A razão pela qual a @AlloraNetwork tem dificuldade em prever dados com aprendizado de máquina não é simplesmente porque há muitos dados, mas porque não se pode prever o futuro apenas com a quantidade de dados. Os dados acumulados em cada setor são apenas big data, com formatos e contextos variados. Por exemplo, os dados de uma loja de roupas online incluem centenas de categorias, como número de cliques, histórico de compras, motivos de devolução, vendas sazonais, entre outros. Para prever “quais itens venderão bem na próxima temporada?”, primeiro é necessário refinar esses dados de maneira significativa. Somente após um engenheiro de dados organizar isso em um data mart e remover o ruído desnecessário é que o ML pode aprender padrões e fazer previsões. Em cima disso, a Camada de Inferência da Allora faz as previsões, a Camada de Previsão e Síntese ajusta os erros, e a Camada de Consenso valida os resultados. No final, a dificuldade da Allora não está na quantidade de dados, mas na qualidade e na estrutura. A Allora é a última etapa de montagem que transforma esses complexos big data em conhecimento previsível. O mundo que a Allora deseja criar é um mundo onde o data-driven é possível no cotidiano. Uma era em que a análise de dados vai além do domínio dos especialistas, permitindo que qualquer um interprete e preveja suas ações e escolhas com dados. O momento em que a dúvida “Devo tentar isso?” se transforma em “Isso é permitido!” é exatamente o ponto de inovação criado pela Allora. O futuro está aqui. Allora!