第四章談的是大數據計畫能否成功的一大限制條件──人的因素。我會提到資料科學家必備的技能，並探討「大數據將如何改變管理工作」這個新興話題。

假如你聽到許多關於「Hadoop」與「MapReduce」的資訊，覺得很難搞懂這些術語的意思，你可能會想直接翻閱第五章，裡頭有著專為企業經理人準備的大數據技術導覽內容。該章除了會談到這些管理大數據用的基礎架構技術外，也會觸及一些在大數據環境下很管用的資料分析手法，像是機器學習與視覺化分析。

第六章會以宏觀角度討論，除了人才與新技術之外，組織還需要什麼，才能運用大數據創造成果。假如你看過我與人合著的《工作中的資料分析》一書，你應該很熟悉DELTA模式；我會在該章中將之應用到大數據上（在本書的附錄中，我也在略做修改後，把該模式運用到一個用於評估大數據能耐的架構中）。

最後兩章要討論的是，大數據對於不同規模與年齡的組織所代表的意義。第七章會聚焦於我們可以從新創企業與線上企業身上學到的經驗，第八章則聚焦於已有規模的大企業如何運用大數據。我也在該章提出名為「資料分析3.0」的想法，亦即企業可如何將小數據的精華以及傳統的資料分析手法，與大數據的手法結合在一起。

在各位用心看完這些章節後，對於個人與所屬組織可如何運用大數據，可望建立起通盤的了解。在各章最後，我會列出一些敦促讀者採取行動的問題，你和你的管理團隊應該自問並回答這些問題，才能善用大數據這威力十足的資源。全書並沒有什麼讚嘆大數據有多麼美好的言論，只是在提供一個人們可以如何運用大數據的觀點。如同我在本章開頭所言，請謹記，重點不在你握有多少資料，而在於你如何運用它。

（更多精采內容，請閱讀《大數據@工作力》。本文擷取自第一章）