Die Herausforderung in vielen Big-Data-Projekten ist die Analyse und Modellierung von Datenlandschaften. Es gibt Datenlandschaften aus sehr vielen potenziellen Datenquellen, in denen Daten teilweise redundant und leicht abweichend abgelegt sind. Das Ziel: heterogene Datentöpfe in einen homogenen Datenbestand überführen, der sich dann integriert durchsuchen und analysieren lässt. Dieser Vortrag präsentiert unser Vorgehen in einem Enterprise-Search-Projekt. Wir nutzen dort Solr, um Metadaten zu potenziellen Eingangssystemen zu erfassen und zu analysieren. Das erlaubt die effiziente Modellierung von benötigten Datenquellen, Verknüpfungsinformationen und fachlicher Entitäten.