15 melhores ferramentas ETL em 2024

As organizações hoje têm acesso a um imenso volume de dados. Para colocar isso em perspectiva, em 2022, cerca de 97 zetabytes de dados foram gerados globalmente-são impressionantes 97 trilhões de gigabytes!

No entanto, esses dados permanecerão inexplorados sem os meios apropriados para extraí-los, transformá-los e carregá-los em um sistema de armazenamento para tomada de decisão. Consequentemente, as ferramentas ETL se tornaram indispensáveis ​​para organizações com visão de futuro que buscam integrar dados sem depender muito de TI.

O que são ferramentas ETL?

Ferramentas ETL são soluções de software que permitem que empresas extraiam dados de fontes distintas, transformem-nos e carreguem-nos em sistemas de destino, como um data lake ou data warehouse, para relatórios e análises.

Essas ferramentas ajudam a alavancar grandes quantidades de dados de várias fontes. Soluções ETL modernas, como Astera, oferecem suporte ao processamento em tempo real ou em lote, oferecem arquiteturas escaláveis ​​e integram-se a outras tecnologias, como inteligência empresarial (BI) e ferramentas de visualização de dados.

A lista das melhores ferramentas ETL em 2024:

1. Astera
2. Integrar
3. Fivetran
4. Talend
5. Dados Hevo
6. Skyvia
7. Gerenciamento de dados SAS
8. Pentaho
9. ponto
10. Blendo
11. Byte aéreo
12. Fábrica de Dados do Azure
13. Integrador de dados Oracle
14. Fluxo de ar Apache
15. Portátil.io

Como uma ferramenta ETL pode ajudar as equipes de dados?

Tradicionalmente, as empresas configuram pipelines ETL por meio de codificação manual, o que é ineficiente e demorado. O principal problema com a pilha de programação é que os dados são manipulados pelo elemento em vez de colunas e linhas, dificultando a integração de fontes heterogêneas.

Além disso, adicionar ou alterar pipelines de dados requer a construção de bibliotecas anteriores e integração de código complexo. Portanto, as empresas modernas começaram a usar ferramentas ETL automatizadas que podem lidar com processos ETL complexos com mais eficiência.

Ferramentas ETL simplificam o processo ETL ao abstrair essas complexidades e permitir que usuários não técnicos manipulem transformações de dados e fluxos de trabalho. Essa abstração simplifica o desenvolvimento, a manutenção e a escalabilidade, tornando os processos ETL mais acessíveis e eficientes para uma gama maior de usuários dentro de uma organização.

Aqui estão algumas razões pelas quais você deve optar por uma ferramenta ETL:

As ferramentas ETL criam pipelines de dados mais rapidamente

À semelhança de outros ferramentas de integração de dados, Ferramentas ETL usam automação para integrar dados e construir pipelines de dados mais rapidamente. Elas vêm equipadas com conectores pré-construídos para diversas fontes e destinos de dados, minimizando a necessidade de codificação personalizada e permitindo uma implementação mais rápida. Elas também oferecem uma interface visual para projetar e gerenciar pipelines de dados de forma mais integrada, para que usuários com experiência mínima ou nenhuma em codificação possam construir e manter pipelines de dados facilmente.

As ferramentas ETL são à prova de futuro

As ferramentas ETL modernas são projetadas para serem adaptáveis ​​e flexíveis para lidar com requisitos e tecnologias de dados em constante mudança. A maioria dos fornecedores de ferramentas ETL atualiza constantemente as funcionalidades e adiciona conectores em resposta a novas tecnologias e práticas recomendadas.

A ferramenta ETL pode lidar facilmente com dados complexos

Lidar com dados brutos complexos e não estruturados é uma tarefa difícil. As ferramentas ETL evoluíram para enfrentar esse desafio, incorporando recursos e capacidades para lidar com dados em vários formatos e estruturas. Além disso, muitas soluções ETL permitem que os usuários escrevam transformações personalizadas para ingerir, limpar e manipular dados complexos.

As ferramentas ETL reduzem a probabilidade de erro

As ferramentas ETL reduzem significativamente o risco de erros nos pipelines de dados, principalmente por meio da automação. A eliminação de tarefas manuais também elimina o risco de erros humanos. Além disso, muitas ferramentas ETL vêm com controles de validação de dados para garantir que os dados passem pelos critérios especificados antes de atingir um destino de destino. A interface visual e o fluxo de trabalho também ajudam a reduzir a probabilidade de erros.

Tipos de ferramentas ETL

A crescente demanda por gerenciamento eficaz de dados e o aumento do volume, variedade e velocidade dos dados levaram ao desenvolvimento de diferentes classes de ferramentas, incluindo:

Ferramentas ETL de código aberto

Ferramentas ETL de código aberto são gratuitas para uso. Você pode acessar facilmente o código-fonte delas e estender sua funcionalidade para atender aos seus requisitos de dados. Embora as ferramentas ETL de código aberto sejam flexíveis, elas não têm a interface de usuário amigável que a maioria das ferramentas comerciais oferece. Além disso, elas oferecem funcionalidade limitada e é altamente provável que uma determinada solução de código aberto seja incompatível com seus pipelines de dados existentes.

Ferramentas ETL personalizadas

Muitas empresas projetam suas soluções ETL internamente usando pipelines de dados e linguagens de programação como Python e SQL. Embora permitam maior personalização para atender a requisitos de dados específicos, essas ferramentas consomem tempo para serem construídas e são complexas para manter. Uma solução ETL interna é viável para empresas que lidam com quantidade limitada de dados e pipelines de dados simples.

Ferramentas ETL baseadas em nuvem

Ferramentas ETL baseadas em nuvem permitem que você gerencie dados de vários aplicativos baseados em nuvem. Essas soluções são implantadas na nuvem para processar grandes volumes de dados sem investir em infraestrutura adicional.

Ferramentas ETL corporativas

Softwares Enterprise ETL são soluções especializadas para grandes organizações executarem processos ETL de forma eficiente. Você pode ingerir dados de fontes distintas em um repositório de dados centralizado para relatórios e análises. Essas soluções têm capacidades avançadas para executar transformações complexas de dados e lidar com processamento de dados em escala.

Muitos fornecedores cobram uma taxa de licença anual ou seguem um modelo de pagamento conforme o uso. Os principais provedores oferecem treinamento e recursos extensivos, além da funcionalidade ETL. As ferramentas Enterprise ETL são fáceis de usar, mesmo para usuários empresariais, pois apresentam interfaces sem código alimentadas por funcionalidades de arrastar e soltar e apontar e clicar.

As 15 principais ferramentas ETL em 2024

Hoje, várias ferramentas ETL estão disponíveis no mercado, diferindo em suas ofertas e nos tipos de casos de uso suportados.

1. Astera
2. Integrar
3. Fivetran
4. Talend
5. Dados Hevo
6. Skyvia
7. Gerenciamento de dados SAS
8. Pentaho
9. ponto
10. Blendo
11. Byte aéreo
12. Fábrica de Dados do Azure
13. Integrador de dados Oracle
14. Fluxo de ar Apache
15. Portátil.io

Astera

Astera é uma plataforma unificada, sem código, para empresas que desejam simplificar seus processos ETL e ELT. Equipado com uma interface intuitiva e fácil de usar, ele permite que você crie pipelines de dados automatizados que integram e processam dados de fontes distintas. Além do ETL, Astera fornece um ecossistema de dados de ponta a ponta para extração de dados, integração, intercâmbio eletrônico de dados (EDI), gerenciamento de API e armazenamento de dados.

Principais recursos do Astera:

• Poderoso mecanismo ETL: Construído em um mecanismo robusto de processamento paralelo, Astera lida sem esforço com grandes volumes de conjuntos de dados, garantindo operações ETL suaves e eficientes com velocidade.
• Automação e Orquestração: Astera agiliza os fluxos de trabalho por meio de recursos de agendamento de tarefas, permitindo configurar processos uma vez e automatizar a execução.
• Interface intuitiva e sem código: A ferramenta prioriza a facilidade de uso e oferece uma interface de arrastar e soltar que capacita usuários empresariais e técnicos a lidar com tarefas complexas de ETL com facilidade.
• Extensa biblioteca de conectores: Astera oferece suporte a uma ampla variedade de conectores para fontes e destinos locais e baseados em nuvem, incluindo bancos de dados, data warehouses e data lakes. Além disso, você pode conectar-se facilmente a outras fontes ou destinos por meio de conectores de API pré-construídos.
• Extração de dados baseada em IA: A solução oferece processamento inteligente de documentos. A extração alimentada por IA permite capturar dados sem esforço de documentos semiestruturados e não estruturados.
• Capacidades de transformação de dados: Astera oferece uma variedade de transformações e funções avançadas integradas, como Tree Join, Normalização, classificação, filtro, distinto, etc., o que simplifica a manipulação de dados. Você pode arrastar e soltar facilmente as transformações necessárias e mapeá-las em seus pipelines de dados.
• Extensa biblioteca de conectores: Astera oferece suporte a uma ampla variedade de conectores para fontes e destinos locais e baseados em nuvem, incluindo bancos de dados, data warehouses e data lakes. Além disso, você pode conectar-se facilmente a outras fontes ou destinos por meio de conectores de API pré-construídos.
• Garantia de qualidade de dados: A ferramenta apresenta funcionalidades robustas de qualidade de dados integradas que permitem limpeza, criação de perfil e validação de dados. Você também pode definir regras de qualidade de dados para sinalizar registros errados para revisão posterior.
• Segurança e governança de dados: AsteraO ecossistema da empresa melhora a integridade e a privacidade dos dados por meio de mecanismos avançados de segurança e governança de dados, impedindo o acesso não autorizado ou possíveis violações.

Preço: Astera oferece preços personalizados de acordo com seu caso de uso e necessidades específicas de integração e gerenciamento de dados. Contato para obter um orçamento.

Integrar.io

Integrate.io é uma ferramenta ETL projetada para integração e transformação de dados. A ferramenta vem com uma variedade de customização, modelos de integração, monitoramento e registro, recursos e recursos de CDC, disponíveis por meio de diferentes pacotes de preços.

Principais recursos do Integrate.io:

• Compatibilidade da fonte de dados:io oferece suporte a várias fontes de dados, incluindo bancos de dados, serviços em nuvem, aplicativos da web e arquivos simples.
• Funções de transformação: A ferramenta vem com recursos de limpeza, enriquecimento e transformação de dados.
• Integração na nuvem:io oferece escalabilidade e integra-se facilmente com plataformas em nuvem.

Preço: Baseado em crédito com 4 níveis. Começa em US$ 3/crédito.

Fivetran

Fivetran é uma plataforma de movimentação de dados que automatiza a extração e o carregamento de dados de vários sistemas de origem para um data warehouse ou destino centralizado. A ferramenta suporta o processo ETL via dbt, permitindo que você acesse e analise seus dados para fins de análise.

Principais recursos do Fivetran:

• Ampla compatibilidade de fontes: Fivetran oferece suporte a uma variedade de fontes de dados, incluindo bancos de dados, serviços em nuvem, aplicativos e APIs.
• Mapeamento e transformação de esquema: Oferece mapeamento de esquema e transformação básica de dados.
• Monitoramento e Alertas: A ferramenta inclui recursos de monitoramento e alerta para rastrear o desempenho do pipeline de dados e detectar problemas.

Preço: 4 níveis. Teste gratuito disponível para cada nível.

Talend

Talend (adquirida pela Qlik) é uma plataforma de integração e transformação de dados que auxilia organizações na ingestão, limpeza, conversão e movimentação de dados de diversas fontes para um destino alvo. A plataforma é compatível com fontes de dados locais e baseadas em nuvem.

Principais recursos do Talend:

• Talend fornece uma variedade de recursos de transformação de dados para limpeza e enriquecimento de dados.
• Os usuários podem obter recursos de integração e governança de dados em uma única plataforma.
• A ferramenta oferece uma ampla gama de conectores e adaptadores para diversas fontes de dados e plataformas para oferecer suporte à integração.

Preço: Variável, com base em 4 níveis.

Dados Hevo

Hevo Data é uma plataforma ETL que suporta integração, movimentação e processamento de dados. Como outras ferramentas ETL, ela suporta uma ampla gama de fontes e destinos de dados.

Principais recursos do Hevo Data:

• O Hevo fornece transformações baseadas em Python e pré-criadas.
• Ele fornece recursos de movimentação de dados quase em tempo real.
• A ferramenta também possui recursos de monitoramento e alerta que permitem rastrear o desempenho do trabalho ETL e receber notificações sobre quaisquer anomalias.

Preço: 4 níveis. Nível gratuito disponível.

Skyvia

Skyvia é uma plataforma ETL que permite às empresas automatizar a extração de dados de várias fontes, realizar transformações de dados e carregá-los em destinos de destino para integração e processamento de dados.

Principais recursos do Skyvia:

• A plataforma suporta atualizações incrementais de dados, reduzindo a necessidade de transferências completas de dados durante o ETL.
• Skyvia inclui mecanismos de tratamento de erros para identificar e gerenciar problemas durante a integração de dados.
• A ferramenta oferece suporte ao arquivamento de dados, permitindo que as organizações armazenem dados históricos com segurança para conformidade e análise histórica.

Preço: 5 níveis: Nível gratuito disponível. O próximo nível começa em US$ 79/mês.

Gerenciamento de dados SAS

O SAS Data Management fornece recursos de ETL para integração de dados de diversas fontes, como bancos de dados, plataformas de CRM e muito mais. Ele permite realizar a extração de dados de vários formatos de arquivo, aplicar transformações para atender aos formatos e padrões desejados e carregar os dados processados ​​em sistemas de destino para análise e geração de relatórios.

Principais recursos do SAS Data Management:

• A plataforma fornece gerenciamento de metadados para documentar e rastrear a linhagem dos dados.
• Ele oferece suporte ao processamento ETL em tempo real e em lote para atender a vários requisitos de integração de dados.
• A plataforma inclui mecanismos de tratamento de erros e recursos de registro para solucionar problemas de ETL.

Preço: Disponível a pedido.

Pentaho

Pentaho é uma plataforma ETL de código aberto que permite às empresas realizar integração e análise de dados. A plataforma possui uma edição comunitária gratuita, mas também oferece licença comercial para empresas. Ele oferece suporte a vários processos, como ingestão, limpeza, padronização e armazenamento.

Principais recursos do Pentaho:

• Você pode estender os recursos ETL do Pentaho com plugins e scripts personalizados para maior personalização. No entanto, isso requer conhecimento técnico.
• Pentaho suporta integração com tecnologias de big data como Hadoop, para que você possa processar grandes conjuntos de dados.
• A plataforma inclui recursos de qualidade de dados para limpar e validar dados durante processos de ETL.

Preço: Disponível a pedido.

ponto

Stitch é um serviço de integração de dados baseado em nuvem que habilita processos ETL. Ele fornece uma plataforma para extrair, transformar e carregar dados de várias fontes para o destino de escolha.

Principais recursos do Stitch:

•  O Stitch oferece suporte a ETL de várias fontes de dados, incluindo bancos de dados, aplicativos em nuvem e APIs.
• A ferramenta vem com recursos de replicação de dados automatizada e programada para atualizar dados.
• Ele foi projetado como um serviço ETL nativo da nuvem que pode acomodar necessidades de dados em constante mudança.

Preço: 3 níveis, disponíveis tanto mensalmente quanto anualmente. Começa em $100.

Blendo

Blendo é uma ferramenta ETL self-service que fornece acesso a várias fontes de dados em nuvem. Usando o Blendo, você pode automatizar a transformação de dados, bem como transferir conjuntos de dados brutos para o banco de dados ou um data warehouse em nuvem de sua escolha.

Principais recursos do Blendo:

• O Blendo oferece suporte à conectividade com Redshift, BigQuery e outros data warehouses.
• Ele oferece a capacidade de automatizar todo o processo ETL.
• O Blendo foi projetado para ser dimensionado de acordo com os requisitos de dados em evolução.

Preço: A partir de US$ 250/mês. Teste gratuito disponível.

Byte aéreo

Airbyte é uma ferramenta de integração de dados de código aberto. Ela permite que os usuários façam ETL/ELT de seus dados para vários data lakes, warehouses e bancos de dados. Ela é especializada em movimentação de dados e requer ferramentas externas, como dbt, para transformar dados.

Principais recursos do Airbyte:

• Integração de RAG e dados não estruturados para carregamento de dados não estruturados.
• Conectividade com vários bancos de dados.
• Segurança de dados e governança para modelos de implantação.

Preço: Baseado em níveis com 4 níveis. O nível de código aberto é gratuito. O nível de nuvem tem preço baseado no volume de dados replicados.

Fábrica de Dados do Azure

O Azure Data Factory é o serviço baseado em nuvem da Microsoft para criar e gerenciar fluxos de dados na nuvem. Ele permite abordagens programáticas e baseadas em UI para lidar com dados.

Principais recursos do Azure Data Factory:

• Pré-visualização e validação de dados.
• Gatilhos de eventos personalizados para ETL
• Recursos de segurança, incluindo controles de acesso baseados em funções.

Preço: Variável. Baseado em: Pipeline, fluxo de dados e operações de fábrica de dados.

Integrador de dados Oracle

O Oracle Data Integrator (ODI) é a oferta da Oracle para todos os processos de integração de dados, incluindo ETL. Ele fornece suporte para vários requisitos de integração e é compatível com o Oracle Warehouse Builder (OWB) e o Oracle Enterprise Manager.

Principais recursos do Oracle Data Integrator:

• Serviços de dados habilitados para SOA.
• ETL com suporte a Big Data.
• Processamento paralelo para ETL aprimorado

Preço: Variável. Com base em GBs consumidos, uso do espaço de trabalho, execução do pipeline e streaming OCI.

Fluxo de ar Apache

Apache Airflow é outra ferramenta de código aberto com suporte para ETL. Ele utiliza frameworks Python para gerenciar pipelines de dados, permitindo que os fluxos de trabalho ETL sejam dinâmicos e extensíveis

Principais recursos do Apache Airflow:

• Parametrização de fluxo de trabalho usando o mecanismo Jinja.
• Várias opções de automação de fluxo de trabalho.
• Registro visual de todos os fluxos de trabalho e tarefas de pipelines.

Preço: Código aberto/gratuito.

Portátil.io

Portable é um software de integração de dados em nuvem que fornece conectividade a muitas fontes e pode projetar integrações personalizadas sob demanda. Portable.io também pode fazer ELT/ELT de dados para vários bancos de dados importantes.

Principais características do Portable:

• Replicação de dados em muitas fontes de cauda longa.
• Suporte ao cliente dedicado 24×7 para alterações de dados de origem.
• Desenvolvimento e execução livres de novos conectores.

Preço: 3 níveis. Starter, Scale e Enterprise. O preço começa em US$ 290 por mês.

Recursos a serem procurados em uma ferramenta ETL

Antes de investir em uma plataforma ETL, você deve avaliar suas capacidades e recursos para determinar se ela atenderá aos seus requisitos de gerenciamento de dados. Aqui estão alguns recursos importantes que uma solução ETL deve ter:

1. Extração de dados: Uma ferramenta ETL eficaz deve ter a capacidade de se conectar a uma ampla variedade de fontes de dados, incluindo bancos de dados (SQL, NoSQL), APIs e vários formatos de arquivo (CSV, JSON, XML). Ele também deve suportar extração de dados não estruturados, para que você possa extrair facilmente dados de PDF e documentos digitalizados para otimizar a transferência de dados e reduzir o tempo de processamento.
2. Biblioteca de conectores: As ferramentas ETL modernas oferecem uma ampla biblioteca de conectores, incluindo formatos de arquivo, bancos de dados e plataformas de nuvem. Certifique-se de que a ferramenta que você compra pode oferecer suporte nativo às suas fontes de dados.
3. Facilidade de uso: O gerenciamento de mapeamentos ETL codificados de forma personalizada é um processo complexo que requer profundo conhecimento de desenvolvimento. Para economizar recursos de desenvolvedor e transferir dados das mãos dos desenvolvedores para usuários corporativos, você precisa de uma solução ETL corporativa que ofereça um ambiente intuitivo e sem código para extrair, transformar e carregar dados.
4. Transformações de dados: as necessidades de transformação de dados variam de transformações simples, como pesquisas e junções, a tarefas mais complexas, como desnormalizar dados ou converter dados não estruturados em tabelas estruturadas. Você deve selecionar uma ferramenta ETL que ofereça uma variedade de transformações simples e mais avançadas de acordo com seus requisitos de manipulação de dados.
5. Qualidade e criação de perfil de dados: você deseja apenas que dados limpos e precisos sejam carregados em seu repositório. Portanto, priorize o gerenciamento da qualidade dos dados e procure uma plataforma ETL que ofereça qualidade de dados integrada e recursos de criação de perfil para determinar a consistência, precisão e integridade dos dados corporativos.
6. Automação: As grandes empresas devem lidar diariamente com centenas de trabalhos de ETL, o que só é possível através da automação. Procure uma solução avançada de automação ETL com recursos de automação ponta a ponta, incluindo agendamento de tarefas e orquestração de processos, para agilizar os processos de gerenciamento de dados.
7. Monitoramento e registro: Recursos abrangentes de monitoramento são vitais para acompanhar o desempenho do trabalho ETL. Procure ferramentas que ofereçam registro detalhado de execução de trabalhos, tratamento de erros e notificações. Isso permite identificar e resolver problemas prontamente, garantindo a qualidade e a confiabilidade dos dados.
8. Escalabilidade e desempenho: Uma ferramenta ETL deve oferecer capacidades de processamento paralelo para lidar com grandes conjuntos de dados. O processamento paralelo divide as tarefas em unidades menores e as processa simultaneamente, reduzindo significativamente o tempo de processamento. Além disso, as ferramentas devem ter recursos de otimização, como otimização de consultas e gerenciamento de memória, para melhorar o desempenho.

Como selecionar a ferramenta ETL certa?

Selecionar a ferramenta ETL certa é uma decisão crucial que pode impactar significativamente a integração de dados e as capacidades analíticas de uma empresa. Veja como escolher a ferramenta ETL mais adequada:

Defina seus requisitos

Comece definindo claramente os requisitos de ETL da sua organização. Quais fontes de dados você precisa integrar? Que tipos de transformações são necessárias? Qual é o volume de dados com o qual você está lidando e quais são as taxas de crescimento esperadas? Considere as metas de longo prazo e os requisitos de escalabilidade da sua organização.

Avalie fontes e formatos de dados

Faça um balanço das fontes de dados que você possui. Certifique-se de que a ferramenta ETL escolhida possa se conectar e ingerir dados dessas fontes, sejam elas bancos de dados, serviços em nuvem, serviços web ou arquivos simples. Verifique se a ferramenta oferece suporte aos formatos de dados comumente usados ​​em sua organização, como CSV, JSON, XML ou formatos proprietários.

Avalie as capacidades de transformação de dados

Considere a complexidade das transformações de dados necessárias para os seus processos de negócios. Procure ferramentas ETL que ofereçam as funções e capacidades de transformação necessárias para atender às suas necessidades. Avalie o suporte da ferramenta para lidar com a qualidade dos dados, limpeza de dados e tratamento de erros para garantir a confiabilidade dos dados transformados.

Escalabilidade e desempenho

Analise a escalabilidade e os recursos de desempenho da ferramenta. Ele lidará com seus volumes de dados atuais com eficiência e poderá ser dimensionado à medida que seus dados crescerem? Procure recursos como processamento paralelo, computação distribuída e processamento na memória que possam melhorar o desempenho do ETL.

Facilidade de uso e facilidade de uso

Considere o conhecimento técnico de sua equipe. Escolha ferramentas ETL que correspondam ao conjunto de habilidades de sua equipe. Avalie a interface do usuário da ferramenta quanto à facilidade de uso, bem como seu suporte para desenvolvimento ETL sem código. Uma solução sem código pode proporcionar economias substanciais de custos no longo prazo. Isso ocorre porque a contratação de recursos técnicos para gerenciar e manter pipelines de ETL pode ser cara.

Integração com sistemas existentes

Certifique-se de que a ferramenta ETL selecionada se integra perfeitamente aos seus sistemas existentes, como data warehouses, ferramentas de BI e plataformas analíticas. A compatibilidade com sua pilha de tecnologia é essencial para um ecossistema de dados contínuo. Muitas empresas optam por uma solução que fornece um ecossistema de dados unificado e completo para evitar trabalhar com vários fornecedores.

Segurança e Conformidade

Avalie os recursos de segurança da ferramenta, incluindo criptografia de dados, controles de acesso e certificações de conformidade (por exemplo, GDPR, HIPAA). Certifique-se de que ele esteja alinhado com os requisitos de conformidade e segurança de dados da sua organização. Além disso, a ferramenta ETL deve apoiar práticas eficazes de governação de dados para garantir que as medidas de segurança de dados se alinhem com as políticas de dados organizacionais.

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