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Comparar Datafold e Monte Carlo 
Visão Geral
Segmentos de Mercado
Mercado médio (54.2% das avaliações)
Empresa (50.9% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Entre em Contato
Datafold
Classificação por Estrelas
(24)4.5 de 5
Segmentos de Mercado
Mercado médio (54.2% das avaliações)
Pros & Cons
Não há dados suficientes
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre DatafoldMonte Carlo
Classificação por Estrelas
(488)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (50.9% 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 na satisfação geral dos usuários, refletida em seu G2 Score significativamente mais alto em comparação com o Datafold. Os usuários apreciam seu foco na observabilidade de dados, com recursos como alertas em tempo real que aumentam a conscientização sobre problemas de qualidade de dados, permitindo que as equipes resolvam problemas de forma proativa.
- De acordo com avaliações verificadas, o Monte Carlo tem uma base de usuários muito maior, com 460 avaliações totais em comparação com as 24 do Datafold. Isso sugere uma presença mais estabelecida no mercado, dando confiança aos potenciais compradores na confiabilidade e suporte do produto.
- Os usuários dizem que o Datafold se destaca na facilidade de uso, com muitos achando-o direto para automatizar testes de dados e integrar com ferramentas como o GitHub. Os revisores destacam sua capacidade de validar automaticamente alterações no código SQL, o que simplifica os fluxos de trabalho e reduz o esforço manual.
- Os revisores mencionam que, embora o Monte Carlo ofereça capacidades robustas de monitoramento de dados, ele está em constante evolução, tornando-se mais intuitivo ao longo do tempo. Os usuários notaram que as atualizações contínuas de recursos da ferramenta melhoram significativamente sua experiência, aumentando a confiabilidade e a observabilidade dos dados.
- Os usuários destacam que o fluxo de trabalho do Datafold é impressionante, particularmente na simplificação dos processos tradicionais de transferência de dados. Isso gerou feedback positivo de equipes que apreciam a eficiência que ele traz para suas operações, tornando-o um forte concorrente para aqueles focados na otimização de fluxos de trabalho.
- De acordo com feedback recente dos usuários, a qualidade do suporte do Monte Carlo é altamente avaliada, com os usuários sentindo que o produto tem sido um bom parceiro em seus negócios. Em contraste, embora o Datafold também receba comentários positivos para o suporte, ele não atinge o mesmo nível de satisfação relatado pelos usuários do Monte Carlo.
Datafold vs Monte Carlo
Ao avaliar as duas soluções, os avaliadores consideraram Datafold 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 Datafold atende melhor às necessidades de seus negócios do que Monte Carlo.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que Datafold é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do Monte Carlo em relação ao Datafold.
Preços
Preço de Nível Básico
Datafold
Preço não disponívelMonte Carlo
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- Triagem de incidentes, solução de problemas e análise de causa raiz
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Teste Gratuito
Datafold
Informação de teste não disponívelMonte Carlo
Informação de teste não disponívelAvaliações
Atende aos requisitos
8.5
20
8.3
446
Facilidade de Uso
8.8
20
8.2
453
Facilidade de configuração
7.9
8
8.1
318
Facilidade de administração
7.9
8
8.5
161
Qualidade do Suporte
9.1
20
9.0
400
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
8.3
8
9.2
164
Direção de Produto (% positivo)
8.8
20
8.9
443
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
9.2
12
8.6
52
8.3
10
8.5
48
Recurso Não Disponível
8.6
52
Recurso Não Disponível
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
Recurso Não Disponível
7.9
51
8.0
10
7.7
48
Monitoramento e Gerenciamento
8.2
11
9.2
56
9.3
10
7.7
49
Implantação na nuvem
9.2
8
7.5
44
9.0
8
7.1
42
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
6.3
35
Dados insuficientes disponíveis
6.2
35
Funcionalidade
8.6
12
7.4
292
8.2
12
8.8
329
8.3
12
8.1
297
8.5
12
8.0
305
Gestão
8.1
12
8.7
327
8.5
11
7.7
286
8.1
12
8.3
318
8.0
11
8.0
309
8.3
11
8.1
313
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
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
6.4
174
Dados insuficientes disponíveis
6.7
169
Dados insuficientes disponíveis
6.1
164
Dados insuficientes disponíveis
6.4
165
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
7.2
169
Dados insuficientes disponíveis
7.5
169
Dados insuficientes disponíveis
7.9
168
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
Datafold e Monte Carlo é categorizado como Plataformas de DataOps e Observabilidade de Dados
Categorias Únicas
Datafold não possui categorias únicas
Monte Carlo é categorizado como Monitoramento de Banco de Dados e Qualidade dos Dados
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
Datafold
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
29.2%
Programas de computador
12.5%
Contabilidade
8.3%
Atacado
4.2%
Telecomunicações
4.2%
Outro
41.7%
Serviços financeiros
13.9%
Tecnologia da informação e serviços
11.3%
Programas de computador
11.3%
Marketing e Publicidade
3.6%
Fabricação
3.4%
Outro
56.4%
Principais Alternativas
Discussões
Datafold 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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