La razón por la que @AlloraNetwork tiene dificultades para predecir datos mediante aprendizaje automático no es simplemente porque haya muchos datos, sino porque no se puede predecir el futuro solo con eso. Los datos acumulados en cada industria son solo big data, y su formato y contexto son diversos. Por ejemplo, los datos de una tienda de ropa en línea incluyen cientos de categorías como el número de clics, el historial de compras, las razones de reembolso y las ventas por temporada. Para predecir "¿qué artículos se venderán bien la próxima temporada?", primero es necesario depurar estos datos de manera significativa. Solo después de que un ingeniero de datos organice esto en un datamart y elimine el ruido innecesario, el ML podrá aprender patrones y hacer predicciones. Sobre eso, la Capa de Inferencia de Allora genera predicciones, la Capa de Pronóstico y Síntesis ajusta los errores, y la Capa de Consenso valida los resultados. En última instancia, la dificultad de Allora no radica en la cantidad de datos, sino en su calidad y estructura. Allora es la última etapa de ensamblaje que convierte estos complejos big data en conocimiento predecible. El mundo que Allora quiere crear es un mundo donde el data-driven sea posible en la vida cotidiana. Un tiempo en el que el análisis de datos trasciende el ámbito de los expertos, y cualquiera puede interpretar y predecir su comportamiento y elecciones a través de datos. El momento en que la duda de "¿debería intentar esto?" se convierte en "¡esto se puede hacer!", es precisamente el punto de innovación que Allora ha creado. El futuro está aquí. ¡Allora!