హిరోషి వటనబే/జెట్టి ఇమేజెస్
వెల్త్ ఆఫ్ నేషన్స్‌లో, ఆడమ్ స్మిత్ ఉత్పాదకత పెరగడానికి శ్రామిక విభజన ప్రధాన వనరుగా ఎలా మారుతుందో చూపాడు. పిన్ ఫ్యాక్టరీ యొక్క అసెంబ్లీ లైన్ ఒక ఉదాహరణ: "ఒక కార్మికుడు వైర్‌ను లాగుతుంది, మరొకరు దాన్ని నిఠారుగా చేస్తాడు, మూడవవాడు దానిని కత్తిరించాడు, నాల్గవవాడు చివరను పదును పెడతాడు, ఐదవవాడు తలకు సరిపోయేలా మరొక చివరను రుబ్బాడు." నిర్దిష్ట విధులపై దృష్టి సారించిన స్పెషలైజేషన్‌కు ధన్యవాదాలు, ప్రతి ఉద్యోగి తన ఇరుకైన పనిలో అధిక అర్హత కలిగిన నిపుణుడు అవుతాడు, ఇది ప్రక్రియ సామర్థ్యాన్ని పెంచడానికి దారితీస్తుంది. ఒక్కో కార్మికుడికి అవుట్‌పుట్ చాలా రెట్లు పెరుగుతుంది మరియు పిన్‌లను ఉత్పత్తి చేయడంలో ఫ్యాక్టరీ మరింత సమర్థవంతంగా మారుతుంది.
కార్యాచరణ ద్వారా ఈ శ్రమ విభజన ఈనాటికీ మన మనస్సులలో ఎంతగా నాటుకుపోయింది, మేము తదనుగుణంగా మా బృందాలను త్వరగా నిర్వహించాము. డేటా సైన్స్ మినహాయింపు కాదు. సంక్లిష్టమైన అల్గారిథమిక్ వ్యాపార సామర్థ్యాలకు బహుళ పని విధులు అవసరమవుతాయి, కాబట్టి కంపెనీలు సాధారణంగా నిపుణుల బృందాలను సృష్టిస్తాయి: పరిశోధకులు, డేటా ఇంజనీర్లు, మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్లు, కారణం-మరియు-ప్రభావ శాస్త్రవేత్తలు మరియు మొదలైనవి. నిపుణుల పనిని పిన్ ఫ్యాక్టరీని పోలి ఉండే పద్ధతిలో ఫంక్షన్ల బదిలీతో ప్రొడక్ట్ మేనేజర్ సమన్వయం చేస్తారు: “ఒక వ్యక్తి డేటాను స్వీకరిస్తాడు, మరొకడు దానిని మోడల్ చేస్తాడు, మూడవవాడు దానిని అమలు చేస్తాడు, నాల్గవ చర్యలు” మరియు మొదలైనవి,
అయ్యో, ఉత్పాదకతను మెరుగుపరచడానికి మేము మా డేటా సైన్స్ బృందాలను ఆప్టిమైజ్ చేయకూడదు. అయినప్పటికీ, మీరు ఏమి ఉత్పత్తి చేస్తున్నారో అర్థం చేసుకున్నప్పుడు మీరు దీన్ని చేస్తారు: పిన్స్ లేదా మరేదైనా, మరియు కేవలం సామర్థ్యాన్ని పెంచడానికి ప్రయత్నిస్తారు. అసెంబ్లీ లైన్ల ఉద్దేశ్యం ఒక పనిని పూర్తి చేయడం. మనకు ఏమి కావాలో ఖచ్చితంగా తెలుసు - పిన్స్ (స్మిత్ ఉదాహరణలో వలె), కానీ ఏదైనా ఉత్పత్తి లేదా సేవను పేర్కొనవచ్చు, ఇందులో అవసరాలు ఉత్పత్తి యొక్క అన్ని అంశాలను మరియు దాని ప్రవర్తనను పూర్తిగా వివరిస్తాయి. ఈ అవసరాలను సాధ్యమైనంత సమర్ధవంతంగా నెరవేర్చడం ఉద్యోగుల పాత్ర.
కానీ డేటా సైన్స్ లక్ష్యం పనులు పూర్తి చేయడం కాదు. బదులుగా, బలమైన కొత్త వ్యాపార అవకాశాలను అన్వేషించడం మరియు అభివృద్ధి చేయడం లక్ష్యం. రికమండేషన్ సిస్టమ్‌లు, కస్టమర్ ఇంటరాక్షన్‌లు, స్టైల్ ప్రాధాన్యతల వర్గీకరణ, సైజింగ్, దుస్తుల డిజైన్, లాజిస్టిక్స్ ఆప్టిమైజేషన్, సీజనల్ ట్రెండ్ డిటెక్షన్ మరియు మరెన్నో అల్గారిథమిక్ ఉత్పత్తులు మరియు సేవలను ముందుగానే అభివృద్ధి చేయడం సాధ్యం కాదు. వాటిని అధ్యయనం చేయాలి. ప్రతిరూపం చేయడానికి బ్లూప్రింట్‌లు లేవు, ఇవి స్వాభావిక అనిశ్చితితో కొత్త అవకాశాలు. గుణకాలు, నమూనాలు, మోడల్ రకాలు, హైపర్‌పారామీటర్‌లు, అవసరమైన అన్ని అంశాలను ప్రయోగాలు, ట్రయల్ మరియు ఎర్రర్ మరియు పునరావృతం ద్వారా నేర్చుకోవాలి. పిన్స్‌తో, శిక్షణ మరియు రూపకల్పన ఉత్పత్తికి ముందుగానే జరుగుతుంది. డేటా సైన్స్‌తో, మీరు చేసినట్లే నేర్చుకుంటారు, ముందు కాదు.
పిన్ ఫ్యాక్టరీలో, శిక్షణ మొదట వచ్చినప్పుడు, ఉత్పాదక సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడం మినహా ఉత్పత్తి యొక్క ఏదైనా ఫీచర్‌పై కార్మికులు మెరుగుపరచాలని మేము ఆశించము లేదా కోరుకోము. ప్రత్యేకత పనులు అర్ధమే ఎందుకంటే ఇది ప్రాసెస్ సామర్థ్యం మరియు ఉత్పత్తి అనుగుణ్యతకు దారితీస్తుంది (తుది ఉత్పత్తికి మార్పులు లేకుండా).
కానీ ఉత్పత్తి ఇంకా అభివృద్ధి చెందుతున్నప్పుడు మరియు శిక్షణ లక్ష్యం అయినప్పుడు, కింది సందర్భాలలో స్పెషలైజేషన్ మా లక్ష్యాలకు ఆటంకం కలిగిస్తుంది:
1. ఇది సమన్వయ ఖర్చులను పెంచుతుంది.
అంటే, కమ్యూనికేట్ చేయడానికి, చర్చించడానికి, సమర్థించడానికి మరియు చేయవలసిన పనికి ప్రాధాన్యతనిస్తూ గడిపిన సమయంలో పేరుకుపోయే ఖర్చులు. ఈ ఖర్చులు పాల్గొన్న వ్యక్తుల సంఖ్యతో అతి సరళంగా స్కేల్ అవుతాయి. (J. రిచర్డ్ హాక్‌మన్ మనకు బోధించినట్లుగా, ఈ సమీకరణం ప్రకారం n పదాల సంఖ్య యొక్క ఫంక్షన్‌తో సమానంగా r సంబంధాల సంఖ్య పెరుగుతుంది: r = (n^2-n)/2. మరియు ప్రతి సంబంధం కొంత మొత్తాన్ని వెల్లడిస్తుంది ఖర్చు సంబంధం.) డేటా సైంటిస్టులు ఫంక్షన్ ద్వారా నిర్వహించబడినప్పుడు, ప్రతి దశలో, ప్రతి మార్పుతో, ప్రతి హ్యాండ్‌ఓవర్ మొదలైనవి, చాలా మంది నిపుణులు అవసరం, ఇది సమన్వయ ఖర్చులను పెంచుతుంది. ఉదాహరణకు, కొత్త ఫీచర్‌లతో ప్రయోగాలు చేయాలనుకునే స్టాటిస్టికల్ మోడలర్‌లు కొత్తదాన్ని ప్రయత్నించాలనుకున్న ప్రతిసారీ డేటా సెట్‌లకు జోడించే డేటా ఇంజనీర్‌లతో సమన్వయం చేసుకోవాలి. అదేవిధంగా, శిక్షణ పొందిన ప్రతి కొత్త మోడల్ అంటే మోడల్ డెవలపర్‌ని ఉత్పత్తిలో ఉంచడానికి ఎవరైనా సమన్వయం చేసుకోవాలి. కోఆర్డినేషన్ ఖర్చులు పునరుక్తికి ధరగా పనిచేస్తాయి, వాటిని మరింత కష్టతరం మరియు ఖరీదైనవిగా చేస్తాయి మరియు అధ్యయనం విస్మరించబడే అవకాశం ఉంది. ఇది అభ్యాసానికి అంతరాయం కలిగించవచ్చు.
2. ఇది వేచి ఉండే సమయాన్ని కష్టతరం చేస్తుంది.
సమన్వయ ఖర్చుల కంటే మరింత భయంకరమైనది పని షిఫ్ట్‌ల మధ్య సమయం కోల్పోవడం. సమన్వయ ఖర్చులు సాధారణంగా గంటలలో కొలుస్తారు - సమావేశాలు, చర్చలు, డిజైన్ సమీక్షలు నిర్వహించడానికి పట్టే సమయం - వేచి ఉండే సమయం సాధారణంగా రోజులు, వారాలు లేదా నెలలలో కొలుస్తారు! ఫంక్షనల్ స్పెషలిస్ట్‌ల షెడ్యూల్‌లు బ్యాలెన్స్ చేయడం కష్టం ఎందుకంటే ప్రతి స్పెషలిస్ట్ తప్పనిసరిగా బహుళ ప్రాజెక్ట్‌లలో పంపిణీ చేయబడాలి. మార్పులను చర్చించడానికి ఒక గంట సమావేశం వర్క్‌ఫ్లోను సులభతరం చేయడానికి వారాలు పట్టవచ్చు. మరియు మార్పులను అంగీకరించిన తర్వాత, నిపుణుల పని సమయాన్ని ఆక్రమించే అనేక ఇతర ప్రాజెక్టుల సందర్భంలో అసలు పనిని ప్లాన్ చేయడం అవసరం. కోడ్ పరిష్కారాలు లేదా పరిశోధనతో కూడిన పని పూర్తి కావడానికి కొన్ని గంటలు లేదా రోజులు మాత్రమే పట్టవచ్చు, వనరులు అందుబాటులోకి రావడానికి చాలా ఎక్కువ సమయం పట్టవచ్చు. అప్పటి వరకు, పునరావృతం మరియు అభ్యాసం నిలిపివేయబడతాయి.
3. ఇది సందర్భాన్ని తగ్గిస్తుంది.
శ్రమ విభజన అనేది వ్యక్తులకు వారి ప్రత్యేకతలో మిగిలిపోయినందుకు ప్రతిఫలమివ్వడం ద్వారా అభ్యాసాన్ని కృత్రిమంగా పరిమితం చేస్తుంది. ఉదాహరణకు, ఒక పరిశోధనా శాస్త్రవేత్త తన కార్యాచరణ యొక్క పరిధిలోనే ఉండాలి, అతను వివిధ రకాల అల్గారిథమ్‌లతో ప్రయోగాలు చేయడంపై తన శక్తిని కేంద్రీకరిస్తాడు: రిగ్రెషన్, న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు, యాదృచ్ఛిక అటవీ మరియు మొదలైనవి. వాస్తవానికి, మంచి అల్గారిథమ్ ఎంపికలు పెరుగుతున్న మెరుగుదలలకు దారి తీయవచ్చు, అయితే కొత్త డేటా సోర్స్‌లను ఏకీకృతం చేయడం వంటి ఇతర కార్యకలాపాల నుండి సాధారణంగా చాలా ఎక్కువ పొందవచ్చు. అదేవిధంగా, డేటాలో అంతర్లీనంగా ఉన్న ప్రతి బిట్ వివరణాత్మక శక్తిని ఉపయోగించుకునే మోడల్‌ను అభివృద్ధి చేయడంలో ఇది సహాయపడుతుంది. ఏది ఏమైనప్పటికీ, దాని బలం ఆబ్జెక్టివ్ ఫంక్షన్‌ను మార్చడంలో లేదా కొన్ని పరిమితులను సడలించడంలో ఉండవచ్చు. ఆమె పని పరిమితంగా ఉన్నప్పుడు దీన్ని చూడటం లేదా చేయడం కష్టం. ఒక సాంకేతిక శాస్త్రవేత్త అల్గారిథమ్‌లను ఆప్టిమైజ్ చేయడంలో ప్రత్యేకత కలిగి ఉన్నందున, అతను గణనీయమైన ప్రయోజనాలను తెచ్చిపెట్టినప్పటికీ, మరేదైనా చేసే అవకాశం చాలా తక్కువ.
డేటా సైన్స్ బృందాలు పిన్ ఫ్యాక్టరీలుగా పనిచేసినప్పుడు కనిపించే సంకేతాలకు పేరు పెట్టడానికి (ఉదాహరణకు, సాధారణ స్థితి నవీకరణలలో): “డేటా పైప్‌లైన్ మార్పుల కోసం వేచి ఉండటం” మరియు “ML Eng వనరుల కోసం వేచి ఉండటం” సాధారణ బ్లాకర్లు. అయినప్పటికీ, మీరు గమనించనిది మరింత ప్రమాదకరమైన ప్రభావం అని నేను నమ్ముతున్నాను, ఎందుకంటే మీకు ఇప్పటికే తెలియని వాటి గురించి మీరు చింతించలేరు. దోషరహిత అమలు మరియు ప్రక్రియ సామర్థ్యాన్ని సాధించడం ద్వారా పొందిన ఆత్మసంతృప్తి, సంస్థలకు వారు కోల్పోతున్న అభ్యాస ప్రయోజనాల గురించి తెలియదనే సత్యాన్ని కప్పిపుచ్చవచ్చు.
ఈ సమస్యకు పరిష్కారం, వాస్తవానికి, ఫ్యాక్టరీ పిన్ పద్ధతిని వదిలించుకోవడమే. అభ్యాసం మరియు పునరుక్తిని ప్రోత్సహించడానికి, డేటా సైంటిస్ట్ పాత్రలు సాధారణమైనవి కానీ సాంకేతిక పనితీరుతో సంబంధం లేకుండా విస్తృత బాధ్యతలతో ఉండాలి, అనగా డేటా సైంటిస్టులను నిర్వహించండి, తద్వారా వారు నేర్చుకోవడం కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడతారు. దీని అర్థం “పూర్తి స్టాక్ స్పెషలిస్ట్‌లను” నియమించుకోవడం—కాన్సెప్ట్ నుండి మోడలింగ్ వరకు, ఇంప్లిమెంటేషన్ నుండి కొలత వరకు వివిధ రకాల విధులను నిర్వహించగల సాధారణ నిపుణులు. పూర్తి-స్టాక్ ప్రతిభను నియమించడం ఉద్యోగుల సంఖ్యను తగ్గించాలని నేను సూచించడం లేదని గమనించడం ముఖ్యం. బదులుగా, వారు విభిన్నంగా నిర్వహించబడినప్పుడు, వారి ప్రోత్సాహకాలు అభ్యాసం మరియు పనితీరు ప్రయోజనాలతో మెరుగ్గా సమలేఖనం చేయబడతాయని నేను ఊహిస్తాను. ఉదాహరణకు, మీకు ముగ్గురు వ్యాపార నైపుణ్యాలు ఉన్న ముగ్గురు వ్యక్తుల బృందం ఉందని అనుకుందాం. పిన్ కర్మాగారంలో, ప్రతి సాంకేతిక నిపుణుడు తన పనిని మరెవరూ చేయలేరు కాబట్టి, ప్రతి ఉద్యోగ పనికి తన సమయాన్ని మూడింట ఒక వంతు కేటాయిస్తారు. పూర్తి స్టాక్‌లో, ప్రతి సాధారణవాది మొత్తం వ్యాపార ప్రక్రియ, స్కేల్-అప్ మరియు శిక్షణకు పూర్తిగా అంకితం చేయబడింది.
తక్కువ మంది వ్యక్తులు ఉత్పత్తి చక్రానికి మద్దతు ఇవ్వడంతో, సమన్వయం తగ్గుతుంది. జనరలిస్ట్ ఫీచర్‌ల మధ్య ద్రవంగా కదులుతుంది, మరింత డేటాను జోడించడానికి డేటా పైప్‌లైన్‌ను విస్తరించడం, మోడల్‌లలో కొత్త ఫీచర్‌లను ప్రయత్నించడం, కారణ కొలతల కోసం ఉత్పత్తికి కొత్త వెర్షన్‌లను అమలు చేయడం మరియు కొత్త ఆలోచనలు వచ్చిన వెంటనే దశలను పునరావృతం చేయడం. వాస్తవానికి, స్టేషన్ వాగన్ వివిధ విధులను వరుసగా నిర్వహిస్తుంది మరియు సమాంతరంగా కాదు. అన్ని తరువాత, ఇది కేవలం ఒక వ్యక్తి మాత్రమే. అయితే, ఒక పనిని పూర్తి చేయడం సాధారణంగా మరొక ప్రత్యేక వనరును యాక్సెస్ చేయడానికి అవసరమైన సమయంలో కొంత భాగాన్ని మాత్రమే తీసుకుంటుంది. కాబట్టి, పునరావృత సమయం తగ్గుతుంది.
మా సాధారణ వ్యక్తి ఒక నిర్దిష్ట ఉద్యోగ విధిలో నిపుణుడి వలె నైపుణ్యం కలిగి ఉండకపోవచ్చు, కానీ మేము ఫంక్షనల్ పరిపూర్ణత లేదా చిన్న పెరుగుదల మెరుగుదలల కోసం ప్రయత్నించము. బదులుగా, మేము క్రమంగా ప్రభావంతో మరింత ఎక్కువ వృత్తిపరమైన సవాళ్లను తెలుసుకోవడానికి మరియు కనుగొనడానికి ప్రయత్నిస్తాము. పూర్తి పరిష్కారం కోసం సమగ్రమైన సందర్భంతో, అతను నిపుణుడు కోల్పోయే అవకాశాలను చూస్తాడు. అతనికి మరిన్ని ఆలోచనలు మరియు మరిన్ని అవకాశాలు ఉన్నాయి. అతను కూడా విఫలమవుతాడు. ఏది ఏమైనప్పటికీ, వైఫల్యం యొక్క ఖర్చు తక్కువగా ఉంటుంది మరియు అభ్యాసం యొక్క ప్రయోజనాలు ఎక్కువగా ఉంటాయి. ఈ అసమానత వేగవంతమైన పునరావృతతను ప్రోత్సహిస్తుంది మరియు అభ్యాసానికి ప్రతిఫలం ఇస్తుంది.
పూర్తి స్టాక్ శాస్త్రవేత్తలకు అందించే స్వయంప్రతిపత్తి మరియు నైపుణ్య వైవిధ్యం ఎక్కువగా పని చేసే డేటా ప్లాట్‌ఫారమ్ యొక్క పటిష్టతపై ఆధారపడి ఉంటుందని గమనించడం ముఖ్యం. కంటెయినరైజేషన్, డిస్ట్రిబ్యూట్ ప్రాసెసింగ్, ఆటోమేటిక్ ఫెయిల్‌ఓవర్ మరియు ఇతర అధునాతన కంప్యూటింగ్ కాన్సెప్ట్‌ల సంక్లిష్టతల నుండి బాగా రూపొందించబడిన డేటా ప్లాట్‌ఫారమ్ డేటా శాస్త్రవేత్తలను సంగ్రహిస్తుంది. సంగ్రహణతో పాటు, బలమైన డేటా ప్లాట్‌ఫారమ్ ప్రయోగాత్మక అవస్థాపనకు అతుకులు లేని కనెక్టివిటీని అందిస్తుంది, పర్యవేక్షణ మరియు హెచ్చరికలను ఆటోమేట్ చేస్తుంది, ఆటోమేటిక్ స్కేలింగ్ మరియు అల్గారిథమిక్ ఫలితాలు మరియు డీబగ్గింగ్ యొక్క విజువలైజేషన్‌ను ప్రారంభించవచ్చు. ఈ భాగాలు డేటా ప్లాట్‌ఫారమ్ ఇంజనీర్లచే రూపొందించబడ్డాయి మరియు నిర్మించబడ్డాయి, అంటే అవి డేటా సైంటిస్ట్ నుండి డేటా ప్లాట్‌ఫారమ్ డెవలప్‌మెంట్ టీమ్‌కు బదిలీ చేయబడవు. ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను అమలు చేయడానికి ఉపయోగించే అన్ని కోడ్‌లకు బాధ్యత వహించే డేటా సైన్స్ స్పెషలిస్ట్.
నేను కూడా ఒకప్పుడు ప్రాసెస్ సామర్థ్యాన్ని ఉపయోగించి క్రియాత్మక శ్రమ విభజనపై ఆసక్తి కలిగి ఉన్నాను, కానీ ట్రయల్ మరియు ఎర్రర్ ద్వారా (నేర్చుకోవడానికి ఇంతకంటే మంచి మార్గం లేదు), విలక్షణమైన పాత్రలు నేర్చుకోవడం మరియు ఆవిష్కరణలను బాగా సులభతరం చేస్తాయని మరియు సరైన కొలమానాలను అందిస్తాయని నేను కనుగొన్నాను: కనుగొనడం మరియు ప్రత్యేక విధానం కంటే అనేక వ్యాపార అవకాశాలను నిర్మించడం. (నేను ఎదుర్కొన్న ట్రయల్ మరియు ఎర్రర్ కంటే ఈ ఆర్గనైజింగ్ విధానం గురించి మరింత ప్రభావవంతమైన మార్గం ఏమిటంటే, అమీ ఎడ్మండ్సన్ యొక్క టీమ్ కొలాబరేషన్: హౌ ఆర్గనైజేషన్స్ లెర్న్, ఇన్నోవేట్ మరియు కాంపీట్ ఇన్ ది నాలెడ్జ్ ఎకానమీ పుస్తకాన్ని చదవడం).
కొన్ని కంపెనీలలో ఎక్కువ లేదా తక్కువ విశ్వసనీయతను నిర్వహించడానికి ఈ విధానాన్ని రూపొందించే కొన్ని ముఖ్యమైన అంచనాలు ఉన్నాయి. పునరావృత ప్రక్రియ ట్రయల్ మరియు ఎర్రర్ ధరను తగ్గిస్తుంది. లోపం యొక్క ధర ఎక్కువగా ఉంటే, మీరు వాటిని తగ్గించాలనుకోవచ్చు (కానీ ఇది వైద్య అనువర్తనాలు లేదా తయారీకి సిఫార్సు చేయబడదు). అదనంగా, మీరు పెటాబైట్‌లు లేదా ఎక్సాబైట్‌ల డేటాతో వ్యవహరిస్తుంటే, డేటా ఇంజనీరింగ్‌లో స్పెషలైజేషన్ అవసరం కావచ్చు. అదే విధంగా, ఆన్‌లైన్ వ్యాపార సామర్థ్యాలను నిర్వహించడం మరియు వాటిని మెరుగుపరచడం కంటే వాటి లభ్యత చాలా ముఖ్యమైనది అయితే, ఫంక్షనల్ ఎక్సలెన్స్ నేర్చుకోవడాన్ని ట్రంప్‌గా మార్చవచ్చు. చివరగా, పూర్తి స్టాక్ మోడల్ దాని గురించి తెలిసిన వ్యక్తుల అభిప్రాయాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది. అవి యునికార్న్స్ కాదు; మీరు వాటిని కనుగొనవచ్చు లేదా వాటిని మీరే సిద్ధం చేసుకోవచ్చు. అయినప్పటికీ, వారికి అధిక డిమాండ్ ఉంది మరియు వాటిని ఆకర్షించడానికి మరియు నిలుపుకోవడానికి పోటీ పరిహారం, బలమైన కార్పొరేట్ విలువలు మరియు సవాలు చేసే పని అవసరం. మీ కంపెనీ సంస్కృతి దీనికి మద్దతు ఇస్తుందని నిర్ధారించుకోండి.
చెప్పబడిన అన్నింటితో కూడా, పూర్తి స్టాక్ మోడల్ ఉత్తమ ప్రారంభ పరిస్థితులను అందిస్తుందని నేను నమ్ముతున్నాను. వారితో ప్రారంభించండి, ఆపై స్పృహతో అవసరమైనప్పుడు మాత్రమే క్రియాత్మక శ్రమ విభజన వైపు వెళ్లండి.
ఫంక్షనల్ స్పెషలైజేషన్ యొక్క ఇతర ప్రతికూలతలు ఉన్నాయి. ఇది కార్మికుల బాధ్యత మరియు నిష్క్రియాత్మకతను కోల్పోతుంది. స్మిత్ స్వయంగా శ్రమ విభజనను విమర్శించాడు, ఇది ప్రతిభను మందగింపజేయడానికి దారితీస్తుందని సూచిస్తుంది, అనగా. కార్మికులు అజ్ఞానులుగా మారతారు మరియు వారి పాత్రలు పునరావృతమయ్యే కొన్ని పనులకే పరిమితం అవుతాయి. స్పెషలైజేషన్ ప్రక్రియ సామర్థ్యాన్ని అందించినప్పటికీ, ఇది కార్మికులకు స్ఫూర్తినిచ్చే అవకాశం తక్కువ.
ప్రతిగా, బహుముఖ పాత్రలు ఉద్యోగ సంతృప్తిని అందించే అన్ని అంశాలను అందిస్తాయి: స్వయంప్రతిపత్తి, నైపుణ్యం మరియు ప్రయోజనం. స్వయంప్రతిపత్తి అంటే వారు విజయం సాధించడానికి దేనిపైనా ఆధారపడరు. పట్టుదల బలమైన పోటీ ప్రయోజనాలలో ఉంది. మరియు ప్రయోజనం యొక్క భావం వారు సృష్టించే వ్యాపారంపై ప్రభావం చూపే అవకాశం ఉంది. మేము వారి పని గురించి ప్రజలను ఉత్తేజపరిచి, కంపెనీపై పెద్ద ప్రభావాన్ని చూపగలిగితే, మిగతావన్నీ సరైన స్థానంలోకి వస్తాయి.
మూలం: www.habr.com