आजको युग “डिजिटल युग” हो, जहाँ सबै कुरा — मेसिन, पूर्वाधार, प्रयोगकर्ता व्यवहार, सेन्सर, ट्राफिक, तापक्रम, खर्च आदि — बाट डाटा उत्पन्न भइरहेको छ। यो डाटालाई केवल संकलन गरेर राख्नुले मात्र फाइदा हुँदैन; त्यसलाई विश्लेषण (analysis) गरेर बुझ्न, निर्णय गर्न र समाधान विकास गर्न आवश्यक हुन्छ। यही कारणले इन्जिनियरिङमा डेटा विश्लेषणको भूमिका दिनानुदिन बढ्दो छ।
डेटा विश्लेषण इन्जिनियरिङमा किन आवश्यक छ?
1. सूचित निर्णय (Informed Decision Making) का लागि
-
डिजाइन, निर्माण वा मर्मतको कुनै निर्णय लिँदा अनुभव मात्र होइन, प्रमाणमा आधारित निर्णय आवश्यक हुन्छ। डेटा विश्लेषणले समय, लागत, गुणस्तर र जोखिमबारे ठोस आधार दिन्छ।
2. दोष पत्ता लगाउने र भविष्यवाणी गर्न सकिने
-
सिभिल स्ट्रक्चरको कम्पन, मेसिनको खराबी, वा ट्राफिकको चापजस्ता विषय डेटाबाट पहिल्यै पूर्वानुमान गर्न सकिन्छ।
यो predictive maintenance वा risk mitigation मा उपयोगी हुन्छ।
3. प्रदर्शन मूल्याङ्कन गर्न
-
कुनै प्रणाली कति प्रभावकारी छ?
-
डेटा विश्लेषणबाट कामको गति, दक्षता, ऊर्जा खपत आदि बुझ्न सकिन्छ।
4. स्मार्ट सिस्टम निर्माण गर्न
-
स्मार्ट सिटी, स्मार्ट गृहनिर्माण, स्मार्ट ट्राफिक — यी सबैले डेटा संकलन र विश्लेषणमा आधारित प्रणाली प्रयोग गर्छन्।
जस्तै: ट्राफिक सेन्सर डेटा प्रयोग गरी ट्राफिक लाइटको टाइमिङ अटोमेटिक नियन्त्रण।
5. कस्टम समाधान विकास गर्न
-
प्रयोगकर्ताको आवश्यकताअनुसार डिजाइन, सेवा वा उत्पादन परिमार्जन गर्न डेटा विश्लेषण आवश्यक हुन्छ।
इन्जिनियरिङका कुन क्षेत्रमा डेटा विश्लेषणको प्रयोग भइरहेछ?
| क्षेत्र | डेटा विश्लेषणको प्रयोग |
|---|---|
| सिभिल इन्जिनियरिङ | ट्राफिक डेटा, संरचना निगरानी, मौसम डेटा |
| इलेक्ट्रिकल/इलेक्ट्रोनिक्स | ग्रिड प्रदर्शन, ऊर्जा खपत विश्लेषण |
| मेकानिकल | मेसिन लोड, कम्पन डेटा, wear-and-tear विश्लेषण |
| कम्प्युटर/AI | प्रयोगकर्ता डेटा, साइबर सुरक्षा, प्रणाली अनुकूलन |
| प्रोजेक्ट म्यानेजमेन्ट | समय/लागत ट्र्याकिङ, कार्यदक्षता विश्लेषण |
डेटा विश्लेषण गर्न इन्जिनियरले के जान्नुपर्छ?
-
Excel, MATLAB, Python (Pandas, NumPy), R
-
Data Visualization tools: Power BI, Tableau
-
Statistical Thinking
-
Machine Learning (Advanced level)
