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IBM Databand und Monte Carlo vergleichen 
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IBM Databand
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Alle 2 Preispläne durchsuchenMonte Carlo
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Alle 3 Preispläne durchsuchenZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass IBM Databand im Bereich Datenqualitätsüberwachung mit einer Bewertung von 8,6 hervorragend abschneidet, während Monte Carlo im selben Bereich mit einer etwas höheren Bewertung von 8,9 glänzt, was darauf hindeutet, dass Monte Carlo möglicherweise robustere Funktionen zur Gewährleistung der Datenintegrität bietet.
- Rezensenten erwähnen, dass IBM Databand eine hervorragende Datenbeobachtbarkeit mit einer Bewertung von 9,3 bietet, die deutlich höher ist als Monte Carlos Bewertung von 8,1, was darauf hindeutet, dass Benutzer IBM Databand möglicherweise effektiver für die Verfolgung von Datenflüssen und Anomalien finden.
- G2-Benutzer heben hervor, dass die Self-Service-Fähigkeiten von IBM Databand eine beeindruckende Bewertung von 8,9 erzielen, was es den Benutzern erleichtert, ihre Daten ohne starke Abhängigkeit von der IT zu verwalten, während die Self-Service-Funktionen von Monte Carlo weniger betont werden.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die Echtzeit-Benachrichtigungsfunktion von IBM Databand eine Bewertung von 8,6 erhält und rechtzeitige Benachrichtigungen bietet, während Monte Carlos Bewertung von 8,3 darauf hindeutet, dass es möglicherweise nicht so reaktionsschnell ist, was sich auf Benutzer auswirken könnte, die sofortige Einblicke benötigen.
- Rezensenten sagen, dass die Einfachheit der Einrichtung von IBM Databand mit 8,3 bewertet wird, was etwas niedriger ist als Monte Carlos 8,4, was darauf hindeutet, dass Benutzer Monte Carlo möglicherweise etwas einfacher zu implementieren finden.
- Benutzer berichten, dass die Qualität des Supports für Monte Carlo mit 9,3 bewertet wird, was höher ist als die Bewertung von IBM Databand mit 8,9, was darauf hindeutet, dass Benutzer möglicherweise bessere Unterstützung und Ressourcen bei der Verwendung von Monte Carlo erfahren.
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Datenqualität
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IBM Databand vs Monte Carlo
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten IBM Databand einfacher zu verwenden. Jedoch empfanden Rezensenten, dass Monte Carlo einfacher zu verwalten und Geschäfte zu machen ist. Schließlich empfanden Rezensenten, dass die Produkte gleich einfach einzurichten sind.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass IBM Databand den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Monte Carlo.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Monte Carlo.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von IBM Databand gegenüber Monte Carlo.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
IBM Databand
Growth
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Monte Carlo
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- Überwachung für Data Warehouse, Business Intelligence, ETL
- Vorfall-Triage, Fehlerbehebung und Ursachenanalyse
- Herkunft
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IBM Databand
Kostenlose Testversion verfügbar
Monte Carlo
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.6
60
8.3
381
Einfache Bedienung
8.6
62
8.2
388
Einfache Einrichtung
8.3
31
8.3
254
Einfache Verwaltung
8.0
23
8.6
142
Qualität der Unterstützung
8.9
58
9.0
341
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.3
23
9.4
143
Produktrichtung (% positiv)
9.4
58
8.9
377
Funktionen
Zugriff auf Datenquellen
8.6
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
28
Nicht genügend Daten verfügbar
Daten-Interaktion
8.3
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
28
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
29
Nicht genügend Daten verfügbar
Exportieren von Daten
8.5
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
29
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
8.5
8
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktionalität
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
246
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
245
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
225
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
233
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
229
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
230
Agentic KI - Datenbanküberwachung
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenmanagement
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
46
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
42
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
46
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
44
Agentische KI - DataOps-Plattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Analytics
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
44
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
42
Überwachung und Verwaltung
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
47
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
43
Cloud-Bereitstellung
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
38
Nicht genügend Daten verfügbar
7.0
36
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
6.3
29
Nicht genügend Daten verfügbar
6.1
29
Funktionalität
8.6
46
7.3
259
8.6
45
8.8
282
8.2
45
8.1
265
8.9
46
8.1
268
Management
8.3
45
8.7
278
8.3
42
7.8
256
8.5
44
8.2
270
8.7
42
8.0
273
8.6
44
8.2
275
Generative KI
7.3
11
5.9
204
Agentische KI - Datenbeobachtbarkeit
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktionalität
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
153
Nicht genügend Daten verfügbar
6.4
148
Nicht genügend Daten verfügbar
6.7
143
Nicht genügend Daten verfügbar
6.0
138
Nicht genügend Daten verfügbar
6.4
139
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
7.2
141
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
142
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
141
Nicht genügend Daten verfügbar
7.4
146
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
141
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
5.3
121
Nicht genügend Daten verfügbar
5.3
120
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
IBM Databand und Monte Carlo sind kategorisiert als Datenbeobachtbarkeit
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
IBM Databand
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Monte Carlo
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Informationstechnologie und Dienstleistungen
22.7%
Computersoftware
19.7%
Einzelhandel
9.1%
Computer- und Netzwerksicherheit
7.6%
Finanzdienstleistungen
6.1%
Andere
34.8%
Finanzdienstleistungen
13.7%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
11.4%
Computersoftware
11.2%
Pharmaka
3.7%
Online-Medien
3.5%
Andere
56.5%
Hilfreichste Bewertungen
IBM Databand
Hilfreichste positive Bewertung
Chetan S.
Verifizierter Benutzer in Verbraucherdienste
Es hilft, den Gesundheitszustand und Ausfälle von Pipelines sowie die davon betroffenen Datensätze zu verfolgen. Es ermöglicht uns, Warnungen einzurichten und diese im Auge zu behalten.
Hilfreichste kritische Bewertung
Verifizierter Benutzer in Online-Medien
Das Preissegment könnte etwas besser sein, ebenso die Latenz.
Monte Carlo
Hilfreichste positive Bewertung
Ethan C.
Verifizierter Benutzer in Logistik und Lieferkettenmanagement
Benutzerdefinierte Warnungen bieten den Benutzern vollständige Flexibilität bei der Überwachung. Ihre Integration mit Slack ermöglicht es uns, zu wissen, wann ein Problem auftritt, ohne das Dashboard ständig überprüfen zu müssen. Das Produktteam hört...
Hilfreichste kritische Bewertung
Verifizierter Benutzer in Herstellung
Es gibt eine Lernkurve, die du durchlaufen musst. Es gibt viele Optionen, die wir nicht nutzen, weil wir keine Zeit haben.
Chetan S.
Verifizierter Benutzer in Verbraucherdienste
Es hilft, den Gesundheitszustand und Ausfälle von Pipelines sowie die davon betroffenen Datensätze zu verfolgen. Es ermöglicht uns, Warnungen einzurichten und diese im Auge zu behalten.
Ethan C.
Verifizierter Benutzer in Logistik und Lieferkettenmanagement
Benutzerdefinierte Warnungen bieten den Benutzern vollständige Flexibilität bei der Überwachung. Ihre Integration mit Slack ermöglicht es uns, zu wissen, wann ein Problem auftritt, ohne das Dashboard ständig überprüfen zu müssen. Das Produktteam hört...
Verifizierter Benutzer in Online-Medien
Das Preissegment könnte etwas besser sein, ebenso die Latenz.
Verifizierter Benutzer in Herstellung
Es gibt eine Lernkurve, die du durchlaufen musst. Es gibt viele Optionen, die wir nicht nutzen, weil wir keine Zeit haben.
Diskussionen
IBM Databand hat keine Diskussionen mit Antworten
Was ist Monte-Carlo-Software?
1 Kommentar
MV
Monte Carlo ist eine vollständig automatisierte End-to-End-Datenüberwachungsplattform, die Datenengineering-Teams dabei hilft, die Zeit zur Erkennung und...Mehr erfahren
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