歐洲版 電信數據分析會議於 10 月 25 日至 26 日在馬德里舉行。這項年度活動也在美國舉行 ，今年約有 100 名來自營運商、供應商、新創公司和 OTT 的參與者。 Telefonica 首次成為該活動的“主辦方”，該活動由 KNect 365 營運。
歐洲貿易發展局 圖 1：TDA Europe
電信公司大數據的下一步是什麼Telefonica 首席數據官
Chema Alonso發表了開幕主題演講，他認為現在所有組織都必須採 伊拉克電子郵件列表 取數據驅動的決策，強調安全性和安全性與日俱增的重要性任何大數據計劃的隱私 。
LUCA合作夥伴和策略聯盟
總監 Phil Douty討論了匿名和聚合電信數據的力量，使我們能夠了解人口的代表性分佈，
並可以靈活地推斷出真實的行為
Phil坦率地談到了電信公司在大數據業務中的學習曲線：這需要時間、金錢以及從錯誤中學習。電信數據分析的變革步伐不斷加快，這意味著任何現在仍在學習的人都將難以趕上。 圖 2：Phil Douty 討論elco匿名廣告聚合的力量- 攝影：Lee Tucker
菲爾道蒂
關於如何創建一流數據科
學 團隊的小組討論表明，存在不同類型的數據專業人員，包括數 C級聯繫人資源 工程師（數據管道）、數據科學家（分析）和精通數據的經理（轉向對行動的洞察），並且由於這些資料在市場上很難找到，因此對現有員工的培訓非常重要。人們也清楚地認識到，創建一個數據科學家團隊並不足以確保影響力；組織的其他部門也需要擁有正確的“以數據為導向的文化”，以便將見解付諸整個 組織的。
由德國電信資料科學家
士主持的另一場討論提醒我們，機器要 日本數據 真正具有 智能 ，它們必須能夠執行推理、知識表示、規劃、自然語言處理和識別。當今大數據的許多事件一樣，人工智慧正受到越來越多的關注。
切瑪·阿隆索 圖 3：Chema Alonso 為 TDA Europe 會議開幕
BigML是出席會議的公司之一，它是一家新創公司，其使命是讓機器學習變得簡單。 BigML 提供了一個包含多種資料科學演算法的工具，
以便非資料科學家可
以對（品質）資料執行聚類或預測演算法。 BigML因與 Teléfonica Open Future_ 合作創建PreSeries而獲得合作夥伴獎，該 PreSeries 使用 BigML的演算法來預測哪些新創公司將取得成功；真正的數據驅動方法！ 物聯網分析