Il motivo per cui @AlloraNetwork prevede i dati tramite machine learning è che non è sufficiente avere semplicemente molti dati per prevedere il futuro. I dati accumulati in ogni settore sono solo big data, con formati e contesti diversi. Ad esempio, i dati di un negozio di abbigliamento online comprendono centinaia di categorie come il numero di clic, la cronologia degli acquisti, i motivi di rimborso e le vendite stagionali. Per prevedere "quali articoli venderanno bene la prossima stagione?", è necessario prima purificare questi dati in modo significativo. Solo dopo che un ingegnere dei dati ha organizzato questi dati in un data mart e rimosso il rumore inutile, il ML può apprendere i modelli e fare previsioni. Sopra di questo, il Layer di Inferenza di Allora crea le previsioni, il Layer di Previsione e Sintesi regola gli errori e il Layer di Consenso verifica i risultati. In definitiva, la difficoltà di Allora non risiede nella quantità dei dati, ma nella loro qualità e struttura. Allora è l'ultimo passo di assemblaggio che trasforma questi complessi big data in conoscenza prevedibile. Il mondo che Allora vuole creare è un mondo in cui il data-driven è possibile nella vita quotidiana. Un'epoca in cui l'analisi dei dati va oltre il dominio degli esperti, permettendo a chiunque di interpretare e prevedere le proprie azioni e scelte attraverso i dati. Il momento in cui il pensiero "Dovrei provare questo?" si trasforma in "Posso farlo!" è il punto di innovazione creato da Allora. Il futuro è qui. Allora!