Lý do mà @AlloraNetwork gặp khó khăn trong việc dự đoán dữ liệu bằng máy học là vì chỉ có nhiều dữ liệu không có nghĩa là có thể dự đoán tương lai. Dữ liệu tích lũy trong từng ngành chỉ là big data, nhưng định dạng và ngữ cảnh thì khác nhau. Ví dụ, dữ liệu của một cửa hàng quần áo trực tuyến có hàng trăm danh mục như số lần nhấp chuột, lịch sử mua hàng, lý do hoàn trả, doanh số theo mùa, v.v. Để dự đoán "Mặt hàng nào sẽ bán chạy trong mùa tới?", trước tiên cần phải tinh chỉnh dữ liệu này một cách có ý nghĩa. Kỹ sư dữ liệu sẽ sắp xếp dữ liệu vào data mart và loại bỏ những tiếng ồn không cần thiết, chỉ sau đó ML mới có thể học và dự đoán các mẫu. Trên đó, Lớp Suy diễn của Allora tạo ra các dự đoán, Lớp Dự báo & Tổng hợp điều chỉnh sai số, và Lớp Đồng thuận xác minh kết quả. Cuối cùng, khó khăn của Allora không phải là số lượng dữ liệu mà là chất lượng và cấu trúc của nó. Allora là giai đoạn lắp ráp cuối cùng biến big data phức tạp này thành kiến thức có thể dự đoán. Thế giới mà Allora muốn tạo ra là một thế giới mà dữ liệu được điều khiển có thể trở thành hiện thực trong cuộc sống hàng ngày. Phân tích dữ liệu vượt ra ngoài lĩnh vực của các chuyên gia, nơi mà bất kỳ ai cũng có thể diễn giải và dự đoán hành động và lựa chọn của mình bằng dữ liệu. Khoảnh khắc mà suy nghĩ "Liệu tôi có nên làm điều này?" chuyển thành "Tôi có thể làm điều này!", đó chính là điểm đổi mới mà Allora đã tạo ra. Tương lai đang ở đây. Allora!