Comparar Great Expectations e Monte Carlo 
Visão Geral
Segmentos de Mercado
Mercado médio (45.5% das avaliações)
Empresa (50.7% das avaliações)
Preço de Nível Básico
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Great Expectations
Classificação por Estrelas
(11)4.5 de 5
Segmentos de Mercado
Mercado médio (45.5% das avaliações)
Pros & Cons
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Saiba mais sobre Great ExpectationsMonte Carlo
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Segmentos de Mercado
Empresa (50.7% das avaliações)
Pros & Cons
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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 fornecer alertas em tempo real para problemas de qualidade de dados, o que melhorou significativamente a conscientização e a capacidade de resposta dos usuários a problemas de dados em andamento. Essa abordagem proativa permite que as equipes resolvam problemas antes que eles impactem os stakeholders, aumentando a confiabilidade geral dos dados.
- Os usuários dizem que o Great Expectations se destaca por sua interface amigável, facilitando para os profissionais de dados definir e validar expectativas de qualidade de dados. Essa simplicidade ajuda os usuários a se concentrarem mais na análise de dados em vez de se preocuparem com questões de qualidade de dados.
- Os revisores mencionam que a implementação contínua de novos recursos do Monte Carlo contribui para sua intuitividade e facilidade de uso, tornando-o uma ferramenta especializada para monitoramento e observabilidade de dados. Esse foco na experiência do usuário se reflete em suas altas classificações de satisfação.
- De acordo com avaliações verificadas, o Great Expectations é particularmente benéfico para testadores de software, pois ajuda a preencher lacunas entre equipes e gerenciar grandes bases de código de forma eficaz. Os usuários apreciam sua capacidade de validar e personalizar expectativas de dados, o que melhora a colaboração e a eficiência.
- Os revisores do G2 destacam que, embora o Monte Carlo tenha uma forte presença no mercado empresarial, ele recebeu um maior volume de avaliações recentes, indicando uma base de usuários mais ativa e feedback atualizado. Isso sugere que os usuários estão consistentemente encontrando valor em suas ofertas.
- Os usuários relatam que, embora o Great Expectations tenha uma classificação ligeiramente mais alta, seu número limitado de avaliações pode não capturar totalmente a amplitude das experiências dos usuários. Em contraste, o extenso feedback do Monte Carlo fornece uma visão mais abrangente de suas capacidades e satisfação do usuário.
Great Expectations vs Monte Carlo
Ao avaliar as duas soluções, os avaliadores consideraram Great Expectations mais fácil de usar e configurar. No entanto, Monte Carlo é mais fácil de administrar. Os avaliadores também preferiram fazer negócios com Monte Carlo no geral.
- Os revisores sentiram que Great Expectations atende melhor às necessidades de seus negócios do que Monte Carlo.
- 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 Great Expectations em relação ao Monte Carlo.
Preços
Preço de Nível Básico
Great Expectations
Preço não disponívelMonte Carlo
Start
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- Triagem de incidentes, solução de problemas e análise de causa raiz
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Teste Gratuito
Great Expectations
Informação de teste não disponívelMonte Carlo
Informação de teste não disponívelAvaliações
Atende aos requisitos
9.2
11
8.3
447
Facilidade de Uso
9.1
9
8.2
454
Facilidade de configuração
9.2
6
8.2
319
Facilidade de administração
8.3
6
8.5
161
Qualidade do Suporte
8.5
10
9.0
401
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
8.6
6
9.2
164
Direção de Produto (% positivo)
10.0
10
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
Dados insuficientes disponíveis
8.6
52
Dados insuficientes disponíveis
8.5
48
Dados insuficientes disponíveis
8.6
52
Dados insuficientes disponíveis
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
Dados insuficientes disponíveis
7.9
51
Dados insuficientes disponíveis
7.7
48
Monitoramento e Gerenciamento
Dados insuficientes disponíveis
9.2
56
Dados insuficientes disponíveis
7.7
49
Implantação na nuvem
Dados insuficientes disponíveis
7.5
44
Dados insuficientes disponíveis
7.1
42
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
6.3
35
Dados insuficientes disponíveis
6.2
35
Funcionalidade
9.4
8
7.4
292
8.8
11
8.8
330
8.8
11
8.1
297
8.9
9
8.0
305
Gestão
8.3
10
8.7
327
8.9
9
7.7
286
8.5
8
8.3
319
8.7
9
8.0
310
8.6
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
6.5
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
Great Expectations e Monte Carlo é categorizado como Qualidade dos Dados e Observabilidade de Dados
Categorias Únicas
Great Expectations não possui categorias únicas
Monte Carlo é categorizado como Plataformas de DataOps e Monitoramento de Banco de Dados
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
Great Expectations
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
Contabilidade
36.4%
Tecnologia da informação e serviços
18.2%
Telecomunicações
9.1%
Segurança e Investigações
9.1%
Mídia Online
9.1%
Outro
18.2%
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%
Discussões
Great Expectations 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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