Avaliações e Detalhes do Produto Monte Carlo

O montecarlo está me dando muitas possibilidades em termos de qualidade de dados. Posso configurar as notificações, criar grupos de pessoas e enviar-lhes uma notificação se algo falhar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Como usuário do Google Chat, estou realmente irritado por precisar usar e-mails. Para mim, a melhor maneira de receber alertas seria uma mensagem direta para um grupo do Google Chat. A melhor maneira seria usar os webhooks que o Google está fornecendo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Monte Carlo facilita a identificação e resolução de problemas de dados antes que eles impactem os stakeholders. O monitoramento automatizado da qualidade dos dados, a visibilidade da linhagem e os alertas nos ajudam a identificar rapidamente as causas raiz. O processo de integração foi tranquilo, e a interface é intuitiva o suficiente para que tanto usuários técnicos quanto não técnicos possam navegá-la com facilidade. A equipe de suporte ao cliente é responsiva e genuinamente útil, o que torna a integração e o uso contínuo ainda melhores. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Às vezes, o volume inicial de alertas pode ser alto até ser ajustado, o que pode parecer avassalador para novos usuários. Embora as integrações sejam geralmente fortes, alguns conectores de nicho ainda exigem soluções manuais. O preço também pode parecer alto para equipes menores, embora o valor esteja presente uma vez implementado. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Monitores de baixo código/sem código em tabelas, o que facilita a configuração. Monitores de SQL personalizados também são bastante simples de configurar.

Permite sinergias em casos onde várias equipes estão usando a mesma tabela para diferentes modelos.

O suporte ao cliente responde rapidamente e age sobre o feedback prontamente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

As ferramentas de investigação para erros são muito limitadas ou talvez não intuitivas.

Sem suporte para Python, o tipo de verificações que podem ser criadas também se torna limitado.

Falta de transparência nos limiares de aprendizado de máquina e em como cada nível de sensibilidade é calculado.

Os painéis não são tão úteis/intuitivos em comparação com algo como o Salesforce. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Recursos incluindo integrações com várias ferramentas, agregação de ativos com base em várias táticas de agrupamento, monitores prontos para uso para tabelas que fornecem frescor, volume e disponibilidade de dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

o filtro disponível na aba de desempenho e ativos não funciona como esperado e muitas vezes mostra números enganosos ao filtrar com base em várias tags. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que eu mais gosto no Monte Carlo é sua capacidade de detectar proativamente problemas de dados antes que eles impactem nosso negócio, combinada com uma interface fácil de usar que torna o monitoramento da qualidade dos dados simples e eficiente. A equipe de suporte também é muito responsiva e prestativa, o que torna a implementação e a resolução de problemas tranquilas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Embora o Monte Carlo ofereça recursos poderosos, às vezes a configuração inicial pode ser um pouco complexa e pode exigir documentação mais detalhada ou um onboarding guiado para novos usuários. Além disso, adicionar mais opções de alertas personalizáveis aumentaria sua flexibilidade. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A flexibilidade e o recebimento de alertas oportunos e confiáveis para Volume, Esquema e Atualidade são úteis. Poder ajustar o modelo é ótimo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Não é desgosto, mas algumas coisas que podem ser melhores:

1) Os painéis podem ser melhores em fornecer insights mais acionáveis, como as tabelas que falham com mais frequência ou as 5 principais tabelas que falham, em qual esquema, falhando por qual motivo, monitores que falham frequentemente, etc.

2) Seria ótimo se quaisquer atualizações feitas em alertas no Monte Carlo pudessem ser transferidas para incidentes no ServiceNow.

3) Integrações adicionais com arquivos seriam ótimas, como se um arquivo não chegou, etc.

4) Se pudermos ter o modelo ajustado para alertas muito antes de 2 semanas, seria uma mudança bem-vinda. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Gosto de como é escalável. Nós integramos nossa primeira leva de usuários e eles conseguiram criar facilmente seus próprios monitores. A confiança geral de nossas organizações em nossos produtos de dados cresceu significativamente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Honestamente, nada neste momento. Acho que ainda estamos trabalhando para decidir quais ativos PRECISAMOS monitorar versus quais são apenas "bom ter". Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Nossa equipe adora os monitores inovadores em Monte Carlo, eles reduzem o tempo para obter valor e permitem que o produto comece a agregar valor rapidamente enquanto você trabalha com a equipe de Monte Carlo em capacidades de monitoramento mais direcionadas. Realmente não posso enfatizar o suficiente o quão responsiva e prestativa é a equipe de suporte. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

De vez em quando, observamos alguns problemas com nossos monitores em Monte Carlo, onde os estamos usando em casos de uso não padrão. Geralmente, isso aparece como dados que não correspondem às nossas expectativas nos resultados de monitoramento, mas sempre que isso ocorreu até agora, conseguimos resolver com a ajuda da equipe de suporte. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Gosto que o Monte Carlo seja intuitivo e fácil de usar, especialmente para pessoas que vêm de um background não técnico. Também gosto que a equipe do Monte Carlo seja responsiva e esteja lá para nos ajudar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Minha maior frustração com o Monte Carlo é que não há um wrapper de codificação que possa ser usado. É apenas "out of the box" ou SQL neste momento, então verificações mais detalhadas são difíceis de implementar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Temos usado o Monte Carlo há alguns anos e ele se tornou uma parte essencial do nosso conjunto de ferramentas de engenharia de dados. Ele entregou valor quase imediatamente, ajudando-nos a descobrir problemas de qualidade de dados que nem sabíamos que existiam. Entre a detecção de anomalias impulsionada por aprendizado de máquina, nossos monitores personalizados específicos de domínio, recursos intuitivos de linhagem e histórico de consultas, e o excelente suporte ao cliente, o Monte Carlo desempenha um papel vital em nos ajudar a alcançar nossos objetivos de qualidade de dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Monte Carlo se move rapidamente e, embora apreciemos o ritmo da inovação, no início às vezes parecia que havia muitas mudanças de uma só vez. Além disso, a plataforma possui uma ampla gama de recursos — o que é uma vantagem — mas pode ser ocasionalmente desafiador lembrar onde encontrar algumas das configurações ou controles mais sutis. Análise coletada por e hospedada no G2.com.