.3%
Marketing e Publicidade
3.6%
Fabricação
3.4%
Outro
56.3%
Principais Alternativas
Discussões
Bigeye não possui discussões com respostas
O que é o software Monte Carlo?
1 Comentário
MV
Monte Carlo é uma plataforma de observabilidade de dados totalmente automatizada e de ponta a ponta que ajuda as equipes de engenharia de dados a reduzir o...Leia mais
Monte Carlo não possui mais discussões com respostas
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