Het is moeilijk om met @AlloraNetwork voorspellingen te doen door middel van machine learning, omdat je niet zomaar de toekomst kunt voorspellen alleen omdat er veel data is. De data die in elke sector wordt verzameld, is gewoon big data, maar de vorm en context zijn heel verschillend. Bijvoorbeeld, de data van een online kledingwinkel bevat honderden categorieën zoals het aantal klikken, aankoopgeschiedenis, redenen voor retouren, seizoensgebonden verkoopcijfers, enzovoort. Om te voorspellen "welke items goed zullen verkopen in het volgende seizoen?", moet je deze data eerst betekenisvol zuiveren. Pas nadat een data-engineer deze data heeft georganiseerd in een datamart en onnodige ruis heeft verwijderd, kan ML patronen leren en voorspellingen doen. Daarbovenop maakt de Inference Layer van Allora voorspellingen, de Forecasting & Synthesis Layer past de fouten aan, en de Consensus Layer valideert de resultaten. Uiteindelijk ligt de moeilijkheid van Allora niet in de hoeveelheid data, maar in de kwaliteit en structuur ervan. Allora is de laatste assemblagestap die deze complexe big data omzet in voorspelbare kennis. De wereld die Allora wil creëren, is een wereld waarin data-driven zijn mogelijk is in het dagelijks leven. Data-analyse gaat voorbij de expertise van specialisten, naar een tijd waarin iedereen zijn gedrag en keuzes kan interpreteren en voorspellen met data. Het moment waarop de overweging "Zou ik dit proberen?" verandert in "Dit kan ik doen!", dat is het punt van innovatie dat Allora heeft gecreëerd. De toekomst is hier. Allora!