Die größte Herausforderung beim Aufbau einer disziplinübergreifenden Forschungsdateninfrastruktur wie dem Wissensspeicher stellte die große Heterogenität der an der BBAW in den letzten 20 Jahren entstandenen digitalen Ressourcen dar. Sowohl inhaltlich als auch technisch bilden diese ein unübersichtliches Feld, das für den Digitalen Wissensspeicher strukturiert und zugänglich gemacht werden musste. Gestützt auf einen Volltextindex (Apache Lucene) und ein an die Bedingungen der Akademie angepasstes Metadatenschema (basierend auf OAI-ORE) wurden für die einzelnen Projekte und Ressourcensammlungen Importmodule entwickelt, welche die sehr unterschiedlichen Datenstrukturen der jeweiligen Projekte in den (Meta-)Datenbestand des Wissensspeichers integrieren. Über die Einbindung von Semantic-Web-Technologien (u. a. von DBpedia) und Text-Mining-Tools werden für die Nutzerinnen und Nutzer semantisch an die Suchanfrage gebunden Vorschläge für die Erweiterung und Erkundung des Datenbestandes angeboten.