Důvodem, proč je obtížné zpřesnit a předpovědět data pomocí strojového učení, je @AlloraNetwork, že není možné předpovědět budoucnost jednoduše proto, že dat je hodně. Data nashromážděná v každém odvětví jsou jen velká data a formát a kontext jsou odlišné. Existují například stovky kategorií dat z internetového obchodu s oblečením, včetně kliknutí, historie nákupů, důvodů vrácení peněz a sezónních výprodejů. "Jaké položky se budou dobře prodávat v příští sezóně?" Chcete-li předpovědět, musíte tato data nejprve smysluplně zpřesnit. Teprve poté, co datoví inženýři uspořádají data v tržišti a odstraní zbytečný šum, může se ML učit a předvídat vzory. Kromě toho inferenční vrstva Allora vytváří předpovědi, vrstva prognóz a syntézy se přizpůsobuje chybám a vrstva konsensu ověřuje výsledky. Potíž Allory nakonec nespočívá v kvantitě dat, ale v jejich kvalitě a struktuře. Allora je posledním krokem sestavení, který převádí tato složitá velká data na předvídatelné znalosti. Svět, který chce Allora vytvořit, je takový, kde je v každodenním životě možné řídit se daty. Analýza dat přesáhla oblast odborníků a kdokoli může na základě dat interpretovat a předvídat své akce a volby. "Zkusíme to?" Pomyslel jsem si: "To dokážeš!" To je bod inovace, který Allora vytvořila. Budoucnost je tady. Allora!