Beste Business-Intelligence-Software
Business-Intelligence-Software (BI) befähigt Organisationen, Daten zu analysieren und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Es vereinheitlicht Daten aus verschiedenen Quellen und bietet Werkzeuge für Datenanalytik, Data Mining und Visualisierung. Diese BI-Tools ermöglichen es Unternehmen, fundierte Geschäftsstrategien zu entwickeln, die Entscheidungsfindung zu verbessern und den Umsatz zu steigern.
Darüber hinaus unterstützen Business-Intelligence-Beratungsdienste Organisationen bei der Implementierung und Optimierung von BI-Tools, um sicherzustellen, dass sie ihre Datenfähigkeiten voll ausschöpfen. BI-Softwarelösungen bieten Dashboards, Berichterstattung und prädiktive Analysen, die komplexe Datensätze vereinfachen und es einfacher machen, Trends und Muster zu erkennen.
Top-Business-Intelligence-Tools bieten skalierbare und anpassungsfähige Lösungen, die große Datenmengen bewältigen können. Durch die Integration dieser Tools können Unternehmen Arbeitslasten reduzieren, Prozesse optimieren und durch datenbasierte Entscheidungen einen Wettbewerbsvorteil erlangen.
Beste Business-Intelligence-Software auf einen Blick:
- Beste Datenvisualisierungstools: Canva
- Beste Embedded-Business-Intelligence-Software: Tableau
- Beste Location-Intelligence-Software: Google Earth Engine
Diese Softwarelösungen werden mit einem Algorithmus bewertet, der die Kundenzufriedenheit und Marktpräsenz basierend auf Bewertungen unserer Benutzer-Community berechnet. Für weitere Informationen siehe G2s Research Scoring Methodology.
Was ist Business Intelligence Software?
Die Implementierung von Analysesoftware war eine wichtige Initiative für Unternehmen, die sich im digitalen Wandel befinden, und der Hauptunterbereich der in Unternehmen eingesetzten Analysetools sind Business Intelligence (BI) Tools. Diese BI-Tools helfen, Einblick in die Daten eines Unternehmens zu gewähren. Indem sie in der Lage sind, Geschäftsdaten zu visualisieren und zu verstehen, können Mitarbeiter fundiertere Entscheidungen treffen und das Unternehmen positiv beeinflussen. Angesichts der Menge an Daten, die Unternehmen heute zur Verfügung stehen, ist es nahezu notwendig, eine Art von BI-Software zu implementieren, um diese Daten besser zu verstehen und darauf zu reagieren.
Wichtige Vorteile von Business Intelligence Software
- Unternehmensdaten einfach visualisieren und verstehen
- Alle Unternehmensdatenquellen in einer einzigen Plattform verbinden, um abteilungsübergreifende Verbindungen herzustellen
- Datengetriebene Entscheidungsfindung zur Geschäftsoptimierung fördern
- Neue Erkenntnisse entdecken, die das Endergebnis verbessern können
Warum Business Intelligence Software verwenden?
In der heutigen Big-Data-Welt sitzt jedes Unternehmen auf einer enormen Menge an Daten. Darin verbergen sich Erkenntnisse, die Unternehmensprozesse und -leistungen entscheidend beeinflussen können. Die Frage sollte nicht sein, warum man Business Intelligence Software verwenden sollte, sondern warum nicht? Es gibt scheinbar unendliche Erkenntnisse, die ein Unternehmen aus seinen Daten ziehen kann, aber hier sind drei wichtige Gründe, Business Intelligence Software zu verwenden.
Datengetriebene Entscheidungsfindung — Ein wesentlicher Bestandteil der digitalen Transformation ist es, ein datengetriebenes Unternehmen zu werden. Indem das Unternehmen Daten nutzt, um jede Entscheidung zu treffen, kann es optimieren und sein volles Potenzial ausschöpfen. Dieses Konzept sollte jedem Mitarbeiter im Unternehmen vermittelt werden, nicht nur einigen Führungskräften, die Entscheidungen auf hoher Ebene treffen. Stattdessen sollten Unternehmen Analytik- und Business-Intelligence-Tools nutzen, um alle Aspekte des Geschäfts zu verstehen, einschließlich Einstellungsprognosen, welche Marketingkampagne verwendet werden sollte, um bestimmte Zielgruppen anzusprechen, welche Verkaufschancen zuerst angegangen werden sollten, Optimierung der Lieferkette und viele andere. Jeder dieser Geschäftsaspekte und die Entscheidungen, die darum getroffen werden, sollten zuerst durch die Nutzung von Daten und Business Intelligence Software überprüft werden. Jeder Manager und jede Führungskraft sollte fragen, welche Daten zur Bestimmung jeder Entscheidung verwendet wurden.
Unternehmensleistung messen und verstehen — Ein weiterer Hauptgrund, warum Unternehmen Business Intelligence Tools einsetzen, ist die Verfolgung und Messung von Unternehmenszielen. Datenvisualisierungstools werden häufig verwendet, um wichtige Leistungsindikatoren des Unternehmens in Echtzeit zu verfolgen. Business Intelligence Plattformen und Self-Service Business Intelligence Software können dann verwendet werden, um zu bestimmen, warum das Unternehmen entweder diese wichtigen Unternehmenskennzahlen übertrifft oder hinter ihnen zurückbleibt. Durch die Entwicklung eines scharfen Verständnisses dafür, warum das Unternehmen so performt, wie es ist, können Anpassungen und Kurskorrekturen schnell und einfach vorgenommen werden. Wenn ein Team ein Ziel verfehlt, kann es dies ausgleichen und wieder auf Kurs kommen. Es ist eine Sache, einfach zu wissen, wo Ihre Verkaufszahlen stehen oder wie Ihr Web-Traffic performt, aber es ist eine andere, die Gründe dahinter zu ergründen und sich basierend auf dem, was erfolgreich ist und was nicht, anzupassen.
Neue umsetzbare Erkenntnisse entdecken — BI-Tools kombinieren Daten aus einer Vielzahl von Quellen, einschließlich Buchhaltungs- und Enterprise-Resource-Planning (ERP) Software, CRMs, Marketing-Automatisierungstools und anderen. Datenanalysten können diese integrierten Daten nutzen, um Korrelationen zwischen verschiedenen Abteilungen und den von ihnen ergriffenen Maßnahmen zu finden, um zuvor verborgene Erkenntnisse zu entdecken. Es ist möglich, dass bestimmte Verkaufstaktiken die Zahlen für ein bestimmtes Produkt anders beeinflussen als für ein anderes. Analysten können dies entdecken, indem sie die Liste der abgeschlossenen Konten aus ihrem Unternehmens-CRM mit den in ihrem ERP-System versendeten Produkten vergleichen. Da Teams in der Regel isoliert arbeiten und unterschiedliche Software verwenden, waren diese Erkenntnisse traditionell viel schwieriger zu entdecken. Durch den richtigen Einsatz von Business Intelligence Software haben Unternehmen jedoch einen Vorteil, den sie in der Vergangenheit nie hatten.
Welche Arten von Business Intelligence Software gibt es?
Es gibt eine Reihe verschiedener Arten von Business Intelligence (BI) Lösungen, die sich in ihrer Funktionalität überschneiden, aber letztendlich auf unterschiedliche Benutzer abzielen oder einzigartige Dienste bieten.
Business Intelligence Plattformen — Die häufigste Art von BI-Tools sind Business Intelligence Plattformen. BI-Plattformen sind umfassende Analysetools, die von Datenanalysten und Wissenschaftlern verwendet werden. Sie erfordern oft ein gewisses Maß an Programmier- oder Datenvorbereitungskenntnissen. Diese Lösungen verbinden sich mit Datenbanken, Data Warehouses oder Big-Data-Verteilungen und bieten Analysten die Möglichkeit, mit Daten zu experimentieren, um Erkenntnisse zu gewinnen. Einige BI-Plattformen bieten erweiterte Analysefunktionen, wie prädiktive Analysen, Big-Data-Analysen und die Fähigkeit, unstrukturierte Daten zu verarbeiten. Darüber hinaus können BI-Plattformen Self-Service-Funktionalität bieten, sodass auch einfache Geschäftsanwender das Tool nutzen können, aber im Kern sind sie für Daten- und IT-Teams gedacht.
Self-Service Business Intelligence Software — Für Unternehmen, die eine datengetriebene Kultur fördern möchten, ist Self-Service Business Intelligence Software entscheidend. Self-Service Business Intelligence Tools erfordern keine Programmierkenntnisse, sodass Geschäftsanwender sie nutzen können. Diese Lösungen bieten oft Drag-and-Drop-Funktionalität zum Erstellen von Dashboards, vorgefertigte Vorlagen für Datenabfragen und möglicherweise sogar natürliche Sprachabfragen zur Datenerkennung. Ähnlich wie BI-Plattformen werden diese Tools verwendet, um interaktive Dashboards zu erstellen, um umsetzbare Erkenntnisse zu entdecken. Dies ermöglicht es Benutzern wie Vertriebsmitarbeitern, Personalmanagern, Vermarktern und anderen Nicht-Datenteammitgliedern, datengetriebene Entscheidungen zu treffen. Dies spart Zeit für den Benutzer, den Administrator und das Datenteam.
Eingebettete Business Intelligence Software — Einige Softwarelösungen bieten die Möglichkeit, Analysefunktionen in andere Geschäftsanwendungen einzubetten. Oft sind dies dieselben Anbieter, die BI-Plattformen und Self-Service Business Intelligence Software anbieten. Sie verkaufen ihre proprietären Business Intelligence Lösungen, indem sie Entwicklern erlauben, die Technologie in andere Anwendungen einzubetten. Unternehmen können sich für ein eingebettetes Business Intelligence Produkt entscheiden, um die Benutzerakzeptanz zu fördern. Indem sie die Analysen in regelmäßig genutzte Software einbetten, können Unternehmen sicherstellen, dass Mitarbeiter die verfügbaren Daten nutzen. Diese Lösungen bieten Self-Service-Funktionalität, sodass durchschnittliche Geschäftsanwender Daten für verbesserte Entscheidungsfindung nutzen können.
Datenvisualisierungssoftware — Wenn ein Unternehmen daran interessiert ist, einfach nur wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) und andere wichtige Metriken zu verfolgen, kann es sich für eine Datenvisualisierungssoftware entscheiden. Diese Produkte ermöglichen es Benutzern, Dashboards zu erstellen, um Unternehmensziele und Metriken in Echtzeit zu verfolgen. Sie erlauben es jedoch nicht, tiefer in die Daten einzutauchen, um tiefere Erkenntnisse zu gewinnen. Indem sie verstehen, wo ein Unternehmen oder Team mit bestimmten Unternehmenszielen und KPIs steht, können sie in bestimmten Bereichen Anstrengungen unternehmen, um diese Ziele zu erreichen. Diese Lösungen ermöglichen mehrere KPI-Dashboards, sodass jedes Team Visualisierungen für ihre eigenen Ziele einrichten kann. Diese Tools können Daten aus einer Vielzahl von Quellen konsumieren, genau wie alle anderen Business Intelligence Tools, wie Datenbanken und Geschäftsanwendungen.
Location Intelligence Software — Oft als räumliche Intelligenz bezeichnet, ist Location Intelligence Software ein Teilbereich der Geschäftsanalyse, der Einblicke basierend auf Karten- und Raumdaten bietet. Diese Tools helfen Benutzern, Beziehungen zwischen dem physischen Standort von Objekten zu bestimmen. Auf die gleiche Weise, wie ein Benutzer Muster in Finanz- oder Verkaufsdaten mit einer BI-Plattform finden kann, können Datenanalysten Location Intelligence Tools verwenden, um den idealen Standort für ihr nächstes Restaurant oder Lagerhaus zu bestimmen. Diese Tools werden oft separat von einem Business Intelligence Tool verwendet oder sogar in bestehende Analysetools integriert.
Wer nutzt Business Intelligence Software?
In einem datengetriebenen Unternehmen sollten Business Intelligence (BI) Tools von einer Vielzahl von Abteilungen für eine breite Palette von Zwecken eingesetzt werden. BI-Software wird am häufigsten von Datenanalysten und Datenwissenschaftlern verwendet, aber Self-Service BI-Tools, die für den durchschnittlichen Endbenutzer viel einfacher zu übernehmen sind, können von Vertriebs-, Marketing- und Betriebsteams genutzt werden. In Wirklichkeit sollte fast jeder Mitarbeiter irgendwann Analyselösungen verwenden, um wirklich ein datengetriebenes Unternehmen zu werden. Während es Punktlösungen gibt, die Analysen für sehr spezifische Abteilungszwecke bieten, wie Marketing-Analysesoftware, Verkaufsanalysesoftware und HR-Analysesoftware unter anderem, können BI-Tools dieselbe Funktionalität auf einer viel breiteren Ebene bieten und abteilungsübergreifende Einblicke ermöglichen.
Datenanalysten und Datenwissenschaftler — Die Hauptnutzer von BI-Tools sind Datenteams, die aus Datenanalysten und Datenwissenschaftlern bestehen. Diese Mitarbeiter sind in der Regel die Power-User von Analysetools, die komplexe Abfragen innerhalb von BI-Plattformen erstellen, um ein tieferes Verständnis von geschäftskritischen Daten zu gewinnen. Diese Teams können auch damit beauftragt werden, Self-Service-Dashboards zu erstellen, die an andere Teams verteilt werden. In kleineren Unternehmen sind diese Mitarbeiter höchstwahrscheinlich damit beauftragt, alle Datenanforderungen bereitzustellen und eng mit den Vertriebs-, Marketing- und Betriebsteams zusammenzuarbeiten, um Einblicke zu bieten und Prozesse zu optimieren.
Vertriebsteams — Vertriebsteams können sowohl Self-Service Business Intelligence Tools als auch eingebettete Business Intelligence Lösungen nutzen, um Einblicke in potenzielle Kunden, Verkaufsleistung und Pipeline-Prognosen zu gewinnen, unter vielen anderen Anwendungsfällen. Im Allgemeinen sind die Mitglieder des Vertriebsteams, die täglich Analysen verwenden, Vertriebsoperationsmanager oder Vertriebsdatenanalysten. Sie sind jedoch sowohl für Vertriebsleiter als auch für Vertreter äußerst nützlich. Manager können die Leistung jedes Vertreters im Auge behalten und ein klares Bild der potenziellen Pipeline behalten. Darüber hinaus können Vertriebsteams Datenvisualisierungssoftware verwenden, um ganzjährige Ziele und Quoten zu verfolgen, um dem gesamten Unternehmen Einblick in hochrangige Verkaufszahlen zu geben. Letztendlich kann die Verwendung von BI-Tools in einem Vertriebsteam Unternehmen helfen, ihre Verkaufsprozesse zu optimieren, um sicherzustellen, dass sie den größtmöglichen Umsatz erzielen.
Marketingteams — Marketingteams führen ständig verschiedene Kampagnen durch, sei es E-Mail, digitale Werbung oder sogar Plakatkampagnen. BI-Tools sind eine großartige Möglichkeit für Teams, die Leistung dieser Kampagnen an einem zentralen Ort zu verfolgen. Datenvisualisierungslösungen sind eine großartige Möglichkeit für Marketingteams, Kampagnen in Echtzeit zu verfolgen, und indem sie die Leistung jeder Anstrengung messen, können Teams zukünftige Kampagnen planen und vorhersagen, wie viel Umsatz sie diesen Bemühungen zuschreiben können. BI-Plattformen können es Analysten ermöglichen, tiefer in Marketingbemühungen einzutauchen, indem sie Kunden basierend auf einer Reihe von demografischen Merkmalen segmentieren, um wirklich zu verstehen, welche Kampagnen bei welchem Segment ihrer Kundenbasis Anklang finden. Dies kann dem Marketingteam helfen, in Zukunft gezielte Anstrengungen zu unternehmen. Ähnlich wie bei Verkaufsanwendungsfällen können Marketingteams BI-Software nutzen, um ihre Gewinnspanne zu verbessern und Transparenz und Sichtbarkeit in ihre Gesamtleistung zu bringen.
Finanzteams — Buchhaltungsteams halten sich in der Regel an die ihnen vertrauten Tools für Budgetierung und Prognosen, aber durch die Kombination von Finanzdaten mit Verkaufs-, Marketing- und anderen Betriebsdaten können Benutzer umsetzbare Erkenntnisse gewinnen, die sie zuvor nicht sehen konnten. Sie können diese Erkenntnisse gewinnen, indem sie BI-Plattformen verwenden, um zu verstehen, welche Faktoren das Endergebnis beeinflussen. Darüber hinaus können sie bestimmen, wo Geld richtig und falsch ausgegeben wird. Wenn beispielsweise eine bestimmte Werbekampagne die Ursache für einen Umsatzanstieg war, dann war das gut angelegtes Geld. Wenn ein bestimmtes Produkt basierend auf dem Aufwand des Vertriebsteams weniger Gewinn abwirft als andere, können Finanzteams ihre Vertriebsleiter informieren und entsprechend anpassen. Der Vorteil von BI-Tools besteht darin, dass sie nicht nur Einblicke in Finanzunterlagen geben, wie Buchhaltungs- oder Unternehmensleistungsmanagement-Software; stattdessen geben sie umsetzbare Einblicke, wie alle anderen Geschäftsaspekte Gewinn und Verlust beeinflussen.
Betriebs- und Lieferkettenteams — Eine potenzielle Datenquelle für BI-Lösungen ist das Enterprise Resource Planning (ERP) System eines Unternehmens. Diese Anwendungen verfolgen alles von Buchhaltung bis hin zu Lieferkette und Vertrieb. Durch die Eingabe von Lieferkettendaten in eine BI-Plattform können Lieferkettenmanager eine Reihe von Prozessen optimieren, um Zeit und Ressourcen zu sparen. Unternehmen können beispielsweise den Bestand optimieren, um sicherzustellen, dass sie nicht über- oder unterproduzieren. Mit Location Intelligence Software können Unternehmen den besten Standort für ihr nächstes Lagerhaus bestimmen. BI-Plattformen können helfen, Vertriebsrouten zu optimieren und sicherzustellen, dass Service-Level-Agreements (SLAs) pünktlich eingehalten werden. Darüber hinaus kann Datenvisualisierungssoftware Lagerarbeitern helfen, ihre täglichen Ziele zu verfolgen, um sicherzustellen, dass alle Abläufe reibungslos verlaufen. All diese Optimierungen können Unternehmen helfen, auf Kurs zu bleiben und höhere unternehmensweite Ziele zu erreichen.
Potenzielle Probleme mit Business Intelligence Software
Bedarf an qualifizierten Mitarbeitern — Business Intelligence Software ist nicht unbedingt einfach. Oft erfordern diese Tools einen dedizierten Administrator, der bei der Implementierung der Lösung hilft und andere bei der Einführung unterstützt. Es gibt jedoch einen deutlichen Mangel an qualifizierten Datenwissenschaftlern und Analysten, die in der Lage sind, solche Lösungen einzurichten. Darüber hinaus werden dieselben Datenwissenschaftler damit beauftragt, die umsetzbaren Erkenntnisse aus den Daten abzuleiten. Ohne Personen, die in diesen Bereichen qualifiziert sind, sind diese Tools nicht annähernd so effektiv. Selbst die Self-Service Business Intelligence Tools, die von durchschnittlichen Geschäftsanwendern genutzt werden sollen, erfordern jemanden, der bei der Bereitstellung hilft. Unternehmen können sich an Support-Teams von Anbietern oder externe Berater wenden, wenn sie nicht in der Lage sind, jemanden intern einzustellen.
Datenorganisation — Business Intelligence Lösungen sind nur so gut wie die Daten, die sie konsumieren. Um das Beste aus dem Tool herauszuholen, müssen diese Daten organisiert sein. Das bedeutet, dass Datenbanken korrekt eingerichtet und richtig integriert werden müssen. Dies kann den Aufbau eines Data Warehouse erfordern, das Daten aus einer Vielzahl von Anwendungen und Datenbanken an einem zentralen Ort speichern kann. Unternehmen müssen möglicherweise ein dediziertes Datenvorbereitungssoftware Tool erwerben, um sicherzustellen, dass Daten richtig verbunden und bereinigt werden, damit die Business Intelligence Lösung sie auf die richtige Weise konsumieren kann. Dies erfordert oft einen qualifizierten Datenanalysten, IT-Mitarbeiter oder einen externen Berater, um sicherzustellen, dass die Datenqualität für eine einfache Analyse optimal ist.
Benutzerakzeptanz – Es ist nicht immer einfach, ein Unternehmen in ein datengetriebenes Unternehmen zu verwandeln. Besonders in älteren Unternehmen, die seit Jahren auf die gleiche Weise arbeiten, ist es nicht einfach, Mitarbeitern Analyticstools aufzuzwingen, insbesondere wenn es Möglichkeiten gibt, dies zu vermeiden. Wenn es andere Optionen gibt, wie Tabellenkalkulationen oder bestehende Tools, die Mitarbeiter anstelle von Business Intelligence Software verwenden können, werden sie höchstwahrscheinlich diesen Weg gehen. Wenn Manager und Führungskräfte jedoch sicherstellen, dass Business Intelligence Tools eine Notwendigkeit im Alltag eines Mitarbeiters sind, werden die Akzeptanzraten steigen. Es ist eine Sache, Business Intelligence Tools zu implementieren, um die digitale Transformation zu erreichen, aber wenn Benutzer die Software nicht annehmen, erreichen sie nicht wirklich die digitale Transformation.
Software und Dienstleistungen im Zusammenhang mit Business Intelligence Software
Außerhalb des Business Intelligence Bereichs gibt es eine Reihe von Analytik- und verwandten Lösungen, die mit Business Intelligence Tools interagieren.
Big Data Analytics Software — Big Data Analytics Software hat ähnliche Funktionalitäten wie Business Intelligence Plattformen. Sie können jedoch große, unstrukturierte Datensätze aus Big-Data-Clustern konsumieren. Diese Produkte erfordern ein gutes Maß an technischem Wissen, um die Daten aus den Dateisystemen abzufragen, in denen die Daten gespeichert sind. Diese Produkte verbinden sich mit Hadoop oder proprietären Hadoop-Distributionen. Sie bieten Analysten weiterhin die Möglichkeit, Daten zu visualisieren und zu vertiefen, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
Textanalyse-Software — Textanalyse-Software ermöglicht es Benutzern, Daten aus unstrukturierten Textdatensätzen zu visualisieren. Diese Tools verwenden oft natürliche Sprachverarbeitung, um Sentimentanalyse, Syntax-Parsing, Part-of-Speech-Tagging und Entitätsklassifizierung herauszuziehen. Diese Tools werden häufig von Datenteams und Analysten verwendet. Sie können verwendet werden, um Einblicke aus E-Mails und Telefontranskripten, Social-Media-Posts oder allgemeinen Dokumenten zu gewinnen.
Prädiktive Analysesoftware — Datenwissenschaftler und Entwickler von maschinellem Lernen benötigen möglicherweise prädiktive Analysesoftware. Diese Lösungen ermöglichen es Benutzern, Data Mining auf historischen Daten durchzuführen, um zukünftige Ergebnisse zu bestimmen. Mit prädiktiven Analysetools können Analysten Modelle und Algorithmen erstellen, die Muster und Trends aus vergangenen Daten nutzen, um für zukünftige Möglichkeiten zu planen. Diese Lösungen sind entscheidend bei der Prognose, der Identifizierung potenzieller Risiken oder der Entdeckung unerkannter Chancen innerhalb des Unternehmens.
Data Warehouse Software — Die meisten Unternehmen haben eine große Anzahl von unterschiedlichen Datenquellen, daher implementieren sie ein Data Warehouse, um alle Daten am besten zu integrieren. Data Warehouses können Daten aus mehreren Datenbanken und Geschäftsanwendungen speichern, was es Business Intelligence Tools ermöglicht, alle Unternehmensdaten aus einem einzigen Repository abzurufen. Diese Organisation ist entscheidend für die Qualität der Daten, die von Analysesoftware aufgenommen werden.
Datenvorbereitungssoftware — Eine weitere wichtige Lösung, die für eine einfache Datenanalyse erforderlich ist, ist ein Datenvorbereitungstool. Diese Lösungen ermöglichen es Benutzern, Daten zu entdecken, zu kombinieren, zu bereinigen und anzureichern, um eine einfache Analyse zu ermöglichen. Datenvorbereitungstools werden häufig von IT- oder Datenanalysten verwendet, die mit der Nutzung von Business Intelligence Tools beauftragt sind. Einige Business Intelligence Plattformen bieten Datenvorbereitungsfunktionen, aber Unternehmen mit einer Vielzahl von Datenquellen entscheiden sich oft für ein dediziertes Vorbereitungstool.
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