Comparar Datafold y Monte Carlo 
Datafold vs Monte Carlo
Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que Datafold es más fácil de usar. Sin embargo, Monte Carlo es más fácil de configurar y administrar. Además, prefirieron hacer negocios en general con Monte Carlo.
- Los revisores consideraron que Datafold satisface mejor las necesidades de su empresa que Monte Carlo.
- Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, Datafold y Monte Carlo brindan niveles de asistencia similares.
- En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de Monte Carlo sobre Datafold.
- Monitoreo para Almacén de Datos, Inteligencia de Negocios, ETL
- Triaging de incidentes, solución de problemas y análisis de causa raíz
- Linaje
Although Datafold provides several features, their "data diff" and CI integration (Github) is the one that stands out the most. I don't know of any other commercial or open-source dataOps tool which provides this feature or the integration as nicely as...
It is somewhat costly to use for freshers.
MonteCarlo nos ha ayudado a lograr la observabilidad para nuestros pipelines, y ha hecho que la depuración/identificación de causas raíz de incidentes sea mucho más fácil. El seguimiento de linaje para dependencias ascendentes/descendentes, así como los...
Mostly, it hard to find usuful information about triggered rule
Although Datafold provides several features, their "data diff" and CI integration (Github) is the one that stands out the most. I don't know of any other commercial or open-source dataOps tool which provides this feature or the integration as nicely as...
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