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Datafold
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Pros & Cons
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Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
- Os usuários relatam que o Monte Carlo se destaca em observabilidade de dados com uma pontuação de 9,3, enquanto a pontuação de 8,2 do Datafold indica que ele pode não fornecer o mesmo nível de percepção sobre problemas de qualidade de dados. Os revisores mencionam que as capacidades de monitoramento do Monte Carlo são robustas, permitindo o acompanhamento em tempo real de pipelines de dados.
- Os revisores mencionam que o Datafold brilha na integração de dados com uma pontuação de 9,2, superando a pontuação de 8,7 do Monte Carlo. Usuários no G2 apreciam a integração perfeita do Datafold com várias fontes de dados, facilitando o gerenciamento de fluxos de trabalho de dados.
- Os usuários dizem que a qualidade do suporte do Monte Carlo é altamente avaliada em 9,3, em comparação com 9,1 do Datafold. Os revisores destacam a capacidade de resposta e a utilidade da equipe de suporte do Monte Carlo, o que melhora a experiência geral do usuário.
- Os usuários do G2 relatam que o Datafold oferece capacidades superiores de análises em tempo real com uma pontuação de 8,6, enquanto a pontuação de 7,4 do Monte Carlo sugere que ele pode ficar atrás nessa área. Os usuários mencionam que os recursos de análise do Datafold fornecem insights mais profundos sobre tendências e anomalias de dados.
- Os revisores mencionam que a facilidade de uso do Monte Carlo é avaliada em 8,4, o que é ligeiramente inferior aos 8,8 do Datafold. Os usuários apreciam a interface intuitiva do Datafold, tornando mais fácil para as equipes adotar e utilizar o software de forma eficaz.
- Os usuários relatam que os fluxos de trabalho automatizados do Monte Carlo têm uma pontuação de 7,9, enquanto a pontuação de 7,8 do Datafold indica uma ligeira vantagem nessa área. No entanto, os revisores mencionam que ambos os produtos poderiam melhorar seus recursos de automação para aumentar a eficiência do usuário.
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
- Linhas de origem
Teste Gratuito
Datafold
Informação de teste não disponívelMonte Carlo
Informação de teste não disponívelAvaliações
Atende aos requisitos
8.5
20
8.3
429
Facilidade de Uso
8.8
20
8.2
436
Facilidade de configuração
7.9
8
8.2
302
Facilidade de administração
7.9
8
8.5
159
Qualidade do Suporte
9.1
20
9.0
385
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
8.3
8
9.3
162
Direção de Produto (% positivo)
8.8
20
8.9
425
Recursos
Funcionalidade
Dados insuficientes disponíveis
9.0
257
Dados insuficientes disponíveis
8.8
258
Dados insuficientes disponíveis
7.8
235
Dados insuficientes disponíveis
8.3
244
Dados insuficientes disponíveis
7.7
239
Dados insuficientes disponíveis
7.4
241
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
8.5
49
8.3
10
8.5
45
Recurso Não Disponível
8.6
49
Recurso Não Disponível
7.9
47
Agente AI - Plataformas de DataOps
Dados insuficientes disponíveis
7.2
6
Dados insuficientes disponíveis
6.0
5
Dados insuficientes disponíveis
6.3
5
Dados insuficientes disponíveis
6.3
5
Dados insuficientes disponíveis
6.3
5
Analytics
Recurso Não Disponível
7.8
48
8.0
10
7.7
46
Monitoramento e Gerenciamento
8.2
11
9.2
53
9.3
10
7.6
46
Implantação na nuvem
9.2
8
7.4
42
9.0
8
7.0
40
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
6.2
33
Dados insuficientes disponíveis
6.1
33
Funcionalidade
8.6
12
7.3
287
8.2
12
8.8
317
8.3
12
8.1
291
8.5
12
8.0
295
Gestão
8.1
12
8.7
313
8.5
11
7.8
283
8.1
12
8.3
306
8.0
11
8.0
301
8.3
11
8.1
306
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
5.8
227
Agente AI - Observabilidade de Dados
Dados insuficientes disponíveis
6.1
27
Dados insuficientes disponíveis
6.2
27
Dados insuficientes disponíveis
6.7
27
Dados insuficientes disponíveis
6.4
26
Dados insuficientes disponíveis
6.7
29
Funcionalidade
Dados insuficientes disponíveis
8.1
184
Dados insuficientes disponíveis
6.4
171
Dados insuficientes disponíveis
6.6
166
Dados insuficientes disponíveis
6.0
161
Dados insuficientes disponíveis
6.4
162
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
7.2
167
Dados insuficientes disponíveis
7.5
167
Dados insuficientes disponíveis
7.9
165
Dados insuficientes disponíveis
7.4
172
Dados insuficientes disponíveis
7.5
167
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
5.2
142
Dados insuficientes disponíveis
5.3
142
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
14.2%
Tecnologia da informação e serviços
10.9%
Programas de computador
10.7%
Marketing e Publicidade
3.8%
Fabricação
3.6%
Outro
56.9%
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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