Business Intelligence para gestão de filas em supermercados: como relacionar vídeo, atendimento, escalas e PDV para decisões operacionais.
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Business Intelligence para gestão de filas é uma solução de análise que reúne informações sobre demanda, tempo de atendimento, capacidade de caixas e eventos captados por sistemas de vídeo para orientar decisões operacionais. Em supermercados e atacarejos, ela pode relacionar estimativas de pessoas em espera, transações por intervalo, escalas de operadores, disponibilidade de pontos de atendimento e horários de maior movimento. Não é sinônimo de câmera com alerta de fila nem de dashboard instalado pelo fabricante: a solução deve definir o que a gestão precisa melhorar e como avaliar resultados.
Analíticos de vídeo podem indicar concentração de pessoas em zonas monitoradas e gerar eventos quando condições configuradas são atendidas. Os sistemas de ponto de venda registram início e conclusão de transações, enquanto escalas e supervisão informam capacidade disponível e mudanças de operação. Esses dados não medem a mesma coisa. Número de pessoas aguardando não é tempo de espera; quantidade de caixas abertos não garante atendimento efetivo; transações finalizadas não representam todos os visitantes. Business Intelligence exige regras para interpretar essas diferenças.
O caso de uso central é decidir quando reforçar atendimento, ajustar escalas, reorganizar áreas de fila ou investigar gargalos, com evidência contextualizada. Câmeras, VMS, aplicativos analíticos, APIs, dados comerciais e painéis são componentes de uma arquitetura personalizada, escolhida segundo as condições concretas de cada cliente.
Por que a gestão de filas não termina no alerta da câmera
Um sistema analítico pode emitir alarme quando a zona de fila apresenta quantidade elevada de pessoas, de acordo com regras e limites configurados. Isso apoia ações imediatas, mas não explica sozinho por que a situação ocorreu. Um pico pode resultar de campanha, interrupção de caixa, mudança no mix de compras, indisponibilidade de operador ou aumento temporário da demanda. O Business Intelligence relaciona o alerta aos dados que permitem analisar o processo e identificar oportunidades recorrentes de melhoria.
A documentação atual da Axis informa que AXIS Object Analytics oferece cenários de contagem e ocupação, com limites de instalação e compatibilidade. O produto legado AXIS Queue Monitor também possui documentação específica para quantidade de pessoas em filas, mas sua página de suporte registra substituição por AXIS Object Analytics e suporte de software previsto até novembro de 2026. Por isso, especificar uma solução não deve partir da suposição de que um aplicativo legado continuará sendo o caminho de contratação ou implantação.
Uma plataforma VMS pode receber eventos e ajudar a contextualizar a cena, mas a construção de indicadores gerenciais requer também registros de venda, operação e manutenção. É preciso separar alertas voltados à resposta operacional de séries históricas destinadas à análise e à revisão de capacidade.
Quais informações devem ser consolidadas
Uma solução pode reunir estimativa de quantidade de pessoas na fila, faixa de intensidade da zona, disponibilidade de pontos de atendimento, número e duração de transações, escalas realizadas, pausas e chamados técnicos. Cada origem tem granularidade, atraso e interpretação próprios. A câmera observa uma área; o ponto de venda registra atividade comercial; o sistema de pessoal informa turnos; a manutenção registra indisponibilidade. A comparação exige estabelecer loja, setor, data e intervalo compatíveis.
O dado analítico precisa conservar a versão da configuração e a definição da área. Quando a loja muda a posição das filas, instala barreiras ou redistribui caixas, a medição pode mudar mesmo que a demanda não tenha se alterado. Uma rede que deseja comparar unidades precisa manter catálogo de áreas, cobertura de câmeras e critérios de qualidade por loja.
Contagens e eventos de fila dependem de cobertura e configuração de câmeras compatíveis com o ambiente real. Antes de consolidar esses registros, o projeto de vídeo deve definir zonas, condições de medição e testes de aceitação que sustentem os indicadores.
| Fonte | Medida que pode fornecer | Limite para decisão |
| Video Analytics | Pessoas estimadas na zona de fila | Não mede diretamente tempo individual de espera |
| Ponto de venda | Transações e duração de operação | Duração da venda não equivale à espera |
| Escalas | Operadores previstos e realizados | Presença não garante caixa disponível |
| VMS | Eventos, alarmes e disponibilidade | Alarme não comprova causa do gargalo |
| Manutenção | Interrupções e reparos | Chamado aberto não representa indisponibilidade integral |
Não é necessário consolidar informações pessoais quando a pergunta gerencial pode ser respondida com totais por área e período. A escolha de fontes deve respeitar finalidade, necessidade e regras aplicáveis à operação.
Fila, tempo de espera e tempo de atendimento são métricas distintas
O tamanho estimado de uma fila representa quantas pessoas estão na zona em certo instante ou intervalo. Tempo de espera descreve a duração entre entrada na fila e início do atendimento para uma pessoa ou unidade de atendimento; tempo de serviço descreve quanto dura o atendimento propriamente dito. Sem rastreamento apropriado e legitimamente autorizado, uma contagem por vídeo não permite deduzir com precisão o tempo individual de espera.
É possível investigar relações estatísticas entre volume de fila, quantidade de caixas em operação e duração de transações, mas o resultado exige hipóteses, janelas temporais compatíveis e validação. A frequência de amostragem afeta a capacidade de identificar picos curtos. Um valor médio horário pode esconder períodos de saturação relevantes, enquanto o máximo isolado pode refletir evento pontual ou erro de detecção.
A documentação do AXIS Queue Monitor mostra que suas estatísticas podem representar minutos em níveis de intensidade e médias de pessoas estimadas por região. Isso é diferente de medir o tempo exato que cada cliente aguardou. As funcionalidades disponíveis devem ser verificadas na versão e no produto efetivamente adotados, inclusive no caso de transição para AXIS Object Analytics.
Como o Business Intelligence liga demanda e capacidade
Uma análise útil relaciona demanda por intervalo à capacidade de atendimento disponível. Para isso, é necessário distinguir caixa cadastrado, caixa aberto, operador presente e transação efetivamente processada. Em operações com autoatendimento, a capacidade também depende de intervenção de supervisão, disponibilidade dos terminais e comportamento dos clientes. Um painel que mostra apenas quantidade de caixas abertos pode superestimar a capacidade real.
Horários de maior movimento devem ser comparados a escalas, pausas, entregas e campanhas. Uma loja pode receber mais pessoas no fim do dia, mas apresentar transações mais curtas; outra pode concentrar compras volumosas que demandam maior tempo de processamento. O dimensionamento depende dessa combinação. Business Intelligence apoia o diagnóstico, sem impor um limite genérico de pessoas por caixa aplicável a todas as lojas.
Uma política de reforço pode estabelecer condições de acionamento, responsáveis e tempo de reação. Os resultados precisam ser comparados em janelas e tipos de loja semelhantes, de modo a avaliar se houve redução sustentada de filas observadas sem aumento desproporcional de custo ou perda de qualidade no atendimento.
Arquitetura: analíticos, VMS, PDV e indicadores
Em uma arquitetura personalizada, câmeras e analíticos fornecem metadados de zonas; o VMS pode organizar os eventos e apoiar conferência operacional; o PDV e os sistemas de escala fornecem condições de capacidade e demanda; a integração trata identificadores, horários e duplicidades; a camada de Business Intelligence constrói métricas e painéis por perfil. A plataforma escolhida deve ser consequência desse desenho e da capacidade de integração autorizada.
O artigo ETL e ELT em Business Intelligence apresenta alternativas de preparação e consolidação. Neste caso, os desafios mais relevantes são preservar a definição das zonas, reconhecer mudanças de configuração e impedir que registros atrasados ou retransmitidos sejam contados duas vezes.
A relação entre filas, capacidade e transações exige interfaces com horários consistentes, identidade de loja e tratamento de eventos retransmitidos. A engenharia de integração preserva a confiabilidade das fontes até o cálculo das métricas gerenciais.
Dashboards para loja, regional e direção
O gestor de loja precisa reconhecer períodos de saturação, disponibilidade de caixas e eventos que exigem investigação. A supervisão regional pode acompanhar padrões por formato de unidade e faixa horária. A direção pode avaliar tendências e resultados de mudanças de processo, desde que receba indicadores com método consistente e comparabilidade comprovada. Não é necessário que todos os públicos vejam as mesmas informações ou tenham acesso aos registros individuais de origem.
Uma interface adequada informa fonte, atualização, fórmula, cobertura, estado da integração e limites de interpretação. Um painel com contagens de pessoas deve evidenciar que são estimativas e indicar indisponibilidade dos sensores. Se a câmera não observou determinada janela, o relatório não deve representá-la como zero pessoas em fila.
O artigo sobre Business Intelligence no varejo cobre a análise geral de fluxo, vendas e desempenho. O foco aqui é aprofundar a relação entre demanda, capacidade de atendimento e qualidade do processo de filas, sem replicar os indicadores comerciais gerais daquele conteúdo.
Exemplo prático: pico no caixa e mudança de escala
Considere uma loja hipotética que apresenta aumento de filas observadas durante a noite de sexta-feira. A câmera identifica elevação da quantidade de pessoas em determinada área, enquanto o PDV indica duração superior de transações e o sistema de escalas registra redução temporária da equipe. Esses registros podem orientar a hipótese de insuficiência de capacidade. Entretanto, não provam que toda a espera decorreu de menos operadores; falhas técnicas e compras de maior volume também precisam ser avaliadas.
O diagnóstico pode comparar várias sextas-feiras equivalentes, separando períodos de campanha, feriados e manutenção. Uma alteração piloto de escala pode ser medida pelo número de intervalos com fila elevada, quantidade de transações processadas e disponibilidade efetiva dos caixas. A avaliação precisa registrar o custo e as condições da intervenção, evitando chamar de melhoria uma redução de fila que ocorreu apenas porque a demanda caiu.
Se a zona monitorada passou a incluir outro corredor, as séries antes e depois não são diretamente comparáveis. A evolução exige manter a geometria e a regra de contagem documentadas ou marcar ruptura no histórico. O objetivo do experimento é produzir uma decisão sustentada por medidas de qualidade conhecida.
Qualidade da captura e testes em campo
Contadores de vídeo exigem atenção à posição da câmera, oclusões, iluminação, densidade de pessoas e delimitação das regiões. Quando há agrupamentos ou circulação transversal, a estimativa pode apresentar erros sistemáticos. Testes devem utilizar períodos representativos de maior e menor movimento, com amostras independentes e registro de versão do software e configuração.
AXIS Object Analytics admite cenários de contagem e ocupação com requisitos próprios. Na avaliação de uma solução, deve-se verificar se o recurso configurado realmente mede o fenômeno desejado e se a integração consegue exportar informações na frequência necessária. A existência de um alerta de ocupação não comprova que a plataforma fornece estatísticas históricas suficientes para determinada análise.
Também é necessário testar indisponibilidade, retorno de conectividade, duplicação de eventos e alteração de relógio. Uma falha da câmera não deve ser apresentada como queda da demanda. Um dashboard confiável conserva lacunas e distingue ausência de observação de ausência efetiva de pessoas.
Privacidade e proporcionalidade
Dados de vídeo podem envolver pessoas identificadas ou identificáveis. A LGPD exige finalidade, necessidade, adequação, segurança e outros princípios aplicáveis. Para dimensionar filas, muitas decisões podem ser tomadas com contagens agregadas por período e área, sem exportar imagens ou rastrear indivíduos. A coleta de atributos pessoais precisa ter justificativa própria e avaliação proporcional ao benefício esperado.
A integração deve limitar acesso por função, proteger credenciais de APIs e definir retenção por finalidade. O fato de ser tecnicamente possível associar vídeo a uma transação individual não torna essa associação automaticamente adequada para medir atendimento. A política da empresa deve esclarecer responsabilidades e condições legítimas de consulta.
A governança deve cobrir também testes, exportações e ambientes de desenvolvimento. Amostras destinadas à validação da qualidade precisam ser protegidas segundo seu conteúdo e finalidade. O modelo de Business Intelligence deve priorizar a informação necessária para a decisão, sem ampliar indiscriminadamente o universo de dados pessoais.
Critérios de contratação e aceite
Um projeto deve especificar quais áreas serão monitoradas, quais sistemas fornecerão capacidade e transações, qual precisão mínima é exigida nas condições testadas e quais decisões o cliente pretende apoiar. O escopo precisa distinguir alertas operacionais, relatórios históricos e dashboards gerenciais. Essa separação evita contratar um produto de contagem e descobrir depois que não há dados suficientes para análises cruzadas.
O aceite inclui testes de cenário, confronto de amostras, reconciliação com operações comerciais, medição de latência e recuperação após falha. Os indicadores devem ser reproduzíveis e explicar o tratamento de períodos não observados. É recomendável realizar piloto em lojas representativas antes de padronizar a solução em uma rede.
A escolha de ferramentas deve começar pelos objetivos de atendimento e pelas limitações das fontes. O diagnóstico técnico ajuda a definir indicadores, responsabilidades e ensaios de aceite sem confundir a existência de um alerta com uma solução completa de Business Intelligence.
| Item | Evidência necessária |
| Zona de fila | Mapa e teste de cobertura |
| Estimativa de pessoas | Amostras e tolerância documentada |
| PDV e escalas | Consistência de horários e identificadores |
| Integração | Retomada sem duplicação de registros |
| Dashboard | Fórmulas, origem e atualização visíveis |
Exemplo aplicado: decisão de reforçar caixas no pico
Considere um supermercado hipotético com aumento de demanda entre 18h e 20h. O analytics estima quantidade elevada de pessoas na zona de espera, enquanto o ponto de venda registra transações mais longas e o sistema de escalas mostra intervalos de pausa de operadores. O problema de negócio é decidir se a loja deve redistribuir pausas, abrir caixas adicionais ou investigar indisponibilidade de equipamentos. O dashboard precisa permitir analisar as três condições no mesmo intervalo, sem assumir que a câmera explica sozinha a causa da fila. É necessário distinguir quantidade de pessoas observadas, tempo de cada transação e número de caixas efetivamente disponíveis.
Uma comparação responsável seleciona dias semelhantes, identifica campanhas, feriados e mudanças no fluxo de clientes. O piloto pode medir a proporção de intervalos com fila elevada, a disponibilidade dos caixas e o volume de transações processadas. Um aumento de operadores não prova que a medida foi eficaz se a demanda também caiu. A avaliação precisa relacionar o momento da intervenção aos indicadores pertinentes e documentar alternativas possíveis. O ganho procurado é uma decisão repetível, não uma única captura de tela que mostra uma fila menor em determinado instante.
Se o resultado melhorar em diversas janelas comparáveis, a gestão pode revisar escalas e acompanhar o efeito. Se a fila permanecer alta mesmo com mais caixas disponíveis, deve investigar tempo de serviço, falhas dos terminais, formas de pagamento e organização física. Business Intelligence não determina automaticamente qual ação é correta; ele estrutura a evidência e torna explícitas as hipóteses que merecem teste. A interpretação deve ser feita com participação de quem conhece o atendimento real da unidade.
Indicadores, séries temporais e limites de medição
O indicador de fila precisa possuir unidade e método próprios. A média de pessoas estimadas na zona por intervalo é uma medida diferente do máximo observado, da quantidade de minutos acima de um limite e do tempo individual de espera. Se o sensor fornece apenas contagens agregadas, não se deve anunciar um tempo médio de espera como se houvesse rastreamento legítimo e validado de cada cliente. O catálogo de métricas deve registrar essa distinção e permitir que os gestores saibam exatamente o que está sendo comparado entre lojas e períodos.
Também é importante preservar a frequência de aquisição e a latência das origens. Um contador que envia eventos a cada minuto e um sistema comercial que consolida vendas a cada hora não têm atualização simultânea. O pipeline deve criar janelas coerentes e documentar como lida com informações atrasadas. Se uma transação sofrer estorno, a taxa de processamento pode precisar de revisão posterior. Se a câmera ficou indisponível, o intervalo deve ser marcado como incompleto em vez de ser convertido em fila vazia.
A apresentação visual deve incluir calendário, identificação da loja, cobertura da área e a última atualização. Uma comparação entre duas unidades só é válida se ambas usam procedimentos e condições de contagem compatíveis. A mudança de layout, a criação de filas especiais ou a introdução de autoatendimento modificam o fenômeno observado e podem exigir nova linha de base. Sem versionamento, uma melhora estatística pode resultar simplesmente da mudança de configuração da câmera, e não de atendimento mais eficiente.
Testes operacionais e escala para muitas unidades
Antes da expansão para uma rede inteira, o piloto deve confrontar a contagem do analytics com observação independente em condições representativas. Filas em movimento, grupos próximos, crianças, carrinhos, obstáculos, variação de iluminação e mudanças de direção podem afetar a medição. A tolerância deve ser definida de acordo com a decisão que será apoiada, não apenas pelo desempenho em uma demonstração. Resultados precisam ficar associados à versão do software, posição de câmera, delimitação de zona e data do ensaio.
Nas integrações, o teste deve cobrir interrupção de rede, retransmissão de registros, alteração de horário e substituição do equipamento. Um dashboard pode continuar aberto mesmo sem receber dados. O sistema precisa mostrar a perda de observação para que a gestão não interprete o silêncio de uma câmera como ausência de fila. A reconciliação de amostras entre origem, camada de tratamento e visualização comprova se os totais foram preservados. É necessário distinguir falha de transporte de falha do próprio algoritmo.
Para incorporar uma nova loja, a equipe deve verificar pronto atendimento dos requisitos de infraestrutura, cobertura, APIs, códigos de unidade, escalas e autorização do tratamento. A padronização de indicadores permite comparar tendências, mas não elimina diferenças de formato comercial e perfil de público. A expansão só deve ocorrer quando o modelo consegue sinalizar e explicar essas limitações. Um relatório corporativo útil não precisa transformar unidades distintas em um ranking artificialmente homogêneo.
Governança da operação e aprendizado contínuo
Uma solução de gestão de filas envolve tecnologia, operações, recursos humanos, atendimento e, em algumas situações, fornecedores de VMS e sistemas comerciais. Cada área deve ter responsabilidade clara. Tecnologia mantém a integridade das interfaces; operação interpreta as filas e decide sobre mudanças; a equipe de escalas confirma disponibilidade de pessoas; gestores avaliam custo e qualidade do serviço. Sem essa divisão, diferenças de indicadores podem resultar em discussões intermináveis sobre qual painel está correto, quando o problema é uma regra ou um cadastro não documentado.
O modelo de indicadores precisa de ciclo de revisão. Limites de alerta, regiões de contagem, definições de caixa ativo e janelas comerciais devem ser atualizados quando a operação muda. A versão anterior precisa permanecer rastreável, sobretudo para comparações históricas. Quando um evento de vídeo é usado apenas para acionar atendimento imediato, sua retenção e apresentação não precisam ser idênticas às de métricas agregadas que sustentam análise mensal. Finalidade e necessidade orientam o tratamento em cada etapa.
O sucesso pode ser avaliado pela capacidade de diminuir incertezas, identificar causas relevantes e testar melhorias. Um indicador que não influencia qualquer decisão merece ser reconsiderado. Uma nova métrica só deve ser incorporada quando sua origem e significado puderem ser demonstrados. O conjunto de dashboards deve permanecer proporcional às perguntas da operação, preservando a responsabilidade dos sistemas originais por eventos críticos e utilizando Business Intelligence para a análise integrada de desempenho.
Confiabilidade dos indicadores e comparações entre lojas
Quando um sistema de fila passa a orientar decisões sobre equipes e custos, a organização precisa saber quanto pode confiar no indicador. O teste deve comparar os resultados do analytics com amostras observadas em horários de movimento intenso, incluindo oclusões, carrinhos, circulação transversal e grupos. Não basta testar uma loja vazia. As tolerâncias devem corresponder à decisão gerencial e ser revistas quando mudarem câmera, posição, zona ou software. Se a medição não oferecer qualidade suficiente, o projeto pode restringir a finalidade do indicador ou adotar outra forma de observação.
Um relatório de qualidade pode apresentar cobertura por período, disponibilidade do sensor, janelas incompletas, versões de configuração e divergências de testes. Esses controles permitem avaliar se uma variação de fila representa mudança operacional ou da instrumentação. Para redes, o método de homologação deve ser replicável sem presumir igualdade entre lojas de formatos diferentes. A confiança no Business Intelligence exige reconhecer quando uma fonte não oferece evidência suficiente para a decisão.
Quando a melhor intervenção não é tecnológica
Uma fila pode ser reduzida pela revisão de procedimentos, sinalização, distribuição de equipes ou organização do espaço. Antes de instalar novas câmeras ou licenças, a gestão deve identificar quais perguntas permanecem sem resposta e qual dado adicional ajudará. Se já existem registros consistentes de tempo de atendimento e capacidade dos caixas, o maior ganho pode estar na modelagem e na interpretação. Em outras situações, analíticos de vídeo fornecem uma observação antes inexistente, mas sua utilidade precisa ser demonstrada em relação ao custo e à finalidade.
Um teste de melhoria deve registrar a configuração original, a mudança realizada, o período de avaliação e os indicadores empregados. A comparação precisa considerar sazonalidade, campanhas e alterações de demanda para evitar conclusões apressadas. O resultado não é somente um número absoluto de pessoas em fila: é a capacidade de compreender o processo, decidir de forma consistente e verificar se a intervenção trouxe benefício sem comprometer a qualidade do atendimento.
Considerações finais
Business Intelligence na gestão de filas une informações de vídeo, atendimento e capacidade para apoiar decisões que um alerta isolado não consegue resolver. O objetivo é identificar gargalos e avaliar ações com base em evidências, sem tratar a contagem estimada como tempo de espera individual.
Analíticos de vídeo e VMS são fontes e plataformas de suporte; sistemas comerciais e de pessoas oferecem o contexto da operação. A arquitetura personalizada deve preservar as diferenças entre as medições, validar os dados em campo e tornar transparentes suas limitações.
A implantação começa pela pergunta de negócio, continua pela engenharia das fontes e termina em indicadores que podem ser reproduzidos e utilizados. A gestão de filas se beneficia quando dados confiáveis orientam decisões concretas de capacidade, atendimento e melhoria contínua.
Referências técnicas
[1] AXIS COMMUNICATIONS. AXIS Object Analytics: technical documentation. Set. 2026. Disponível em: https://help.axis.com/en-us/axis-object-analytics.
[2] AXIS COMMUNICATIONS. AXIS Queue Monitor: technical documentation. Dez. 2024. Disponível em: https://help.axis.com/en-us/axis-queue-monitor.
[3] AXIS COMMUNICATIONS. AXIS Queue Monitor: suporte do produto e substituição. Disponível em: https://www.axis.com/pt-br/products/axis-queue-monitor/support.
[4] MICROSOFT. Understand star schema and the importance for Power BI. Disponível em: https://learn.microsoft.com/power-bi/guidance/star-schema.
[5] BRASIL. Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais. Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2015-2018/2018/lei/l13709compilado.htm.
[6] ONVIF. Profile M: Metadata and Events for Analytics Applications. Disponível em: https://www.onvif.org/profiles/profile-m/.
Perguntas frequentes
Relaciona sinais de demanda, capacidade de atendimento e horários para orientar alterações de escala, processos e organização, com métricas verificáveis.
Contagem de pessoas na zona não equivale automaticamente ao tempo de espera individual. A medição depende de método específico e validação.
Fila é acúmulo de pessoas aguardando; demanda inclui chegadas e características dos serviços procurados.
Não. É um evento operacional que pode ser uma fonte de dados; a análise gerencial exige integrar contexto, indicadores e decisões.
Pode organizar câmeras e eventos; indicadores relacionados a PDV e escalas podem exigir tratamento e modelagem analítica complementar.
Não. É uma solução legada que foi substituída por AXIS Object Analytics; compatibilidade e funcionalidades devem ser verificadas no projeto.
Transações por intervalo, duração do processo e indisponibilidade de caixas, observadas as regras de fechamento e qualidade dos registros.
Use cobertura e método equivalentes, formato comercial, horário, mix de compra e escala como contexto, sem confiar só em totais absolutos.
A atualização depende da decisão: resposta imediata usa sistemas operacionais; análise de tendências pode trabalhar com intervalos consolidados.
Verifique cenas representativas, faça amostras independentes, registre erros e confirme o comportamento em falhas e mudanças de configuração.
Geralmente não para decisões de capacidade. Agregados por zona e período podem ser suficientes, com avaliação de privacidade conforme a LGPD.
Após validar fontes, comparabilidade, qualidade dos dados e utilidade real dos indicadores no piloto.
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