Trudność w przewidywaniu danych przez @AlloraNetwork za pomocą uczenia maszynowego wynika nie tylko z tego, że duża ilość danych nie oznacza, że można przewidzieć przyszłość. Dane gromadzone w różnych branżach to tylko big data, a ich format i kontekst są różne. Na przykład dane z internetowego sklepu odzieżowego zawierają setki kategorii, takich jak liczba kliknięć, historia zakupów, powody zwrotów, sprzedaż sezonowa itp. Aby przewidzieć, „które przedmioty będą się dobrze sprzedawać w następnym sezonie?”, najpierw trzeba te dane sensownie oczyścić. Dopiero po tym, jak inżynier danych uporządkuje je w data mart i usunie zbędny szum, ML może uczyć się wzorców i przewidywać. Na tym etapie warstwa wnioskowania Allora tworzy prognozy, warstwa prognozowania i syntezy dostosowuje błędy, a warstwa konsensusu weryfikuje wyniki. Ostatecznie trudność Allora nie polega na ilości danych, ale na ich jakości i strukturze. Allora to ostatni etap montażu, który przekształca te skomplikowane big data w przewidywalną wiedzę. Świat, który Allora chce stworzyć, to świat, w którym dane napędzają codzienność. Analiza danych wykracza poza obszar ekspertów, a każdy może interpretować i przewidywać swoje działania i wybory na podstawie danych. Moment, w którym myśl „Czy powinienem to zrobić?” zmienia się w „To jest do zrobienia!”, to właśnie punkt innowacji stworzony przez Allora. Przyszłość jest tutaj. Allora!