Easy to use and understand. The time it taskes to develop a monitor is low.

Monte Carlo hat sich als unverzichtbares Werkzeug zur Überwachung der Datenqualität erwiesen und hilft uns, Vorfälle zu identifizieren, bevor sie anderswo entdeckt werden. Dies hat es uns ermöglicht, die entsprechenden Teams umgehend zu benachrichtigen, sobald Probleme auftreten. Das Support-Team war außergewöhnlich—immer reaktionsschnell, geduldig mit unseren Fragen und engagiert, kontinuierliche Verbesserungen vorzunehmen. Sie schätzen unser Feedback wirklich und nehmen sich die Zeit, unsere spezifischen Anwendungsfälle zu verstehen. Insgesamt war es eine großartige Erfahrung, sowohl mit dem Tool als auch mit dem Monte Carlo-Team zu arbeiten.

1. Sie mögen es, jeden Tag aufzuwachen, ohne zu wissen, was in Ihren Datenpipelines kaputt ist. Sie wollten Daten immer wie im Wilden Westen angehen. 2. Sie würden lieber Ihre eigenen benutzerdefinierten ML-Warnungen für Ihr gesamtes Data Warehouse schreiben, anstatt eine einfache, sofort einsatzbereite Auto-Alerting-Lösung zu haben. Wie sonst würden Sie Ihrem Manager beweisen, dass Sie ein 10x-Ingenieur sind? 3. Sie glauben, dass eine Datenherkunfts-App für Babys ist. Echte Dateningenieure haben die gesamte Herkunftskarte in ihren Köpfen in SQL geschrieben. 4. Sie mögen es nicht, Datenvorfälle zu verfolgen. Ich verstehe, Probleme unter den Teppich zu kehren, lässt die schlechten Gefühle verschwinden. 5. Sie denken, dass 3rd-Party-Integrationen zu Apps wie Slack, Airflow und Cloud-Datenbanken wie Snowflake und BigQuery überbewertet sind.