Zahlreiche Untersuchungen zeigen auf, dass Unternehmen, die ihre Zielbestimmungen auf Basis von Fakten, Daten und direkt darauf aufbauenden Analyse-Werkzeugen begründen, sich besser im Markt behaupten können, als Unternehmen, die eher situativ arbeiten oder sich auf früher bewährte Grundsätze verlassen. Relevant für diese Trendumkehr ist auch das Buzzword „Big Data“, das gegenwärtig die Diskussion im Medien- und Marketing-Bereich zu bestimmen scheint. Da immer mehr Daten über die Kunden und Ansprechpartner anfallen und somit immer mehr komplexe Auswertungsalgorithmen möglich werden, stellen sich diejenigen Unternehmen zukunftsfähig auf, die hier Big Data nutzen, um zu neuen und besseren Strategien zu kommen.
Notwendigkeit für neue oder verbesserte technischer Hilfsmittel bei Big Data
Wer die Motivation und das Verhalten seiner Kunden und Interessenten quantifiziert und punktgenau bestimmen kann, der kann besser auf deren Bedürfnisse eingehen und sichert sich so mittels Big Data langfristig den Geschäftserfolg. Doch ohne neue technische Hilfsmittel oder verbesserte Auswertungsalgorithmen ist dies nicht leistbar, insbesondere wenn man das unternehmerische Handeln in Echtzeit durch die Ergebnisse von Big Data verbessern möchte. Die umfangreichen Datenbestände, die aus den Online-Kauf- und Bestellvorgängen resultieren, müssen intelligent ausgewertet werden, damit aus den unverbundenen Daten Sichtweisen auf das tatsächliche Verhalten der Kontaktpersonen abgeleitet werden können.
In einer 
Semantik ist die Wissenschaft von der Bedeutung. Semantische Suche bedeutet deshalb, dass der Suchalgorithmus so intelligent ist, dass er nicht nur auf formale Wortübereinstimmungen die Suche aufbaut, sondern auch die 
Immer häufiger müssen bei großen Unternehmen und national und übernational aufgestellten Organisationen relevante Datenbestände bei unterschiedlichen Datenbanken und unterschiedlichen Datenbank-Anbietern durchsucht werden, um zu effektiven Ergebnissen zu kommen. Dies war bisher häufig mit einem hohen Zeitaufwand verbunden, weil die zuständigen Sachbearbeiter nacheinander unterschiedliche Systemverbindungen aufbauen mussten und auf jeweils unterschiedlichen Benutzeroberflächen auf sehr differenzierte Art Eingaben zu machen hatten. Der Zeitaufwand für eine effektive Enterprise Search war dadurch schwer zu kalkulieren. Es mussten sehr komplexe Datenanbindungsprozesse bei der Enterprise Search gestaltet werden und der Schulungsaufwand für die Mitarbeiter war sehr hoch, weil die effektive Nutzung der unterschiedlichen Systeme sonst kaum zu tragfähigen Ergebnissen geführt werden konnten.
Enterprise Search bedeutet unternehmensweite Suche in komplexen Datenbeständen. Unternehmen haben erkannt, dass ihre Datenbestände tendenziell sehr schnell wachsen und insgesamt nicht mehr mit einfachen Algorithmen zu beherrschen sind. Deshalb ist gegenwärtig Big Data das Trendthema. Big Data erfordert neue technische Zugangsverfahren auf große Datenbestände; diese sollen für alle Mitarbeiter und Vorgesetzen umfassend für eine gute unternehmensinterne Suche aufbereitet werden können.
Big Data Projekte zeichnen sich meist durch große umfangreiche und unstrukturierte Datenmengen aus. Die unstrukturierten Daten, die aus zahlreichen Quellsystemen stammen, sind in ihrer Quantität oftmals dem verantwortlichen Projektmanager nicht bekannt. Ein entsprechendes Analysetool schafft hier Transparenz, welche Daten vorliegen, jedoch auch, wieviele Daten von den entsprechenden Datentypen vorhanden sind und indexiert werden können. Ebenfalls kann ein Analysetool, korupte Dateien erkenntlich machen, als auch die zu benötigte Zeit für die Indexierung sämlticher Daten berechnen.
Eine aktuelle Studie besagt, dass sich die Datenmenge weltweit alle zwei Jahre mehr als verdoppelt. Für diese Entwicklung kann man verschiedene Ursachen zu Grunde legen. Ein nicht zu verachtender Teil der Datenmenge ensteht, da zum einen schon unsere Telefonverbindungen protokolliert werden. Es steigen jedoch auch die Datenmengen extrem an, die wir eher als „betriebsintern“ sehen, da auch Webprotokolle in den entsprechenden Logdateien der Server aufgezeichnet werden.