Motivul pentru care este dificil să rafinezi și să prezici datele cu învățarea automată este @AlloraNetwork că nu este posibil să prezici viitorul pur și simplu pentru că există multe date. Datele acumulate în fiecare industrie sunt doar big data, iar formatul și contextul sunt diferite. De exemplu, există sute de categorii de date dintr-un magazin online de îmbrăcăminte, inclusiv clicuri, istoricul achizițiilor, motivele rambursării și vânzările sezoniere. "Ce articole se vor vinde bine în sezonul viitor?" Pentru a prezice, trebuie mai întâi să rafinați aceste date în mod semnificativ. Numai după ce inginerii de date l-au organizat în datamart și au eliminat zgomotul inutil, ML poate învăța și prezice modele. În plus, stratul de inferență al Allora creează prognoze, stratul de prognoză și sinteză ajustează erorile, iar stratul de consens validează rezultatele. În cele din urmă, dificultatea lui Allo nu constă în cantitatea de date, ci în calitatea și structura acestora. Allora este etapa finală de asamblare care transformă aceste date complexe în cunoștințe previzibile. Lumea pe care Allora vrea să o creeze este una în care data driven este posibilă în viața de zi cu zi. Analiza datelor a depășit domeniul experților și oricine își poate interpreta și prezice acțiunile și alegerile cu ajutorul datelor. "Să încercăm asta?" M-am gândit: "Poți face asta!" Acesta este punctul de inovație pe care l-a creat Alko. Viitorul este aici. Allora!