엑셀의 중복 데이터는 단순한 골칫거리가 아닙니다. 이는 행마다 분석의 신뢰성을 갉아먹고, 결과적으로 비즈니스 의사결정의 타당성까지 훼손하는 숨겨진 비용입니다. 고객 정보, 제품 재고 또는 재무 보고서를 관리하고 있다면, 단 한 건의 잘못된 데이터만으로도 예산 낭비와 신뢰할 수 없는 예측으로 이어질 수 있다는 사실을 잘 알고 계실 것입니다.

이러한 중복을 제거하는 것은 선택 사항이 아니라, 구체적인 데이터를 바탕으로 성장하고자 하는 모든 중소기업에게 필수적인 작업입니다. 하지만 인내심을 갖고 수천 줄의 데이터를 일일이 훑어보는 수동적인 방식은 속도가 느리고, 답답할 뿐만 아니라 실수가 발생하기 쉬운 위험성이 큽니다.

이 가이드에서는 정리되지 않은 스프레드시트를 신뢰할 수 있는 데이터 소스로 바꾸는 방법을 알려드립니다. 내장된 도구부터 정확성을 보장하고 귀중한 시간을 절약해 주는 자동화 솔루션에 이르기까지, 엑셀에서 중복 데이터를 찾는 가장 효과적인 방법들을 살펴보겠습니다. 각 상황에 맞는 적절한 도구를 선택하는 법을 배우고, 항상 탄탄한 근거를 바탕으로 의사결정을 내릴 수 있도록 도와드리겠습니다.

중복 데이터가 기업에 미치는 비용

잠시나마 너무나 흔한 상황을 떠올려 보세요. 부정확한 고객 정보로 인해 동일한 고객에게 여러 번 이메일을 쏟아내는 이메일 마케팅 캠페인이라든가, 일부 주문이 두세 번 중복 입력되어 매출 보고서의 수치가 부풀려진 경우를 말입니다. 이는 추상적인 가정이 아닙니다. 바로 여러분의 스프레드시트에 숨어 있는 중복 기록이 초래하는 직접적인 결과입니다.

엑셀을 데이터 분석의 핵심 도구로 사용하는 중소기업의 경우, 이 문제를 간과하는 것은 모래성 위에 전략을 세우는 것과 다름없습니다. 포착되지 않은 중복 데이터 하나하나가 다음과 같은 결과를 초래할 수 있습니다:

• 예산 낭비: 잘못된 수치에 기반한 여러 커뮤니케이션 활동이나 프로젝트에 자원을 투자하는 경우.
• 신뢰할 수 없는 예측: 데이터 양이 인위적으로 부풀려진다면 추세 분석은 공상이나 다름없게 된다.
• 잘못된 결정: 부정확한 정보를 바탕으로 한 전략은 기업 성과에 악영향을 미치고 내부 신뢰도를 훼손할 수 있습니다.
• 시간 낭비: 팀이 수동 정리 작업에 허비하는 귀중한 시간. 이 작업은 자동화될 수 있고, 또 자동화되어야 합니다.

수동 청소의 숨겨진 위험

많은 사람들이 수동적인 방법으로 엑셀에서 중복 데이터를 찾아내려는 시도를 하지만, 이는 이점보다 함정이 더 많은 접근 방식입니다. 이 문제는 놀라울 정도로 널리 퍼져 있습니다. 이탈리아 IT 시장 조사에 따르면, 10만 건 이상의 레코드를 보유한 중소기업의 약 72%가 상당한 양의 중복 데이터가 존재한다고 보고하고 있습니다.

조건부 서식 같은 기법을 활용한 뒤 수동으로 삭제하는 방식이 성공을 보장하는 것은 아닙니다. 오히려 그 반대입니다. 이 방법은 정리 작업 시 약 15%에서 22%에 달하는 오류율을 유발할 수 있습니다. Excel에서 중복 항목 표시 기능에 대해 자세히 알아보시면 그 이유를 더 명확히 이해하실 수 있습니다.

정제된 데이터셋은 최종 목표가 아니라, 모든 가치 있는 분석의 출발점입니다. 데이터 정제를 수동적이고 비용이 많이 드는 작업에서 체계적인 프로세스로 전환하는 것은 결정적인 경쟁 우위를 제공합니다.

복잡한 수식이나 스크립트를 다루기 전에, 우선 엑셀이 제공하는 기본 도구를 숙지하는 것이 필수적입니다. 이는 내장된 함수들로, 신속한 작업이나 소규모 데이터 세트를 관리하는 데 안성맞춤입니다. 엑셀에서 중복 데이터를 찾아야 하고 신속한 조치가 필요할 때, 이 함수들이 가장 먼저 활용할 수 있는 도구입니다.

빠른 해결 방법: 중복 항목 제거 및 조건부 서식

흔히 접하는 상황을 생각해 보세요. 방금 고객 명단을 가져왔는데, 명백히 중복된 항목을 즉시 정리해야 하는 경우입니다. 또는 전자상거래 사이트에 상품 목록을 업로드해야 하는데, 상품 코드가 중복되면 재고 관리가 엉망이 될 수 있습니다. 이런 경우 굳이 일을 복잡하게 만들 필요는 없습니다. Excel의 내장 도구는 바로 해결책을 제공하도록 설계되었습니다.

‘중복 항목 제거’ 기능을 사용하여 완전히 정리하세요

'중복 제거' 도구는 동일한 값을 가진 전체 행을 한 번에 제거할 수 있는 가장 간편한 방법입니다. 이 도구는 '데이터' 탭에서 찾을 수 있으며 매우 강력하지만, 사용 시 어느 정도 주의가 필요합니다. 이 도구의 진정한 장점은 사용자가 선택한 하나 이상의 열을 기준으로 '중복'을 정의할 수 있다는 점에 있습니다.

실제 예를 들어보겠습니다. "이름", "성", "이메일" 열이 있는 연락처 목록을 상상해 보세요.

• “성” 열만 선택하여 이 도구를 적용하면, Excel은 처음 발견된 행을 제외한 동일한 성을 가진 모든 행을 삭제합니다. 이로 인해 발생할 수 있는 문제는 무엇일까요? 순전히 우연히 성이 같은 서로 다른 고객들이 삭제될 수 있다는 점입니다.
• 반면 세 열을 모두 선택하면, 이름, 성, 이메일 주소가 정확히 일치하는 행만 삭제하게 됩니다. 이는 훨씬 더 정확하고 정밀한 작업입니다.

이 대화 상자에서는 여기에서 볼 수 있듯이, 검사를 수행할 열을 정확하게 선택할 수 있습니다.

이미지에서 볼 수 있듯이, 그 단순함이 놀라울 정도입니다. 데이터 범위를 선택한 후에는, 특정 행을 중복으로 간주하기 위해 일치해야 할 열에 체크하기만 하면 됩니다.

조건부 서식을 사용하여 중복 항목 강조 표시하기

만약 아무것도 삭제하고 싶지 않다면, 적어도 당장은? 어떤 결정을 내리기 전에 직접 확인이 필요하다면? 바로 이때 조건부 서식이 유용합니다. 이 방법은 데이터를 삭제하지 않고, 중복된 값이 포함된 셀을 시각적으로 강조 표시해 줄 뿐입니다.

이는 탐색적 데이터 분석에 안성맞춤인 방법입니다. 회계 장부에 동일한 번호가 반복된 청구서가 있는지 확인해야 한다고 가정해 보세요. 몇 번의 클릭만으로 청구서 번호가 중복된 모든 셀을 색으로 표시할 수 있어, 실수로 중요한 데이터를 삭제할 위험 없이 각 사례를 하나하나 자세히 살펴볼 수 있습니다.

조건부 서식은 중복 항목 찾기를 ‘막연하게’ 진행하는 작업에서 시각적이고 체계적인 분석으로 바꿔줍니다. 이를 통해 문제를 해결하기 전에 먼저 파악할 수 있는 능력을 제공합니다.

이러한 접근 방식은 데이터 품질 관리 단계에서 매우 유용한 도구입니다. PDF 파일과 같은 외부 소스의 데이터를 자주 다루는 경우, 초기 단계부터 오류를 줄이기 위해 PDF 데이터를 Excel로 올바르게 변환하는 방법도 함께 알아보시는 것을 권장합니다.

두 도구 모두 훌륭한 출발점이지만, 각각의 한계가 있습니다. “중복 제거”는 되돌릴 수 없는, 거의 무자비한 작업입니다. 반면 “조건부 서식”은 대용량 파일의 부하를 증가시켜 처리 속도를 늦출 수 있습니다. 상황이 더 까다로워지고 데이터가 더 복잡해지면, 더 고급 기법으로 넘어갈 때입니다.

수식과 Power Query: 정교한 제어가 필요할 때

엑셀의 기본 기능만으로는 부족할 때, 이제 본격적인 기능을 활용할 때입니다. 복잡한 논리를 적용해 중복 데이터를 처리해야 하거나, 매주 수신하는 보고서의 정리 작업을 자동화해야 한다면, 수식과 Power Query는 단순한 선택지가 아니라 바로 해결책입니다.

이는 오류가 발생하기 쉬운 수동 방식에서 체계적이고 신뢰할 수 있으며 재사용 가능한 시스템으로의 전환을 의미합니다. 단순한 강조 표시나 제거를 넘어서는 이 기능은, 방대한 양의 중요한 데이터를 다루거나 지속적으로 업데이트되는 데이터 흐름을 처리할 때 필수적인 정밀한 제어력을 제공합니다.

공식: 중복 항목을 식별하기 위한 맞춤형 검사

이 수식을 사용하면 중복 항목이 무엇인지 절대적인 정확도로 직접 판단할 수 있습니다. 가장 검증되고 신뢰할 수 있는 방법은 보조 열을 생성하고 CONTA.SE 함수(영문판 Excel을 사용하는 경우 COUNTIF)를 활용하는 것입니다. 이 기법은 단순히 중복 항목을 찾아내는 데 그치지 않고, 각 항목이 몇 번이나 나타나는지도 알려줍니다.

주문 목록이 있고, 중복된 거래 ID가 있는지 확인하고 싶다고 가정해 봅시다. ‘개수’ 열을 추가하고 아주 간단한 수식을 입력할 수 있습니다: =COUNTIF(A$2:A$100, A2).

이 수식은 A2 셀의 값이 전체 목록에서 몇 번 나타나는지 계산합니다. 이 수식을 아래로 끌어내리면 각 행에 대한 명확한 결과를 확인할 수 있습니다:

• 값이 1이면 해당 행이 유일함을 의미합니다.
• 1보다 큰 값은 해당 행이 중복된 행(또는 그 중 하나)임을 나타냅니다.

이제 이 열에 필터를 적용하여 1보다 큰 값만 표시하면 됩니다. 자, 이제 모든 중복 데이터를 추출했으니 분석하거나 삭제할 준비가 되었습니다.

최신 버전의 Excel(Microsoft 365 이상)을 사용한다면, UNICI (UNIQUE) 및 FILTRO (FILTER)와 같은 동적 배열 함수를 통해 작업을 훨씬 더 빠르게 처리할 수 있습니다. 단 하나의 수식만으로, 보조 열을 만들 필요 없이 시트의 새로운 영역에 고유한 값들로만 구성된 정리된 목록을 추출할 수 있습니다.

수식을 사용하면 중복 검색을 정적인 작업에서 동적인 분석으로 전환할 수 있습니다. 이를 통해 엑셀의 규칙이 아닌, 사용자가 직접 정한 규칙에 따라 중복 항목을 정의하고, 집계하며, 필터링할 수 있는 완전한 제어권을 갖게 됩니다.

Power Query: 삶을 바꿔주는 자동화

하지만 데이터를 정기적으로 다루는 모든 사용자에게 진정한 전환점이 되는 것은 바로 Power Query입니다. Excel의 ‘데이터 가져오기 및 변환’ 메뉴에 통합된 이 도구는 단순한 중복 데이터 찾기 도구를 훨씬 뛰어넘는 기능을 제공합니다. 이는 모든 정리 단계를 기록하여 단 한 번의 클릭으로 반복 실행할 수 있게 해주는 진정한 자동화 엔진입니다.

이 과정은 놀라울 정도로 직관적입니다. 먼저, Power Query 편집기에 데이터를 불러옵니다. 데이터가 불러오면, 중복 레코드를 구성하는 열들을 선택한 다음 "행 제거" > "중복 제거" 기능을 사용합니다.

이 인포그래픽은 여러분의 목적에 가장 적합한 방법을 선택하기 위한 의사결정 과정을 잘 요약하고 있습니다.

보시다시피, 중복 항목을 단순히 식별해야 하는지 아니면 완전히 제거해야 하는지에 따라 접근 방식이 달라집니다. 그리고 반복적인 작업의 경우, Power Query가 거의 항상 최선의 선택으로 드러납니다.

Power Query의 진정한 매력은 시간이 지날수록 드러납니다. 쿼리를 한 번 설정해 두면, 데이터 소스를 업데이트하고(예를 들어, 지난달 파일을 새로운 파일로 교체하는 등) "새로 고침"을 누르기만 하면 됩니다. 그러면 Excel이 중복 제거를 포함하여 사용자가 정의한 모든 단계를 자동으로 반복하여, 몇 초 만에 정리된 데이터 세트를 제공해 줍니다.

CSV 파일이나 기타 정기 보고서를 자주 다루는 경우, 이는 필수적인 접근 방식입니다. 이러한 워크플로를 최적화하는 방법에 대해 더 자세히 알고 싶다면, Excel에서 CSV 파일을 관리하는 데 필요한 필수 가이드가 훌륭한 출발점이 될 것입니다.

VBA 매크로를 활용한 청소 자동화

일반적인 도구만으로는 더 이상 부족하다면, 이제 한 단계 더 발전할 때입니다. 매일 방대한 양의 데이터를 다루며 완벽한 유연성을 추구하는 분들에게, Visual Basic for Applications(VBA) 기반 매크로는 엑셀 자동화의 진정한 최전선입니다.

물론 모든 사람에게 적합한 해결책은 아닙니다. 하지만 복잡하고 반복적인 작업을 클릭 한 번으로 실행되는 프로세스로 바꾸는 것이 목표라면, VBA는 여러분의 업무 효율을 획기적으로 높여줄 수 있습니다.

이 아이디어는 ‘중복 제거’나 ‘Power Query’의 한계를 극복하고, 사용자의 구체적인 요구 사항에 맞춰 설계된 로직을 구현하는 것입니다. 단순히 중복 데이터를 찾는 것뿐만 아니라, 여러 기준에 따라 분석하고, 보관용 시트로 이동시키며, 이메일로 알림을 보내거나, 상황에 따라 달라지는 규칙에 따라 색상을 지정하는 등의 작업을 수행한다고 상상해 보십시오. 이것이 바로 VBA를 통해 가능해지는 자동화입니다.

VBA 매크로 입문하기

먼저, 기본적으로 숨겨져 있는 Excel 리본 메뉴의 ‘개발’ 탭을 활성화해야 합니다. 이 작업은 한 번만 수행하면 됩니다. ‘파일’ > ‘옵션’ > ‘리본 메뉴 사용자 지정’으로 이동한 후 ‘개발’ 상자에 체크 표시를 해주세요. 끝입니다. 이제 코드를 작성하거나 붙여넣을 수 있는 Visual Basic 편집기를 사용할 수 있게 되었습니다.

매크로를 엑셀에 제공하는 레시피라고 생각해보세요. 버튼이나 메뉴를 수동으로 클릭하는 대신, 이러한 동작을 — 그리고 그 이상의 기능까지 — 자동적이고 즉각적으로 수행하도록 지시하는 명령어를 작성하면 됩니다.

중복 데이터를 관리하는 VBA 스크립트

구체적인 예를 들어보겠습니다. 한 열이 아닌 두 열, 즉 "이름"(A열)과 "성"(B열)을 기준으로 중복된 행을 찾고자 한다고 가정해 봅시다. 목표는 첫 번째 행 이후의 행뿐만 아니라 모든 중복 행을 노란색으로 강조 표시하는 것입니다.

다음은 정확히 이 작업을 수행하는, 주석이 상세히 달린 VBA 스크립트입니다.

Sub 다중열 중복값찾기()Dim dict As ObjectDim lastRow As LongDim i As LongDim 키 As String' 활성 시트에서 데이터가 채워진 마지막 행 찾기lastRow = ActiveSheet.Cells(Rows.Count, 1).End(xlUp).Row' 고유한 조합을 저장할 "사전" 객체 생성Set dict = CreateObject("Scripting.Dictionary")' 기존 배경색을 지웁니다ActiveSheet.Range("A2:B" & lastRow).Interior.ColorIndex = xlNone' 두 번째 행부터 시작하여 각 행을 스캔합니다For i = 2 To lastRow' 이름과 성을 결합하여 고유한 "키"를 생성합니다키 = Trim(ActiveSheet.Cells(i, 1).Value) & "|" & Trim(ActiveSheet.Cells(i, 2).Value)If dict.exists(키) Then' 키가 이미 존재하면, 이 행은 중복입니다. 이 행을...ActiveSheet.Rows(i).Interior.Color = vbYellow' ...그리고 사전(dict)에 저장했던 첫 번째 발생 행도 색을 입힙니다.ActiveSheet.Rows(dict(키)).Interior.Color = vbYellowElse' 키가 새로운 경우, 행 번호와 함께 사전에 추가합니다.dict.Add 키, iEnd IfNext i' 사전이 사용하던 메모리를 해제합니다.Set dict = NothingEnd Sub

VBA를 사용하면 모든 것을 완벽하게 제어할 수 있습니다. 더 이상 기본 제공 함수에 제한받지 않고, Excel에서 중복 항목을 찾아내어 업무 흐름에 딱 맞게 처리할 수 있는 자신만의 로직을 직접 구축할 수 있습니다.

이 코드를 사용하려면 VBA 편집기(단축키 ALT + F11)를 열고, ‘삽입’ 메뉴에서 새 모듈을 생성한 다음 스크립트를 붙여넣기만 하면 됩니다. 그러면 ‘개발’ 탭에서 바로 매크로를 실행할 수 있습니다.

약간의 수정만 가하면, 이 스크립트를 사용하여 중복 항목을 색칠하는 대신 다른 시트로 이동하거나, 아예 삭제하고 첫 번째 항목만 남겨둘 수도 있습니다. 유연성은 타의 추종을 불허하지만, 보다 현대적이고 통합된 솔루션에서는 필요하지 않은 학습 곡선과 코드 유지 관리가 필요합니다.

엑셀만으로는 부족할 때: 데이터 분석 플랫폼으로 전환하기

솔직히 말해봅시다. 많은 중소기업에게 엑셀은 데이터 세계에서의 첫사랑과도 같았습니다. 다재다능하고 친숙하며, 그야말로 만능 도구와도 같았죠. 하지만 그 만능 도구만으로는 더 이상 거대한 시스템을 구축하기에 부족해지는 순간이 찾아옵니다. 데이터의 복잡성이 폭발적으로 증가하는 상황에서 여전히 엑셀에 의존하는 것은 더 이상 해결책이 아니라, 문제의 근본 원인이 됩니다.

변화를 모색해야 할 시점이 왔음을 알리는 신호들은 답답할 정도로 명백합니다. 파일을 여는 데만도 한참이 걸리고, 결국 멈춰버리거나 더 나쁘게는 파일이 손상되기도 합니다. CRM, 업무 관리 시스템, API 등 다양한 출처에서 들어오는 데이터를 통합하는 데는 엄청난 노력이 필요합니다. 게다가 버전 관리의 혼란으로 인해 수십 개의 ‘최종’ 및 ‘결정판’ 사본이 난무해, 어떤 데이터가 공식적인 것인지 파악하기가 불가능합니다.

단순한 중복 검색을 넘어

AI 기반 데이터 분석 플랫폼인 ELECTE 단순히 엑셀에서 중복 데이터를 찾아내는 데 그치지 않습니다. 엑셀이 도달할 수 없는 깊이 있는 분석으로 데이터 품질 문제를 근본적으로 해결합니다. 한 분석에 따르면 중소기업의 64%가 중복 데이터로 인해 부정적인 영향을 받은 것으로 나타났습니다. 하지만 좋은 소식도 있습니다. 이러한 프로세스를 자동화한 기업들은 데이터 신뢰도가89%로 급증했으며, 수작업에 소요되는 시간을 73%나 절감했습니다.

Excel을 넘어서는 것은 더 스마트한 기능을 활용하는 것을 의미합니다:

• "퍼지" 중복 제거: 동일하지 않은 항목 간의 일치 관계를 인식하는 기능입니다. 예를 들어, "Mario Rossi"와 "Rossi Mario"가 같은 사람임을 파악할 수 있는데, 이는 엑셀의 표준 도구로는 불가능한 작업입니다.
• 자동 표준화: 혼란을 정리합니다. "Italia", "ITA", "it"을 하나의 표준 형식으로 자동 변환하여 전체 데이터베이스의 일관성을 보장합니다.
• 데이터 보강: 누락된 정보를 보완합니다. 레코드가 불완전한 경우, 플랫폼은 외부 소스에서 누락된 정보를 가져와 데이터베이스의 각 행의 가치를 높여줍니다.

전용 플랫폼에 투자하는 것은 비용이 아니라 전략적 발전입니다. 이는 더 이상 임시방편으로 문제를 해결하는 것을 그만두고, 견고하고 확장 가능하며 미래에도 대비된 분석 시스템을 구축하기 시작한다는 것을 의미합니다.

팀의 잠재력을 발휘하게 하세요

ELECTE 구동하는 것과 같은 인공지능 기반 자동화는 인적 오류를 획기적으로 줄여주고 귀중한 시간을 확보해 줍니다. 이제 팀은 더 이상 관리하기 힘든 스프레드시트와 씨름할 필요가 없어지며, 마침내 진정으로 중요한 일, 즉 전략적 분석, 인사이트 해석, 그리고 성장을 이끄는 의사 결정에 전념할 수 있게 됩니다.

데이터 정리가 매일 반복되는 골칫거리가 된다면, 이는 엑셀이 대규모 분석 도구로서의 한계를 드러낸 확실한 신호입니다. 비즈니스 인텔리전스(BI) 소프트웨어로 전환하는 것은 단순히 효율성의 문제가 아닙니다. 이는 기업의 분석 역량을 확장하고 경쟁력을 유지하기 위한 필수적인 조치입니다. 중소기업을 위한 최고의 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어에 관한 당사의 기사를 읽어보시면 그 이점을 더 자세히 알아보실 수 있습니다.

테이크아웃 핵심

엑셀에서 중복 데이터를 관리하는 것은 분석의 신뢰성을 보장하는 데 필수적입니다. 다음은 기억해 두어야 할 핵심 사항입니다:

1. 작업에 적합한 도구를 선택하세요: 시각적 검사는 조건부 서식을, 빠르고 확실한 정리 작업은 중복 제거 도구를 활용하세요.
2. 세부적인 제어를 위해 수식을 활용하세요: 보조 열에 CONTA.SE 함수를 사용하면 데이터를 삭제하지 않고도 중복 항목을 정확하게 식별하고 필터링할 수 있습니다.
3. Power Query로 반복적인 프로세스를 자동화하세요: 정기 보고서의 경우 Power Query가 이상적인 솔루션입니다. 데이터 정리 규칙을 한 번만 설정해 두면 클릭 한 번으로 적용할 수 있어 시간을 절약하고 오류를 방지할 수 있습니다.
4. 복잡한 로직의 경우에만 VBA를 고려하세요: 극도로 세밀한 사용자 지정이 필요한 경우, VBA 매크로는 최고의 유연성을 제공하지만 프로그래밍 기술이 필요합니다.
5. 엑셀을 넘어설 시기를 파악하세요: 파일 처리 속도가 느리고, 데이터가 여러 출처에서 수집되며, 수동 정리 작업에 너무 많은 시간이 소요된다면, 이는 분석을 확장하기 ELECTE 같은 AI 기반 데이터 분석 플랫폼이 필요하다는 신호입니다.

결론

엑셀에서 중복 데이터를 처리하는 방법, 즉 빠른 해결책부터 고급 자동화 기법에 이르기까지 다양한 방법을 살펴보셨습니다. 각 방법마다 장점이 있지만, 궁극적인 목표는 항상 동일합니다. 바로 원시 데이터를 신뢰할 수 있는 자산으로 전환하여 현명한 비즈니스 의사결정을 내리는 데 기여하는 것입니다. 불완전한 데이터로 인해 성장에 차질이 생기지 않도록 하십시오.

수동 데이터 정리에 작별을 고하고 분석의 진정한 잠재력을 발휘할 준비가 되셨나요? ELECTE 사용하면 중복 데이터 관리를 자동화하고, 모든 데이터 소스를 통합하며, 몇 번의 클릭만으로 신뢰할 수 있는 인사이트를 얻을 수 있습니다.

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