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Monte Carlo Pros y Contras: Principales Ventajas y Desventajas

Resumen rápido de IA basado en reseñas de G2

Generado a partir de reseñas de usuarios reales

Los usuarios valoran la facilidad de uso de Monte Carlo, destacando su interfaz intuitiva y la rápida configuración para monitorear datos. (156 menciones)
Los usuarios valoran las capacidades de monitoreo efectivo de Monte Carlo, mejorando la calidad de los datos y la capacidad de respuesta a los problemas. (139 menciones)
Los usuarios aprecian las alertas útiles que identifican problemas de datos de manera rápida, mejorando el monitoreo de datos y la capacidad de respuesta. (132 menciones)
Los usuarios valoran las alertas personalizables de Monte Carlo, mejorando su capacidad para monitorear datos de manera efectiva y proactiva. (93 menciones)
Los usuarios valoran el soporte al cliente receptivo y la gran cantidad de funciones que mejoran la observabilidad e integración de datos. (84 menciones)
Los usuarios aprecian el servicio de atención al cliente altamente receptivo de Monte Carlo, siempre dispuesto a ayudar y resolver consultas. (80 menciones)
Los usuarios encuentran las alertas demasiado verbosas en Slack, causando desorden y necesitando un mejor ajuste y control. (71 menciones)
Los usuarios experimentan saturación de alertas con Monte Carlo, lo que lleva a canales desordenados y desafíos de navegación durante la resolución de incidentes. (70 menciones)
Los usuarios encuentran el sistema de alertas ineficiente desafiante, ya que carece de detalles e imprevisibilidad en las notificaciones. (64 menciones)
Los usuarios encuentran necesarias las mejoras de UX para una experiencia más intuitiva y amigable en Monte Carlo. (57 menciones)
Los usuarios notan las características limitadas de Monte Carlo, particularmente en el monitoreo de la lógica empresarial y las opciones de interfaz personalizables. (45 menciones)

Principales Pros o Ventajas de Monte Carlo

1. Facilidad de uso
Los usuarios valoran la facilidad de uso de Monte Carlo, destacando su interfaz intuitiva y la rápida configuración para monitorear datos.
Ver menciones de 156

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Usuario verificado
U

Usuario verificado

Empresa (> 1000 empleados)

4.0/5

"Gran herramienta de monitoreo de datos"

¿Qué te gusta de Monte Carlo?

Me gusta la flexibilidad que ofrece para monitorear datos y establecer reglas personalizadas mediante programación.

Usuario verificado
U

Usuario verificado

Empresa (> 1000 empleados)

4.0/5

"Herramienta de observabilidad de datos fácil de usar"

¿Qué te gusta de Monte Carlo?

Monte Carlo es muy fácil de usar. La interfaz de usuario es muy intuitiva, y es muy fácil de configurar y comenzar rápidamente a monitorear tus datos.

2. Monitoreo
Los usuarios valoran las capacidades de monitoreo efectivo de Monte Carlo, mejorando la calidad de los datos y la capacidad de respuesta a los problemas.
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Usuario verificado
U

Usuario verificado

Mediana Empresa (51-1000 empleados)

4.0/5

"Un cambio de juego en la calidad de los datos"

¿Qué te gusta de Monte Carlo?

Monte Carlo nos da tranquilidad cuando se trata de la calidad de nuestros datos. Ha sido fundamental para establecer una iniciativa de calidad de dato

Usuario verificado
U

Usuario verificado

Empresa (> 1000 empleados)

4.0/5

"Gran herramienta de monitoreo de datos"

¿Qué te gusta de Monte Carlo?

Me gusta la flexibilidad que ofrece para monitorear datos y establecer reglas personalizadas mediante programación.

3. Alertas
Los usuarios aprecian las alertas útiles que identifican problemas de datos de manera rápida, mejorando el monitoreo de datos y la capacidad de respuesta.
Ver menciones de 132

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Usuario verificado
U

Usuario verificado

Empresa (> 1000 empleados)

4.0/5

"Gran herramienta de monitoreo de datos"

¿Qué te gusta de Monte Carlo?

Me gusta la flexibilidad que ofrece para monitorear datos y establecer reglas personalizadas mediante programación.

Usuario verificado
U

Usuario verificado

Empresa (> 1000 empleados)

4.0/5

"Excelente herramienta tanto para el monitoreo estándar como para el personalizado."

¿Qué te gusta de Monte Carlo?

La profundidad de los tipos de monitores que puedes configurar en los datos es excelente, además con tanto hecho basado en ML termina siendo adaptado

4. Sistema de alerta
Los usuarios valoran las alertas personalizables de Monte Carlo, mejorando su capacidad para monitorear datos de manera efectiva y proactiva.
Ver menciones de 93

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Usuario verificado
U

Usuario verificado

Empresa (> 1000 empleados)

4.0/5

"Gran herramienta de monitoreo de datos"

¿Qué te gusta de Monte Carlo?

Me gusta la flexibilidad que ofrece para monitorear datos y establecer reglas personalizadas mediante programación.

Aaron H.
AH

Aaron H.

Mediana Empresa (51-1000 empleados)

4.0/5

"La herramienta perfecta para complementar nuestro equipo de datos"

¿Qué te gusta de Monte Carlo?

Personalmente, me encantan los monitores integrados que prueban la frescura de nuestros datos, y las alertas a menudo son útiles para identificar prob

5. Características
Los usuarios valoran el soporte al cliente receptivo y la gran cantidad de funciones que mejoran la observabilidad e integración de datos.
Ver menciones de 84

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Usuario verificado
U

Usuario verificado

Empresa (> 1000 empleados)

4.0/5

"Herramienta de observabilidad de datos fácil de usar"

¿Qué te gusta de Monte Carlo?

Monte Carlo es muy fácil de usar. La interfaz de usuario es muy intuitiva, y es muy fácil de configurar y comenzar rápidamente a monitorear tus datos.

Lewis O.
LO

Lewis O.

Empresa (> 1000 empleados)

4.5/5

"Usando Monte Carlo como miembro de un equipo central de plataforma de datos, evangelizando la calidad de los datos."

¿Qué te gusta de Monte Carlo?

- Riqueza de características en MC que no solo ayudan en la observabilidad, sino también en la exploración de datos y el linaje de modelos. - Sirve co

6. Atención al Cliente
Los usuarios aprecian el servicio de atención al cliente altamente receptivo de Monte Carlo, siempre dispuesto a ayudar y resolver consultas.
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Usuario verificado
U

Usuario verificado

Empresa (> 1000 empleados)

4.0/5

"Herramienta de observabilidad de datos fácil de usar"

¿Qué te gusta de Monte Carlo?

Monte Carlo es muy fácil de usar. La interfaz de usuario es muy intuitiva, y es muy fácil de configurar y comenzar rápidamente a monitorear tus datos.

Usuario verificado
U

Usuario verificado

Mediana Empresa (51-1000 empleados)

4.0/5

"Un cambio de juego en la calidad de los datos"

¿Qué te gusta de Monte Carlo?

Monte Carlo nos da tranquilidad cuando se trata de la calidad de nuestros datos. Ha sido fundamental para establecer una iniciativa de calidad de dato

Principales Contras o Desventajas de Monte Carlo

1. Gestión de Alertas
Los usuarios encuentran las alertas demasiado verbosas en Slack, causando desorden y necesitando un mejor ajuste y control.
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Usuario verificado
U

Usuario verificado

Empresa (> 1000 empleados)

4.0/5

"Excelente herramienta tanto para el monitoreo estándar como para el personalizado."

What do you dislike about Monte Carlo?

Las alertas que recibimos en Slack pueden ser un poco demasiado verbosas, queremos cobertura en todos nuestros activos, pero esto significa que tenemo

NA

Narain A.

Empresa (> 1000 empleados)

4.5/5

"Reseña de Monte Carlo"

What do you dislike about Monte Carlo?

No es que no me guste, pero hay un par de cosas que se pueden mejorar: 1) Los paneles pueden mejorar al proporcionar más información procesable, como

2. Sobrecarga de alertas
Los usuarios experimentan saturación de alertas con Monte Carlo, lo que lleva a canales desordenados y desafíos de navegación durante la resolución de incidentes.
Ver menciones de 70

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Usuario verificado
U

Usuario verificado

Empresa (> 1000 empleados)

4.0/5

"Excelente herramienta tanto para el monitoreo estándar como para el personalizado."

What do you dislike about Monte Carlo?

Las alertas que recibimos en Slack pueden ser un poco demasiado verbosas, queremos cobertura en todos nuestros activos, pero esto significa que tenemo

Tony A.
TA

Tony A.

Empresa (> 1000 empleados)

4.5/5

"Promising Data Observability Enterprise Tool"

What do you dislike about Monte Carlo?

The UI has undergone a significant (and welcome) facelift over the last several months. Early on, it could be difficult to toggle between views, but t

3. Sistema de alerta ineficiente
Los usuarios encuentran el sistema de alertas ineficiente desafiante, ya que carece de detalles e imprevisibilidad en las notificaciones.
Ver menciones de 64

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Usuario verificado
U

Usuario verificado

Empresa (> 1000 empleados)

4.0/5

"Gran combinación de observabilidad de datos y calidad de datos"

What do you dislike about Monte Carlo?

Monte Carlo aún no está realmente adaptado para trabajar con muchos de múltiples equipos. Las personas de diferentes equipos pueden ver e informar sob

Usuario verificado
U

Usuario verificado

Empresa (> 1000 empleados)

4.0/5

"Las alertas de datos son fáciles de usar y me encanta la pestaña de activos."

What do you dislike about Monte Carlo?

La experiencia es buena en general. Una cosa que notaría es que uso mucho el SQL personalizado. Parte de la razón es que la alerta inteligente a veces

4. Mejora de UX
Los usuarios encuentran necesarias las mejoras de UX para una experiencia más intuitiva y amigable en Monte Carlo.
Ver menciones de 57

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Usuario verificado
U

Usuario verificado

Empresa (> 1000 empleados)

3.0/5

"Buena herramienta de observabilidad con algunos defectos"

What do you dislike about Monte Carlo?

La interfaz no se puede modificar dependiendo de los roles de usuario. Las explicaciones que proporciona Monte Carlo son muy técnicas, y los usuarios

April Z.
AZ

April Z.

Mediana Empresa (51-1000 empleados)

4.0/5

"Monte Carlo"

What do you dislike about Monte Carlo?

la interfaz podría ser más amigable para el usuario

5. Características limitadas
Los usuarios notan las características limitadas de Monte Carlo, particularmente en el monitoreo de la lógica empresarial y las opciones de interfaz personalizables.
Ver menciones de 45

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Usuario verificado
U

Usuario verificado

Empresa (> 1000 empleados)

3.0/5

"Buena herramienta de observabilidad con algunos defectos"

What do you dislike about Monte Carlo?

La interfaz no se puede modificar dependiendo de los roles de usuario. Las explicaciones que proporciona Monte Carlo son muy técnicas, y los usuarios

Usuario verificado
A

Usuario verificado

Mediana Empresa (51-1000 empleados)

4.0/5

"Una herramienta sencilla para rastrear todos los aspectos de la calidad de los datos."

What do you dislike about Monte Carlo?

A veces los monitores pueden ser ruidosos y causar muchos falsos positivos. Se necesita algo de esfuerzo para entrar y asegurarse de que los monitores

Monte Carlo Reseñas (437)

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Reseñas

Monte Carlo Reseñas (437)

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4.4
437 reseñas
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Las reseñas de G2 son auténticas y verificadas.
Anushka J.
AJ
Data Engineer
Empresa (> 1000 empleados)
"¡Gran experiencia!"
¿Qué es lo que más te gusta de Monte Carlo?

Monte Carlo facilita la detección y resolución de problemas de datos antes de que afecten a las partes interesadas. La monitorización automatizada de la calidad de los datos, la visibilidad del linaje y las alertas nos ayudan a identificar rápidamente las causas raíz. El proceso de integración fue fluido, y la interfaz de usuario es lo suficientemente intuitiva como para que tanto los usuarios técnicos como los no técnicos puedan navegarla con facilidad. Su equipo de atención al cliente es receptivo y realmente útil, lo que hace que la incorporación y el uso continuo sean aún mejores. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Monte Carlo?

A veces, el volumen inicial de alertas puede ser alto hasta que se ajusta, lo que puede resultar abrumador para los nuevos usuarios. Aunque las integraciones son generalmente sólidas, algunos conectores de nicho aún requieren soluciones manuales. Los precios también pueden parecer elevados para equipos más pequeños, aunque el valor está presente una vez implementado. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

MT
Quantitative Analyst
Empresa (> 1000 empleados)
"Una herramienta con potencial, pero obstaculizada por limitaciones actualmente."
¿Qué es lo que más te gusta de Monte Carlo?

Monitores de bajo código/sin código en tablas, lo que facilita su configuración. Los monitores de SQL personalizados también son bastante sencillos de configurar.

Permite sinergias en casos donde varios equipos están utilizando la misma tabla para diferentes modelos.

El soporte al cliente responde rápidamente y actúa sobre los comentarios de manera pronta. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Monte Carlo?

Las herramientas de investigación para errores son muy limitadas o tal vez no intuitivas.

No hay soporte para Python, por lo que el tipo de verificaciones que se pueden crear también se vuelve limitado.

Falta de transparencia en los umbrales de aprendizaje automático y cómo se calcula cada nivel de sensibilidad.

Los paneles no son tan útiles/intuitivos en comparación con algo como Salesforce. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Shubham N.
SN
Data Ops Analyst
Empresa (> 1000 empleados)
"Herramienta central para la observabilidad de trabajos y la calidad de datos"
¿Qué es lo que más te gusta de Monte Carlo?

Características que incluyen múltiples integraciones de herramientas, agregación de activos basada en múltiples tácticas de agrupación, monitores listos para usar para tablas que proporcionan frescura, volumen y disponibilidad de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Monte Carlo?

el filtro disponible en la pestaña de rendimiento y activos no funciona como se espera y a menudo muestra números engañosos al filtrar según varias etiquetas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

AT
Business Intelligence Developer
Mediana Empresa (51-1000 empleados)
"Plataforma de Observabilidad de Datos Confiable con Soporte Excepcional"
¿Qué es lo que más te gusta de Monte Carlo?

Lo que más me gusta de Monte Carlo es su capacidad para detectar proactivamente problemas de datos antes de que afecten a nuestro negocio, combinada con una interfaz fácil de usar que hace que el monitoreo de la calidad de los datos sea sencillo y eficiente. El equipo de soporte también es muy receptivo y servicial, lo que hace que la implementación y la resolución de problemas sean fluidas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Monte Carlo?

Aunque Monte Carlo ofrece características potentes, a veces la configuración inicial puede ser un poco compleja y puede requerir documentación más detallada o una incorporación guiada para los nuevos usuarios. Además, agregar más opciones de alertas personalizables mejoraría su flexibilidad. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

NA
Data Engineer 3
Empresa (> 1000 empleados)
"Reseña de Monte Carlo"
¿Qué es lo que más te gusta de Monte Carlo?

La flexibilidad y recibir alertas oportunas y confiables para Volumen, Esquema y Frescura es útil. Poder ajustar el modelo es genial. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Monte Carlo?

No es que no me guste, pero hay un par de cosas que se pueden mejorar:

1) Los paneles pueden mejorar al proporcionar más información procesable, como las tablas que fallan con más frecuencia o las 5 tablas que más fallan, bajo qué esquema, por qué razón fallan, monitores que fallan frecuentemente, etc.

2) Sería genial si cualquier actualización realizada en las alertas de Monte Carlo pudiera fluir hacia los incidentes de ServiceNow.

3) Serían excelentes integraciones adicionales con archivos, como si un archivo no ha llegado, etc.

4) Si pudiéramos tener el modelo ajustado para alertas mucho antes de 2 semanas, sería un movimiento bienvenido. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Thomas H.
TH
Data Engineer
Mediana Empresa (51-1000 empleados)
"MC es excelente para la monitorización autónoma de activos"
¿Qué es lo que más te gusta de Monte Carlo?

Me gusta lo escalable que es. Hemos incorporado nuestra primera ola de usuarios y han podido crear fácilmente sus propios monitores. La confianza general de nuestras organizaciones en nuestros productos de datos ha crecido significativamente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Monte Carlo?

Honestamente, nada en este momento. Creo que todavía estamos trabajando en decidir qué activos NECESITAMOS monitorear frente a cuáles son simplemente "buenos de tener". Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

MB
DQ Engineer
Empresa (> 1000 empleados)
"Observabilidad y Calidad de Datos Inteligentes"
¿Qué es lo que más te gusta de Monte Carlo?

A nuestro equipo le encantan los monitores innovadores en Monte Carlo, ya que reducen el tiempo para obtener valor y permiten que el producto comience a agregar valor rápidamente mientras trabajas con el equipo de Monte Carlo en capacidades de monitoreo más específicas. Realmente no puedo enfatizar lo suficiente lo receptivo y útil que es el equipo de soporte. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Monte Carlo?

De vez en cuando vemos algunos problemas con nuestros monitores en Monte Carlo cuando los usamos en casos de uso no estándar. Generalmente, estos problemas se manifiestan como datos que no coinciden con nuestras expectativas dentro de los resultados de monitoreo, pero cada vez que esto ha surgido hasta ahora, hemos podido resolverlo con la ayuda del equipo de soporte. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Usuario verificado en Servicios Financieros
US
Empresa (> 1000 empleados)
"Revisión de Monte Carlo"
¿Qué es lo que más te gusta de Monte Carlo?

Me gusta que Monte Carlo sea intuitivo y fácil de usar, especialmente para personas que provienen de un entorno no técnico. También me gusta que el equipo de Monte Carlo sea receptivo y esté ahí para ayudarnos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Monte Carlo?

Mi mayor frustración con Monte Carlo es que no hay un envoltorio de codificación que se pueda usar. Solo está disponible tal cual o en SQL en este momento, por lo que es difícil implementar verificaciones más detalladas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Kyle S.
KS
Manager - Lead Data Engineer
Mediana Empresa (51-1000 empleados)
"Un gran producto para cualquier equipo de ingeniería de datos"
¿Qué es lo que más te gusta de Monte Carlo?

Hemos estado usando Monte Carlo durante un par de años y se ha convertido en una parte esencial de nuestro conjunto de herramientas de ingeniería de datos. Nos proporcionó valor casi de inmediato, ayudándonos a descubrir problemas de calidad de datos que ni siquiera sabíamos que existían. Entre la detección de anomalías impulsada por aprendizaje automático, nuestros monitores personalizados específicos de dominio, las características intuitivas de linaje e historial de consultas, y el excelente soporte al cliente, Monte Carlo desempeña un papel vital en ayudarnos a cumplir con nuestros objetivos de calidad de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Monte Carlo?

Monte Carlo se mueve rápidamente, y aunque apreciamos el ritmo de la innovación, al principio a veces parecía que había demasiados cambios de golpe. Además, la plataforma tiene una amplia gama de características, lo cual es una fortaleza, pero a veces puede ser un desafío recordar dónde encontrar algunas de las configuraciones o controles más matizados. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Alex K.
AK
Senior Marketing Analyst
Mediana Empresa (51-1000 empleados)
"Una herramienta valiosa para detectar cambios en los datos y el rendimiento de manera proactiva"
¿Qué es lo que más te gusta de Monte Carlo?

Me gustan más las opciones de personalización de la plataforma. Hemos podido aprovecharla como una herramienta de monitoreo del rendimiento empresarial, además de la integridad de los datos. Los posibles casos de uso son numerosos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Monte Carlo?

La mayor desventaja de usar Monte Carlo es la curva de aprendizaje. Nos llevó una cantidad considerable de orientación para que nuestro equipo de negocios se sintiera cómodo configurando alertas y usándolo en nuestro flujo diario. La cantidad de opciones, aunque útil, resultó en una curva de aprendizaje más lenta. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

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