কেন ডেটা সায়েন্স টিমের জেনারেলিস্টদের প্রয়োজন, বিশেষজ্ঞদের নয়

হিরোশি ওয়াতানাবে/গেটি ইমেজ

দ্য ওয়েলথ অফ নেশনস-এ অ্যাডাম স্মিথ দেখিয়েছেন কীভাবে শ্রম বিভাজন বর্ধিত উৎপাদনশীলতার প্রধান উৎস হয়ে ওঠে। একটি উদাহরণ হল একটি পিন কারখানার অ্যাসেম্বলি লাইন: "একজন কর্মী তারটি টেনে নেয়, অন্যজন এটিকে সোজা করে, তৃতীয়টি এটিকে কাটে, চতুর্থটি প্রান্তটিকে তীক্ষ্ণ করে, পঞ্চমটি মাথার সাথে ফিট করার জন্য অন্য প্রান্তটি পিষে।" নির্দিষ্ট ফাংশনগুলিতে মনোযোগ কেন্দ্রীভূত করার জন্য ধন্যবাদ, প্রতিটি কর্মচারী তার সংকীর্ণ কাজে একজন উচ্চ যোগ্য বিশেষজ্ঞ হয়ে ওঠে, যা প্রক্রিয়ার দক্ষতা বৃদ্ধির দিকে পরিচালিত করে। কর্মী প্রতি আউটপুট অনেক গুণ বেড়ে যায় এবং কারখানাটি পিন তৈরিতে আরও দক্ষ হয়ে ওঠে।

কার্যকারিতা দ্বারা শ্রমের এই বিভাজন আজও আমাদের মনে গেঁথে আছে যে আমরা দ্রুত সেই অনুযায়ী আমাদের দলগুলিকে সংগঠিত করেছি। ডেটা সায়েন্সও এর ব্যতিক্রম নয়। জটিল অ্যালগরিদমিক ব্যবসায়িক ক্ষমতার জন্য একাধিক কাজের ফাংশন প্রয়োজন, তাই কোম্পানিগুলি সাধারণত বিশেষজ্ঞদের দল তৈরি করে: গবেষক, ডেটা ইঞ্জিনিয়ার, মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার, কারণ-এবং-প্রভাব বিজ্ঞানী এবং আরও অনেক কিছু। বিশেষজ্ঞদের কাজ প্রোডাক্ট ম্যানেজার দ্বারা এমনভাবে ফাংশন স্থানান্তরের সাথে সমন্বয় করা হয় যা একটি পিন ফ্যাক্টরির অনুরূপ: "একজন ব্যক্তি ডেটা গ্রহণ করে, অন্যজন এটিকে মডেল করে, তৃতীয়জন এটি চালায়, চতুর্থ ব্যবস্থা" এবং আরও অনেক কিছু,

হায়, উৎপাদনশীলতা উন্নত করার জন্য আমাদের ডেটা সায়েন্স দলগুলিকে অপ্টিমাইজ করা উচিত নয়৷ যাইহোক, আপনি যখন বোঝেন যে আপনি কী তৈরি করছেন: পিন বা অন্য কিছু, এবং কেবল দক্ষতা বাড়ানোর চেষ্টা করেন। সমাবেশ লাইনের উদ্দেশ্য হল একটি টাস্ক সম্পূর্ণ করা। আমরা ঠিক কী চাই তা আমরা জানি - পিনগুলি (স্মিথের উদাহরণ হিসাবে), তবে যে কোনও পণ্য বা পরিষেবা উল্লেখ করা যেতে পারে যেখানে প্রয়োজনীয়তাগুলি পণ্যের সমস্ত দিক এবং এর আচরণকে সম্পূর্ণরূপে বর্ণনা করে। কর্মীদের ভূমিকা যতটা সম্ভব দক্ষতার সাথে এই প্রয়োজনীয়তাগুলি পূরণ করা।

কিন্তু ডেটা সায়েন্সের লক্ষ্য কাজগুলি সম্পূর্ণ করা নয়। বরং, লক্ষ্য হল শক্তিশালী নতুন ব্যবসার সুযোগ অন্বেষণ এবং বিকাশ করা। অ্যালগরিদমিক পণ্য এবং পরিষেবা যেমন সুপারিশ সিস্টেম, গ্রাহক মিথস্ক্রিয়া, শৈলী পছন্দগুলির শ্রেণীবিভাগ, আকার, পোশাক ডিজাইন, লজিস্টিক অপ্টিমাইজেশান, মৌসুমী প্রবণতা সনাক্তকরণ এবং আরও অনেক কিছু আগে থেকে বিকাশ করা যায় না। তাদের অবশ্যই অধ্যয়ন করা উচিত। প্রতিলিপি করার জন্য কোন ব্লুপ্রিন্ট নেই, এগুলি অন্তর্নিহিত অনিশ্চয়তার সাথে নতুন সম্ভাবনা। সহগ, মডেল, মডেলের ধরন, হাইপারপ্যারামিটার, সমস্ত প্রয়োজনীয় উপাদান অবশ্যই পরীক্ষা, ট্রায়াল এবং ত্রুটি এবং পুনরাবৃত্তির মাধ্যমে শিখতে হবে। পিন দিয়ে, প্রশিক্ষণ এবং নকশা উত্পাদন অগ্রিম করা হয়. ডেটা সায়েন্সের সাহায্যে, আপনি যেমন শিখেন তেমন শিখেন, আগে নয়।

একটি পিন কারখানায়, যখন প্রশিক্ষণ প্রথমে আসে, আমরা আশা করি না বা চাই না শ্রমিকরা উৎপাদন দক্ষতা উন্নত করা ছাড়া অন্য কোনো পণ্যের বৈশিষ্ট্যে উন্নতি করুক। বিশেষায়িত কাজগুলি বোধগম্য কারণ এটি প্রক্রিয়ার দক্ষতা এবং উত্পাদনের ধারাবাহিকতার দিকে নিয়ে যায় (চূড়ান্ত পণ্যের পরিবর্তন ছাড়াই)।

কিন্তু যখন পণ্যটি এখনও বিকশিত হচ্ছে এবং লক্ষ্য হচ্ছে প্রশিক্ষণ, বিশেষত্ব নিম্নলিখিত ক্ষেত্রে আমাদের লক্ষ্যে হস্তক্ষেপ করে:

1. এটা সমন্বয় খরচ বৃদ্ধি.

অর্থাৎ, সেই খরচগুলি যা যোগাযোগ, আলোচনা, ন্যায্যতা এবং কাজকে অগ্রাধিকার দেওয়ার জন্য ব্যয় করা সময়ের মধ্যে জমা হয়। এই খরচগুলি জড়িত লোকের সংখ্যার সাথে অতি-রৈখিকভাবে স্কেল করে। (যেমন জে. রিচার্ড হ্যাকম্যান আমাদের শিখিয়েছেন, সম্পর্কের সংখ্যা r এই সমীকরণ অনুসারে n পদের সংখ্যার ফাংশনের অনুরূপভাবে বৃদ্ধি পায়: r = (n^2-n)/2। এবং প্রতিটি সম্পর্ক কিছু পরিমাণ প্রকাশ করে খরচ সম্পর্ক।) যখন ডেটা বিজ্ঞানীরা ফাংশন দ্বারা সংগঠিত হয়, প্রতিটি পর্যায়ে, প্রতিটি পরিবর্তন, প্রতিটি হস্তান্তর ইত্যাদির সাথে, অনেক বিশেষজ্ঞের প্রয়োজন হয়, যা সমন্বয় খরচ বাড়ায়। উদাহরণস্বরূপ, পরিসংখ্যান মডেলার যারা নতুন বৈশিষ্ট্য নিয়ে পরীক্ষা করতে চান তাদের ডেটা ইঞ্জিনিয়ারদের সাথে সমন্বয় করতে হবে যারা প্রতিবার নতুন কিছু চেষ্টা করতে চাইলে ডেটা সেটে যোগ করে। একইভাবে, প্রতিটি নতুন মডেলের প্রশিক্ষিত মানে হল যে মডেল ডেভেলপারকে এটি উৎপাদনে রাখার জন্য কারো সাথে সমন্বয় করতে হবে। সমন্বয় খরচ পুনরাবৃত্তির জন্য মূল্য হিসাবে কাজ করে, এগুলিকে আরও কঠিন এবং ব্যয়বহুল করে তোলে এবং অধ্যয়ন পরিত্যক্ত হওয়ার সম্ভাবনা বেশি। এটি শেখার সাথে হস্তক্ষেপ করতে পারে।

2. এটা অপেক্ষার সময় কঠিন করে তোলে।

সমন্বয় খরচের চেয়েও বেশি ভয়ঙ্কর হল কাজের স্থানান্তরের মধ্যে সময় নষ্ট হওয়া। যদিও সমন্বয়ের খরচ সাধারণত ঘন্টায় পরিমাপ করা হয় - মিটিং, আলোচনা, ডিজাইন পর্যালোচনা করতে যে সময় লাগে - অপেক্ষার সময় সাধারণত দিন, সপ্তাহ বা এমনকি মাসে পরিমাপ করা হয়! কার্যকরী বিশেষজ্ঞদের সময়সূচী ভারসাম্য করা কঠিন কারণ প্রতিটি বিশেষজ্ঞকে একাধিক প্রকল্পে বিতরণ করতে হবে। পরিবর্তনগুলি নিয়ে আলোচনা করার জন্য এক ঘন্টার বৈঠকে কর্মপ্রবাহকে মসৃণ করতে কয়েক সপ্তাহ সময় লাগতে পারে। এবং পরিবর্তনগুলিতে সম্মত হওয়ার পরে, বিশেষজ্ঞদের কাজের সময় দখল করে এমন অন্যান্য অনেক প্রকল্পের পরিপ্রেক্ষিতে প্রকৃত কাজের পরিকল্পনা করা প্রয়োজন। কোড ফিক্স বা গবেষণা জড়িত কাজ যা সম্পূর্ণ হতে মাত্র কয়েক ঘন্টা বা দিন লাগে সম্পদগুলি উপলব্ধ হওয়ার আগে অনেক বেশি সময় লাগতে পারে। ততক্ষণ পর্যন্ত, পুনরাবৃত্তি এবং শিক্ষা স্থগিত করা হয়েছে।

3. এটি প্রসঙ্গ সংকীর্ণ করে।

শ্রমের বিভাজন কৃত্রিমভাবে শিক্ষাকে সীমিত করতে পারে মানুষকে তাদের বিশেষত্বে থাকার জন্য পুরস্কৃত করে। উদাহরণস্বরূপ, একজন গবেষণা বিজ্ঞানী যাকে অবশ্যই তার কার্যকারিতার সুযোগের মধ্যে থাকতে হবে তার শক্তিকে বিভিন্ন ধরণের অ্যালগরিদম নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষার উপর ফোকাস করবে: রিগ্রেশন, নিউরাল নেটওয়ার্ক, র্যান্ডম ফরেস্ট ইত্যাদি। অবশ্যই, ভাল অ্যালগরিদম পছন্দগুলি ক্রমবর্ধমান উন্নতির দিকে নিয়ে যেতে পারে, তবে অন্যান্য ক্রিয়াকলাপ থেকে সাধারণত আরও অনেক কিছু অর্জন করতে হয়, যেমন নতুন ডেটা উত্স একীভূত করা। একইভাবে, এটি এমন একটি মডেল তৈরি করতে সাহায্য করবে যা ডেটার অন্তর্নিহিত প্রতিটি ব্যাখ্যামূলক শক্তিকে কাজে লাগায়। যাইহোক, এর শক্তি উদ্দেশ্যমূলক ফাংশন পরিবর্তন বা নির্দিষ্ট সীমাবদ্ধতা শিথিল হতে পারে। যখন তার কাজ সীমিত হয় তখন এটি দেখা বা করা কঠিন। যেহেতু একজন প্রযুক্তিগত বিজ্ঞানী অ্যালগরিদম অপ্টিমাইজ করার ক্ষেত্রে বিশেষজ্ঞ, তার অন্য কিছু করার সম্ভাবনা অনেক কম, যদিও এটি উল্লেখযোগ্য সুবিধা নিয়ে আসে।

ডেটা সায়েন্স টিমগুলি যখন পিন ফ্যাক্টরি হিসাবে কাজ করে তখন প্রদর্শিত লক্ষণগুলির নামকরণের জন্য (উদাহরণস্বরূপ, সাধারণ স্ট্যাটাস আপডেটগুলিতে): "ডেটা পাইপলাইন পরিবর্তনের জন্য অপেক্ষা করা" এবং "ML Eng সম্পদের জন্য অপেক্ষা করা" হল সাধারণ ব্লকার। যাইহোক, আমি বিশ্বাস করি যে আরও বিপজ্জনক প্রভাব হল যা আপনি লক্ষ্য করেন না, কারণ আপনি যা জানেন না তা অনুশোচনা করতে পারবেন না। ত্রুটিহীন সম্পাদন এবং প্রক্রিয়ার দক্ষতা অর্জন থেকে অর্জিত আত্মতুষ্টি এই সত্যকে মুখোশ দিতে পারে যে সংস্থাগুলি তারা যে শিক্ষার সুবিধাগুলি মিস করছে সে সম্পর্কে অবগত নয়।

এই সমস্যার সমাধান, অবশ্যই, ফ্যাক্টরি পিন পদ্ধতি পরিত্রাণ পেতে হয়. শেখা এবং পুনরাবৃত্তিকে উত্সাহিত করার জন্য, ডেটা সায়েন্টিস্টের ভূমিকা জেনেরিক হওয়া উচিত কিন্তু প্রযুক্তিগত কাজ থেকে স্বাধীন বিস্তৃত দায়িত্বের সাথে, অর্থাৎ ডেটা বিজ্ঞানীদের সংগঠিত করুন যাতে তারা শেখার জন্য অপ্টিমাইজ করা যায়। এর অর্থ হল "সম্পূর্ণ স্ট্যাক বিশেষজ্ঞ" নিয়োগ করা—সাধারণ বিশেষজ্ঞ যারা ধারণা থেকে মডেলিং, বাস্তবায়ন থেকে পরিমাপ পর্যন্ত বিভিন্ন ধরনের কার্য সম্পাদন করতে পারেন। এটা মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে আমি পরামর্শ দিচ্ছি না যে পূর্ণ-স্ট্যাক প্রতিভা নিয়োগ করলে কর্মীদের সংখ্যা কমানো উচিত। বরং, আমি সহজভাবে অনুমান করব যে যখন তারা ভিন্নভাবে সংগঠিত হয়, তখন তাদের প্রণোদনাগুলি শেখার এবং কর্মক্ষমতা সুবিধার সাথে আরও ভালভাবে সংযুক্ত থাকে। উদাহরণস্বরূপ, ধরা যাক আপনার তিনটি ব্যবসায়িক দক্ষতা সহ তিনজনের একটি দল রয়েছে। একটি পিন কারখানায়, প্রতিটি টেকনিশিয়ান প্রতিটি কাজের কাজে তার সময়ের এক তৃতীয়াংশ ব্যয় করবে, যেহেতু অন্য কেউ তার কাজ করতে পারবে না। একটি সম্পূর্ণ স্ট্যাকের মধ্যে, প্রতিটি জেনারেলিস্ট সম্পূর্ণ ব্যবসায়িক প্রক্রিয়া, স্কেল-আপ এবং প্রশিক্ষণের জন্য সম্পূর্ণরূপে নিবেদিত।

কম লোক উৎপাদন চক্রকে সমর্থন করে, সমন্বয় কমে যায়। সাধারণবাদী বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে তরলভাবে চলে, আরও ডেটা যোগ করার জন্য ডেটা পাইপলাইন প্রসারিত করে, মডেলগুলিতে নতুন বৈশিষ্ট্যগুলি চেষ্টা করে, কার্যকারণ পরিমাপের জন্য উত্পাদনে নতুন সংস্করণ স্থাপন করে এবং নতুন ধারণাগুলি আসার সাথে সাথে পদক্ষেপগুলি পুনরাবৃত্তি করে৷ অবশ্যই, স্টেশন ওয়াগন ক্রমানুসারে বিভিন্ন কার্য সম্পাদন করে এবং সমান্তরালে নয়। সব পরে, এটা শুধুমাত্র একজন ব্যক্তি. যাইহোক, একটি টাস্ক সম্পূর্ণ করতে সাধারণত অন্য বিশেষ সংস্থান অ্যাক্সেস করতে প্রয়োজনীয় সময়ের একটি ভগ্নাংশ লাগে। সুতরাং, পুনরাবৃত্তির সময় হ্রাস পায়।

আমাদের জেনারেলিস্ট একটি নির্দিষ্ট কাজের ফাংশনে একজন বিশেষজ্ঞের মতো দক্ষ নাও হতে পারে, কিন্তু আমরা কার্যকরী পরিপূর্ণতা বা ছোট ক্রমবর্ধমান উন্নতির জন্য চেষ্টা করি না। বরং, আমরা ধীরে ধীরে প্রভাবের সাথে আরও বেশি সংখ্যক পেশাদার চ্যালেঞ্জ শিখতে এবং আবিষ্কার করার চেষ্টা করি। একটি সম্পূর্ণ সমাধানের জন্য একটি সামগ্রিক প্রসঙ্গ সহ, তিনি এমন সুযোগগুলি দেখেন যা একজন বিশেষজ্ঞ মিস করবেন। তার আরও ধারণা এবং আরও সম্ভাবনা রয়েছে। সেও ব্যর্থ। যাইহোক, ব্যর্থতার খরচ কম এবং শেখার সুবিধা বেশি। এই অসমতা দ্রুত পুনরাবৃত্তি এবং পুরষ্কার শেখার প্রচার করে।

এটি লক্ষ করা গুরুত্বপূর্ণ যে সম্পূর্ণ স্ট্যাক বিজ্ঞানীদের জন্য যে পরিমাণ স্বায়ত্তশাসন এবং দক্ষতা বৈচিত্র্য প্রদান করা হয় তা মূলত ডেটা প্ল্যাটফর্মের দৃঢ়তার উপর নির্ভর করে যার উপর কাজ করতে হবে। একটি ভাল-পরিকল্পিত ডেটা প্ল্যাটফর্ম কন্টেইনারাইজেশন, বিতরণ প্রক্রিয়াকরণ, স্বয়ংক্রিয় ব্যর্থতা এবং অন্যান্য উন্নত কম্পিউটিং ধারণাগুলির জটিলতা থেকে ডেটা বিজ্ঞানীদের বিমূর্ত করে। বিমূর্ততা ছাড়াও, একটি শক্তিশালী ডেটা প্ল্যাটফর্ম পরীক্ষামূলক অবকাঠামো, স্বয়ংক্রিয় নিরীক্ষণ এবং সতর্কতা, স্বয়ংক্রিয় স্কেলিং এবং অ্যালগরিদমিক ফলাফলের ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং ডিবাগিংয়ের সাথে নিরবচ্ছিন্ন সংযোগ প্রদান করতে পারে। এই উপাদানগুলি ডেটা প্ল্যাটফর্ম ইঞ্জিনিয়ারদের দ্বারা ডিজাইন এবং তৈরি করা হয়েছে, যার অর্থ এগুলি ডেটা বিজ্ঞানী থেকে ডেটা প্ল্যাটফর্ম ডেভেলপমেন্ট টিমের কাছে পাঠানো হয় না। এটি ডেটা সায়েন্স বিশেষজ্ঞ যিনি প্ল্যাটফর্ম চালানোর জন্য ব্যবহৃত সমস্ত কোডের জন্য দায়ী।

আমিও, একবার প্রক্রিয়া দক্ষতা ব্যবহার করে শ্রমের কার্যকরী বিভাজনে আগ্রহী ছিলাম, কিন্তু ট্রায়াল এবং ত্রুটির মাধ্যমে (শেখার আরও ভাল উপায় নেই), আমি আবিষ্কার করেছি যে সাধারণ ভূমিকাগুলি শেখার এবং উদ্ভাবনকে আরও সহজ করে তোলে এবং সঠিক মেট্রিক্স প্রদান করে: আবিষ্কার এবং বিশেষ পদ্ধতির চেয়ে অনেক বেশি ব্যবসার সুযোগ তৈরি করা। (আমি যে ট্রায়াল এবং ত্রুটির মধ্য দিয়ে গিয়েছিলাম তার চেয়ে সংগঠিত করার এই পদ্ধতি সম্পর্কে জানার আরও কার্যকর উপায় হল অ্যামি এডমন্ডসনের বই টিম কোলাবরেশন: হাউ অর্গানাইজেশনস লার্ন, ইনোভেট এবং কম্পিট ইন দ্য নলেজ ইকোনমি পড়া)।

কিছু গুরুত্বপূর্ণ অনুমান রয়েছে যা কিছু কোম্পানিতে কম-বেশি নির্ভরযোগ্য আয়োজনের জন্য এই পদ্ধতিটিকে তৈরি করতে পারে। পুনরাবৃত্তি প্রক্রিয়া ট্রায়াল এবং ত্রুটির খরচ হ্রাস করে। ত্রুটির খরচ বেশি হলে, আপনি সেগুলি কমাতে চাইতে পারেন (কিন্তু এটি চিকিৎসা অ্যাপ্লিকেশন বা উত্পাদনের জন্য সুপারিশ করা হয় না)। অতিরিক্তভাবে, আপনি যদি পেটাবাইট বা এক্সাবাইট ডেটা নিয়ে কাজ করেন তবে ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং-এ বিশেষীকরণের প্রয়োজন হতে পারে। একইভাবে, যদি অনলাইন ব্যবসার সক্ষমতা বজায় রাখা এবং তাদের প্রাপ্যতা তাদের উন্নতির চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ হয়, তাহলে কার্যকরী উৎকর্ষতা শেখার তুচ্ছ হতে পারে। অবশেষে, পূর্ণ স্ট্যাক মডেল এটি সম্পর্কে যারা জানেন তাদের মতামতের উপর নির্ভর করে। তারা ইউনিকর্ন নয়; আপনি তাদের খুঁজে পেতে পারেন বা নিজেকে প্রস্তুত করতে পারেন। যাইহোক, তাদের উচ্চ চাহিদা রয়েছে এবং তাদের আকর্ষণ এবং ধরে রাখার জন্য প্রতিযোগিতামূলক ক্ষতিপূরণ, শক্তিশালী কর্পোরেট মূল্যবোধ এবং চ্যালেঞ্জিং কাজের প্রয়োজন হবে। আপনার কোম্পানির সংস্কৃতি এটি সমর্থন করতে পারে তা নিশ্চিত করুন।

এমনকি যা বলা হয়েছে, আমি বিশ্বাস করি যে পূর্ণ স্ট্যাক মডেলটি সর্বোত্তম শুরুর শর্ত সরবরাহ করে। তাদের দিয়ে শুরু করুন, এবং তারপর সচেতনভাবে শ্রমের একটি কার্যকরী বিভাগের দিকে এগিয়ে যান যখন একেবারে প্রয়োজন হয়।

কার্যকরী বিশেষীকরণের অন্যান্য অসুবিধা রয়েছে। এটি কর্মীদের পক্ষ থেকে দায়িত্ব এবং নিষ্ক্রিয়তা হারাতে পারে। স্মিথ নিজেই শ্রম বিভাজনের সমালোচনা করেছেন, পরামর্শ দিয়েছেন যে এটি প্রতিভাকে নিস্তেজ করে দেয়, যেমন কর্মীরা অজ্ঞ হয়ে যায় এবং প্রত্যাহার করে নেয় কারণ তাদের ভূমিকা কয়েকটি পুনরাবৃত্তিমূলক কাজের মধ্যে সীমাবদ্ধ থাকে। যদিও বিশেষীকরণ প্রক্রিয়া দক্ষতা প্রদান করতে পারে, এটি কর্মীদের অনুপ্রাণিত করার সম্ভাবনা কম।

পরিবর্তে, বহুমুখী ভূমিকা এমন সমস্ত জিনিস সরবরাহ করে যা কাজের সন্তুষ্টিকে চালিত করে: স্বায়ত্তশাসন, প্রভুত্ব এবং উদ্দেশ্য। স্বায়ত্তশাসন হল যে তারা সাফল্য অর্জনের জন্য কোন কিছুর উপর নির্ভর করে না। দক্ষতা শক্তিশালী প্রতিযোগিতামূলক সুবিধার মধ্যে রয়েছে। এবং উদ্দেশ্য বোধ তাদের তৈরি করা ব্যবসার উপর প্রভাব ফেলার সুযোগের মধ্যে নিহিত। আমরা যদি লোকেদের তাদের কাজ সম্পর্কে উত্তেজিত করতে পারি এবং কোম্পানির উপর একটি বড় প্রভাব ফেলতে পারি, তাহলে বাকি সবকিছুই ঠিক হয়ে যাবে।

উত্স: www.habr.com