Monte Carlo Avis & Détails du Produit

Monte Carlo facilite la détection et la résolution des problèmes de données avant qu'ils n'affectent les parties prenantes. La surveillance automatisée de la qualité des données, la visibilité de la lignée et les alertes nous aident à identifier rapidement les causes profondes. Le processus d'intégration a été fluide, et l'interface utilisateur est suffisamment intuitive pour que les utilisateurs techniques et non techniques puissent la naviguer facilement. Leur équipe de support client est réactive et vraiment utile, ce qui rend l'intégration et l'utilisation continue encore meilleures. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Parfois, le volume initial d'alertes peut être élevé jusqu'à ce qu'il soit affiné, ce qui peut sembler accablant pour les nouveaux utilisateurs. Bien que les intégrations soient généralement solides, quelques connecteurs de niche nécessitent encore des solutions de contournement manuelles. Les prix peuvent également sembler élevés pour les petites équipes, bien que la valeur soit présente une fois mis en œuvre. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Les moniteurs low code/no code sur les tables, ce qui facilite la configuration. Les moniteurs SQL personnalisés sont également assez simples à configurer.

Permet des synergies dans les cas où plusieurs équipes utilisent la même table pour différents modèles.

Le support client répond rapidement et agit sur les retours de manière rapide. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Les outils d'investigation pour les erreurs sont très limités ou peut-être pas intuitifs.

Pas de support pour Python, donc le type de vérifications qui peuvent être créées devient également limité.

Manque de transparence pour les seuils d'apprentissage automatique et comment chaque niveau de sensibilité est calculé.

Les tableaux de bord ne sont pas aussi utiles/intuitifs comparés à quelque chose comme Salesforce. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Fonctionnalités incluant des intégrations multiples d'outils, l'agrégation d'actifs basée sur plusieurs tactiques de regroupement, des moniteurs prêts à l'emploi pour les tables qui fournissent la fraîcheur, le volume et la disponibilité des données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

le filtre disponible dans l'onglet performance et actifs ne fonctionne pas comme prévu et affiche souvent des chiffres trompeurs lors du filtrage basé sur divers tags. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ce que j'aime le plus à propos de Monte Carlo, c'est sa capacité à détecter de manière proactive les problèmes de données avant qu'ils n'impactent notre entreprise, combinée à une interface facile à utiliser qui rend la surveillance de la qualité des données simple et efficace. L'équipe de support est également très réactive et serviable, ce qui rend l'implémentation et le dépannage fluides. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Bien que Monte Carlo offre des fonctionnalités puissantes, parfois la configuration initiale peut être un peu complexe et peut nécessiter une documentation plus détaillée ou un accompagnement guidé pour les nouveaux utilisateurs. De plus, ajouter plus d'options d'alerte personnalisables améliorerait sa flexibilité. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La flexibilité et la réception d'alertes opportunes et fiables pour le volume, le schéma et la fraîcheur sont utiles. Pouvoir ajuster le modèle est excellent. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Pas de désaccord, mais quelques points qui peuvent être améliorés :

1) Les tableaux de bord peuvent être améliorés pour fournir des informations plus exploitables, comme les tables qui échouent le plus souvent ou les 5 principales tables qui échouent, sous quel schéma, pour quelle raison, les moniteurs qui échouent fréquemment, etc.

2) Ce serait formidable si les mises à jour effectuées sur les alertes dans Monte Carlo pouvaient être intégrées dans les incidents ServiceNow.

3) Des intégrations supplémentaires avec les fichiers seraient excellentes, par exemple si un fichier n'est pas arrivé, etc.

4) Si nous pouvons ajuster le modèle pour les alertes beaucoup plus tôt que 2 semaines, ce serait une avancée bienvenue. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'aime sa capacité à évoluer. Nous avons intégré notre première vague d'utilisateurs et ils ont pu créer facilement leurs propres moniteurs. La confiance globale de notre organisation dans nos produits de données a considérablement augmenté. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Honnêtement, rien pour le moment. Je pense que nous travaillons encore à déterminer quels actifs nous DEVONS surveiller par rapport à ceux qui sont simplement "agréables à avoir". Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Notre équipe adore les moniteurs innovants à Monte Carlo, ils réduisent considérablement le temps nécessaire pour obtenir de la valeur et permettent au produit de commencer à ajouter de la valeur rapidement pendant que vous travaillez avec l'équipe de Monte Carlo sur des capacités de surveillance plus ciblées. Je ne peux vraiment pas assez insister sur la réactivité et l'aide précieuse de l'équipe de support. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Nous constatons parfois des problèmes avec nos moniteurs à Monte Carlo lorsque nous les utilisons dans des cas d'utilisation non standard. En général, cela se manifeste par des données qui ne correspondent pas à nos attentes dans les résultats de surveillance, mais chaque fois que cela s'est produit jusqu'à présent, nous avons pu en trouver la cause avec l'aide de l'équipe de support. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'aime que Monte Carlo soit intuitif et facile à utiliser, surtout pour les personnes qui viennent d'un milieu non technique. J'aime aussi que l'équipe de Monte Carlo soit réactive et qu'il y ait de l'aide pour nous. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ma plus grande frustration avec Monte Carlo est qu'il n'y a pas de wrapper de codage qui puisse être utilisé. C'est uniquement prêt à l'emploi ou SQL à ce stade, donc des vérifications plus approfondies sont difficiles à mettre en œuvre. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Nous utilisons Monte Carlo depuis quelques années maintenant, et c'est devenu une partie essentielle de notre boîte à outils d'ingénierie des données. Il a apporté de la valeur presque immédiatement, nous aidant à découvrir des problèmes de qualité des données dont nous ignorions même l'existence. Entre la détection d'anomalies pilotée par l'apprentissage automatique, nos moniteurs personnalisés spécifiques au domaine, les fonctionnalités intuitives de lignage et d'historique des requêtes, et un excellent support client, Monte Carlo joue un rôle vital pour nous aider à atteindre nos objectifs de qualité des données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Monte Carlo évolue rapidement, et bien que nous apprécions le rythme de l'innovation, au début, il semblait parfois qu'il y avait trop de changements d'un coup. De plus, la plateforme dispose d'une large gamme de fonctionnalités—ce qui est une force—mais il peut parfois être difficile de se souvenir où trouver certains des paramètres ou contrôles plus subtils. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'aime surtout les options de personnalisation de la plateforme. Nous avons pu l'exploiter comme un outil de suivi des performances commerciales, en plus de la complétude des données. Les cas d'utilisation possibles sont nombreux. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le plus grand inconvénient de l'utilisation de Monte Carlo est la courbe d'apprentissage. Il a fallu un bon nombre de sollicitations pour que notre équipe commerciale se sente à l'aise avec la configuration des alertes et l'utilisation dans notre flux quotidien. Le nombre d'options, bien que utile, a entraîné une courbe d'apprentissage plus lente. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.