Die Vorhersage von @AlloraNetwork durch Datenaufbereitung mittels Machine Learning ist schwierig, weil man nicht einfach nur aufgrund der Menge an Daten die Zukunft vorhersagen kann. Die Daten, die in jeder Branche gesammelt werden, sind nur Big Data, und ihre Formate und Kontexte sind unterschiedlich. Zum Beispiel gibt es in den Daten eines Online-Bekleidungsgeschäfts Hunderte von Kategorien wie Klickzahlen, Kaufhistorie, Rückgabegründe und saisonale Verkaufszahlen. Um vorherzusagen, „welche Artikel in der nächsten Saison gut verkauft werden“, muss man diese Daten zunächst sinnvoll aufbereiten. Erst nachdem ein Dateningenieur diese in ein Data Mart organisiert und unnötige Störungen entfernt hat, kann ML Muster lernen und Vorhersagen treffen. Daraufhin erstellt die Inference Layer von Allora Vorhersagen, die Forecasting & Synthesis Layer passt die Fehler an, und die Consensus Layer validiert die Ergebnisse. Letztendlich liegt die Schwierigkeit von Allora nicht in der Menge der Daten, sondern in der Qualität und Struktur. Allora ist die letzte Montagephase, die diese komplexen Big Data in vorhersehbares Wissen umwandelt. Die Welt, die Allora schaffen möchte, ist eine Welt, in der datengetriebenes Handeln im Alltag möglich ist. Datenanalyse, die über das Fachgebiet von Experten hinausgeht, in der jeder sein Verhalten und seine Entscheidungen durch Daten interpretieren und vorhersagen kann. Der Moment, in dem das Nachdenken „Soll ich das versuchen?“ sich in „Das kann ich machen!“ verwandelt, ist der Punkt der Innovation, den Allora geschaffen hat. Die Zukunft ist hier. Allora!