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Monte Carlo und Soda vergleichen 
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Monte Carlo
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Erfahren Sie mehr über SodaZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Monte Carlo in der Datenqualitätsüberwachung mit einer Bewertung von 8,9 hervorragend abschneidet, während Soda in der Echtzeitanalyse mit 8,0 glänzt. Rezensenten erwähnen, dass die robusten Datenqualitätsfunktionen von Monte Carlo helfen, genaue Einblicke zu gewährleisten, was für datengesteuerte Entscheidungsfindung entscheidend ist.
- Rezensenten erwähnen, dass die Qualität des Supports von Monte Carlo mit 9,3 hoch bewertet wird, verglichen mit 8,7 bei Soda. Benutzer auf G2 schätzen den reaktionsschnellen Kundenservice und die hilfreichen Ressourcen, die von Monte Carlo bereitgestellt werden, was die schnelle Lösung von Problemen erleichtert.
- Benutzer sagen, dass Monte Carlo überlegene Anomalieerkennungskapazitäten mit einer Bewertung von 8,8 bietet, während Soda mit 8,6 dicht folgt. Rezensenten heben hervor, dass die Anomalieerkennungsfunktionen von Monte Carlo besonders effektiv sind, um Datenprobleme zu identifizieren, bevor sie eskalieren.
- G2-Benutzer berichten, dass Soda eine bessere Bewertung in der Korrekturfunktionalität mit 8,3 im Vergleich zu Monte Carlos 6,2 hat. Benutzer erwähnen, dass die Korrekturfunktionen von Soda effizientere Datenbereinigungsprozesse ermöglichen, was für die Aufrechterhaltung der Datenintegrität wesentlich ist.
- Rezensenten erwähnen, dass Monte Carlo eine umfassende Einzelfensteransicht mit einer Bewertung von 7,9 bietet, während Soda eine etwas bessere Bewertung von 8,3 hat. Benutzer schätzen das Dashboard von Soda für sein intuitives Layout, das Überwachungs- und Verwaltungsaufgaben vereinfacht.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die automatisierten Workflows von Monte Carlo mit 7,9 bewertet werden, während die Automatisierungsfähigkeiten von Soda mit 8,6 höher bewertet werden. Rezensenten sagen, dass die Automatisierungsfunktionen von Soda sich wiederholende Aufgaben rationalisieren und die Gesamtproduktivität der Teams steigern.
Hervorgehobene Produkte
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Datenqualität
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(27)
Datenqualität
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(11)
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Monte Carlo vs Soda
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten Soda einfacher zu verwenden und einzurichten. Allerdings empfanden die Rezensenten, dass die Verwaltung beider Produkte gleich einfach war und bevorzugten es, insgesamt Geschäfte mit Monte Carlo zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Soda 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 Soda gegenüber Monte Carlo.
Preisgestaltung
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Monte Carlo
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Alles, was Sie brauchen, um Daten für ein Team zuverlässig zu machen.
- Überwachung für Data Warehouse, Business Intelligence, ETL
- Vorfall-Triage, Fehlerbehebung und Ursachenanalyse
- Herkunft
Soda
Soda Data Quality Testing & Observability Platform
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Soda bietet Datenteams eine skalierbare, einfache Möglichkeit, die Datenqualität zu testen und zu überwachen. Für 45 Tage haben Sie vollen Zugriff auf Soda – einschließlich Soda AI, der generativen KI für Datenqualität, die sowohl Programmierer als auch Nicht-Programmierer unterstützt. Jetzt ist die perfekte Gelegenheit, um sicherzustellen, dass Ihre kritischen Geschäftsdaten getestet und vertrauenswürdig sind.
Sie können Prüfungen an den für Ihr Unternehmen kritischen Daten durchführen und mit Ihrem Team zusammenarbeiten, um Datenqualitätsprobleme zu analysieren und zu lösen.
Wir haben ein Erlebnis gestaltet, das Ihnen einen Eindruck davon vermittelt, wie Soda Datenteams befähigt, Daten zu testen und bereitzustellen, denen jeder vertrauen kann. Wir finden es großartig und hoffen, dass Sie das auch tun!
- Soda AI, die generative KI für Datenqualität, die natürliche Sprache in produktionsreife Datenqualitätsprüfungen übersetzt.
- SodaCL, eine menschenlesbare und -schreibbare Sprache, um Daten als Code in CI/CD und Datenpipelines zu testen und zu überwachen.
- Soda Library, die Python-Bibliothek und das CLI-Tool für Datenqualitätstests mit integrierten Prüfungen und automatisierten Vorschlägen.
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Monte Carlo
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Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.3
381
8.7
49
Einfache Bedienung
8.2
388
8.5
50
Einfache Einrichtung
8.3
254
8.4
29
Einfache Verwaltung
8.6
142
8.6
22
Qualität der Unterstützung
9.0
341
8.7
49
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.4
143
8.9
22
Produktrichtung (% positiv)
8.9
377
9.0
49
Funktionen
Funktionalität
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
Nicht genügend Daten verfügbar
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
8.6
46
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
42
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
46
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
44
Nicht genügend Daten verfügbar
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
7.8
44
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
42
Nicht genügend Daten verfügbar
Überwachung und Verwaltung
9.2
47
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
43
Nicht genügend Daten verfügbar
Cloud-Bereitstellung
7.5
38
Nicht genügend Daten verfügbar
7.0
36
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
6.3
29
Nicht genügend Daten verfügbar
6.1
29
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktionalität
7.3
259
8.0
22
8.8
282
9.2
24
8.1
265
8.1
24
8.1
268
8.8
24
Management
8.7
278
8.6
24
7.8
256
8.3
20
8.2
270
8.6
23
8.0
273
7.5
21
8.2
275
8.5
24
Generative KI
5.9
204
6.1
14
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
8.1
153
8.7
42
6.4
148
Funktion nicht verfügbar
6.7
143
8.0
41
6.0
138
Funktion nicht verfügbar
6.4
139
7.9
43
Management
7.2
141
7.7
33
7.5
142
Funktion nicht verfügbar
7.9
141
8.5
42
7.4
146
7.7
42
7.5
141
8.2
38
Generative KI
5.3
121
5.9
25
5.3
120
6.3
25
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Monte Carlo und Soda sind kategorisiert als Datenbeobachtbarkeit und Datenqualität
Einzigartige Kategorien
Monte Carlo ist kategorisiert als DataOps-Plattformen und Datenbanküberwachung
Soda hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Monte Carlo
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Soda
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
Finanzdienstleistungen
13.7%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
11.4%
Computersoftware
11.2%
Pharmaka
3.7%
Online-Medien
3.5%
Andere
56.5%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
21.8%
Computersoftware
18.2%
Beratung
16.4%
Finanzdienstleistungen
9.1%
Einzelhandel
3.6%
Andere
30.9%
Hilfreichste Bewertungen
Monte Carlo
Hilfreichste positive Bewertung
Lior S.
Verifizierter Benutzer in Computersoftware
Ich genieße die Tatsache, dass wir nicht proaktiv Monitore für jede neue Tabelle oder wichtige Kennzahl in unserem Data Warehouse einrichten müssen. Monte Carlo verfolgt standardmäßig alle Ihre Tabellen in Ihrem Data Warehouse.
Hilfreichste kritische Bewertung
Pedro Z.
Verifizierter Benutzer in Internet
Benutzerdefinierte Monitore sind immer noch eine Funktionalität, die in Monte Carlo verbessert werden muss. Im Laufe der Zeit werden neue Funktionen veröffentlicht und mehr Anpassungsmöglichkeiten im Tool geboten. Ich würde eine detailliertere Dokumentation...
Soda
Hilfreichste positive Bewertung
Mahdi K.
Verifizierter Benutzer in Computersoftware
Soda ist eine großartige Option, um Datenqualitätsprüfungen durchzuführen, dank seiner benutzerfreundlichen Syntax (kann von einer breiten Palette von Personen verstanden werden und nicht nur von Dateningenieuren) und der Vielzahl an integrierten Prüfungen...
Hilfreichste kritische Bewertung
Verifizierter Benutzer in Möbel
Sehr typisch für das neue Mitglied zu verstehen und umzusetzen.
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Soda ist eine großartige Option, um Datenqualitätsprüfungen durchzuführen, dank seiner benutzerfreundlichen Syntax (kann von einer breiten Palette von Personen verstanden werden und nicht nur von Dateningenieuren) und der Vielzahl an integrierten Prüfungen...
Pedro Z.
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Diskussionen
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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Soda hat keine Diskussionen mit Antworten
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