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Saiba mais sobre Oracle Data QualityResumo
Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
- Os usuários relatam que o Oracle Data Quality se destaca no monitoramento da qualidade dos dados com uma pontuação de 8,9, enquanto o desempenho do Monte Carlo nessa área é menos impressionante, com 6,4. Os revisores mencionam que a capacidade do Oracle de identificar e corrigir problemas de dados é uma vantagem significativa para empresas focadas em manter alta integridade de dados.
- Os revisores mencionam que o Monte Carlo se destaca na qualidade do suporte, alcançando uma pontuação de 9,3 em comparação com 8,4 do Oracle. Usuários no G2 apreciam a capacidade de resposta e a utilidade da equipe de suporte do Monte Carlo, o que pode ser crucial para empresas de médio porte que precisam de resoluções rápidas.
- Usuários do G2 destacam a superior facilidade de configuração do Oracle Data Quality, com uma pontuação de 9,0, enquanto o Monte Carlo marca 8,4. Os usuários dizem que o processo de instalação simples do Oracle permite que as equipes comecem a operar rapidamente, o que é particularmente benéfico para grandes empresas com ambientes de dados complexos.
- Os usuários relatam que o Monte Carlo oferece melhores alertas em tempo real com uma pontuação de 8,3, em comparação com 8,1 do Oracle. Os revisores mencionam que as notificações oportunas do Monte Carlo ajudam as equipes a responder rapidamente a anomalias de dados, o que é essencial para manter a eficiência operacional.
- Os revisores mencionam que o Oracle Data Quality fornece robustas capacidades de relatórios com uma pontuação de 9,0, enquanto o Monte Carlo fica atrás com 7,4. Os usuários dizem que os relatórios detalhados gerados pelo Oracle ajudam as organizações a tomar decisões informadas com base em insights de dados.
- Usuários no G2 destacam que as capacidades de integração de dados do Oracle Data Quality têm uma pontuação de 8,7, tornando-o uma escolha forte para empresas que precisam consolidar dados de várias fontes. Em contraste, os recursos de integração do Monte Carlo são percebidos como menos abrangentes, o que pode limitar sua eficácia para usuários com ecossistemas de dados diversificados.
Monte Carlo vs Oracle Data Quality
Ao avaliar as duas soluções, os avaliadores consideraram Monte Carlo mais fácil de usar e fazer negócios no geral. No entanto, os avaliadores preferiram a facilidade de configuração com Oracle Data Quality, junto com a administração.
- Tanto Monte Carlo quanto Oracle Data Quality atendem aos requisitos de nossos revisores em uma taxa comparável.
- 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 Oracle Data Quality.
Preços
Preço de Nível Básico
Monte Carlo
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- Triagem de incidentes, solução de problemas e análise de causa raiz
- Linhas de origem
Oracle Data Quality
Preço não disponívelTeste Gratuito
Monte Carlo
Informação de teste não disponívelOracle Data Quality
Informação de teste não disponívelAvaliações
Atende aos requisitos
8.3
416
8.3
48
Facilidade de Uso
8.3
423
7.8
48
Facilidade de configuração
8.2
289
9.0
12
Facilidade de administração
8.5
154
9.2
13
Qualidade do Suporte
9.0
374
8.4
44
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
9.3
155
8.7
13
Direção de Produto (% positivo)
8.9
412
7.8
47
Recursos
Funcionalidade
9.0
256
Dados insuficientes disponíveis
8.8
256
Dados insuficientes disponíveis
7.8
236
Dados insuficientes disponíveis
8.3
245
Dados insuficientes disponíveis
7.7
240
Dados insuficientes disponíveis
7.4
242
Dados insuficientes disponíveis
Agente AI - Monitoramento de Banco de Dados
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
Dados insuficientes disponíveis
Gestão de Dados
8.5
51
Dados insuficientes disponíveis
8.4
47
Dados insuficientes disponíveis
8.6
51
Dados insuficientes disponíveis
7.9
49
Dados insuficientes disponíveis
Agente AI - Plataformas de DataOps
6.7
5
Dados insuficientes disponíveis
6.0
5
Dados insuficientes disponíveis
6.3
5
Dados insuficientes disponíveis
6.3
5
Dados insuficientes disponíveis
6.3
5
Dados insuficientes disponíveis
Analytics
7.8
50
Dados insuficientes disponíveis
7.7
47
Dados insuficientes disponíveis
Monitoramento e Gerenciamento
9.1
53
Dados insuficientes disponíveis
7.6
48
Dados insuficientes disponíveis
Implantação na nuvem
7.4
43
Dados insuficientes disponíveis
7.0
41
Dados insuficientes disponíveis
IA generativa
6.2
34
Dados insuficientes disponíveis
6.1
34
Dados insuficientes disponíveis
Funcionalidade
7.4
289
Dados insuficientes disponíveis
8.8
311
Dados insuficientes disponíveis
8.1
291
Dados insuficientes disponíveis
8.0
294
Dados insuficientes disponíveis
Gestão
8.7
310
Dados insuficientes disponíveis
7.8
283
Dados insuficientes disponíveis
8.3
301
Dados insuficientes disponíveis
8.0
299
Dados insuficientes disponíveis
8.1
303
Dados insuficientes disponíveis
IA generativa
5.8
230
Dados insuficientes disponíveis
Agente AI - Observabilidade de Dados
6.1
27
Dados insuficientes disponíveis
6.2
27
Dados insuficientes disponíveis
6.7
27
Dados insuficientes disponíveis
6.4
26
Dados insuficientes disponíveis
6.4
27
Dados insuficientes disponíveis
Funcionalidade
8.0
181
9.2
16
6.4
171
8.6
16
6.7
166
8.8
16
6.0
162
8.6
16
6.4
162
8.5
14
Gestão
7.2
164
9.0
16
7.5
166
8.2
16
7.9
164
8.7
14
7.4
170
8.8
14
7.5
164
8.8
14
IA generativa
5.3
144
8.6
14
5.3
143
8.7
14
Categorias
Categorias
Categorias Compartilhadas
Monte Carlo e Oracle Data Quality é categorizado como Qualidade dos Dados
Categorias Únicas
Monte Carlo é categorizado como Plataformas de DataOps, Monitoramento de Banco de Dados, e Observabilidade de Dados
Oracle Data Quality não possui categorias únicas
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
Monte Carlo
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
Oracle Data Quality
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
Serviços financeiros
14.9%
Tecnologia da informação e serviços
10.8%
Programas de computador
10.5%
Farmacêutica
3.9%
Marketing e Publicidade
3.9%
Outro
56.1%
Hospital & Assistência à Saúde
20.4%
Tecnologia da informação e serviços
16.7%
Programas de computador
11.1%
Pesquisa
5.6%
Transporte/Caminhões/Ferrovia
3.7%
Outro
42.6%
Principais Alternativas
Discussões
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
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