資料管理者長期從結構化資訊創造價值。當前挑戰在於：如何從非結構化世界提取資料並與內部資料庫融合，獲取新洞見。尋找待分析的非結構化資料並非難事：IBM 新興技術 CTO David Boloker 探估，全球每天產生 15 PB 資料，80% 來自非結構化源。
「最令人畏懼的不是收集非結構化資料，而是從中獲取價值。」Boloker 說，「以製藥公司生產臨床試驗藥物為例。大量臨床資料非結構化，病歷手寫後數位化。若能快速將其提煉為更結構化形式，公司可更便捷確認藥物效益，或定位其他方式可能錯失的微小問題。」
面對歸檔所有出版物資訊的任務，員工需將網站與其他非結構化源的海量資料轉化為可用資源。透過與 IBM 合作，圖書館成功實現名為 IBM BigSheets 的原型分析技術。
使用 BigSheets 軟體，用戶能存取大量資料歸檔、提交輕鬆搜尋查詢、以組織化方式（如電子表格）分析資料、以視覺化上下文格式探索（餅圖檢視搜尋結果、標籤雲檢視資料）。Boloker 說：「作為資料管理者，我的問題是『如何讓所有非結構化資料對組織有用？』現在我知道答案了。」
BigSheets 建構於 Apache Hadoop 開源框架之上，支援計算叢集上大型資料集並行處理，使用 Hadoop Distributed File System (HDFS) 提供應用資料高吞吐存取。軟體從多源應用收集資訊、提取資料、使用標記標註、豐富資料以利顯示。
BigSheets 已助英國國家圖書館從非結構化資料提取大量價值。Boloker 期望該技術對科學、學術界與私營部門產生廣泛影響：「業務雲可匹配特定郵遞區號的非結構化資料與內部銷售數據，觀察上升與下降趨勢。我們現在能使用原本在非結構化世界流失的資訊，與已擁有的資訊比較對比。這對資料管理者及其客戶而言真是嶄新世界。」
