BI搜索有何不同
把搜索范围扩大到BI领域之所以比较容易，原因之一就是用户已经知道了搜索他们熟悉的基于Web的搜索引擎。只要稍加培训，用户就能学会如何使用额外选项，这些选项类似Web引擎上的高级搜索特性里面的选项。
然而，企业搜索背后发生的一切与Web搜索引擎的运作大不相同。如今，大多数Web查询针对的是非结构化数据，譬如HTML、PowerPoint演示文档和PDF文件。因为这些资源面向文档，所以引擎会对数据具有的意义及相关性作出智能决策(网页甚至有特殊标签，以方便这个过程)。
相比之下，结构化数据一般不提供这种上下文信息。打开数据库，看到名为“零件”的一列数字，对这个数指什么(零件号、成本、库存、位置及其他信息)知之甚少。使用元数据最终可以解决这个问题;通过支持数据库里面的XML，这个问题已得到了解决;但至于如今绝大部分的结构化数据，根本就没有简单的解决方案。
BI软件通过使用模板以及经过培训的分析人员定义的数据关系，从一方面解决了这个问题。正因为如此，如今的许多企业搜索引擎如Google和X1把搜索结构化数据的任务交给了BI软件，然后把结果与来自搜索索引的条目进行联合(即合并)。
非结构化数据有自己的难题。第一个就是数量巨大。IBM的信息管理战略项目主任MarkAndrews指出，每个企业用户每个工作日通常需要处理(包括收发)70封电子邮件。如果一家公司有25000名员工，那么每年有近5亿封电子邮件需要保存(为了符合法规遵从)，而且能够易于搜索。另外还有其他格式的各种文档(HTML、文字处理、电子表格和演示文档)，用户会面临严重的存储问题，这本身就是另一大难题。由于许多搜索返回成千上万的结果，如何评定结果的相关性?
Google企业部门的产品主管MatthewGlotzbach说:“不像Web搜索，你通常没有试图蒙骗算法的垃圾邮件发送站点，但也没有大量的使用数据(Web和应用服务器自动收集的有关用户访问行为的日志数据)来指导你。”但Google并没有透露它使用何种算法。
IBM比较愿意透露自己的算法，它在企业搜索中使用混合的权重因子来评定相关性，其中包括:用户点击模式、某条目在文档中的格式及位置(标题的相关性高于文本里面的条目)以及元数据(链接内文本的评定不同于文档正文内的类似文本)等等。
如今的大多数产品提供了一种方法，可以增加某些文档或者URL的相关性，以便在特定搜索中占据头名位置。(譬如说，“性骚扰”查询经改动后，可以确保公司策略总是返回的第一个条目。)此外，许多产品能够对特定公司的语言进行定制。这样搜索引擎就可以知道:“Region1”方面的查询是指查询东部沿海地区。
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