Normalmente, apenas uma fração dos ativos de informação de uma empresa consistem em dados estruturados, ou em outras palavras, dados que são organizados automaticamente e são acessados por meio de aplicações de negócios. O exemplo mais comum de dados estruturados são os banco de dados onde as informações específicas estão armazenadas com base numa metodologia de colunas e linhas.

Por outro lado, os dados não estruturados são arquivos que se acumulam ao acaso em discos rígidos e pastas compartilhadas em servidores não relacionados com o framework da empresa. Informações não estruturadas podem variar de contratos, relatórios e planilhas para apresentações, vídeos, fotos etc...

O problema essencial com as técnicas tradicionais de gerenciamento de arquivos e armazenamento (tais como o arquivamento manual ou pastas compartilhadas na rede) é que as empresas têm pouco controle sobre ou até mesmo conhecimento de seus arquivos não estruturados. Dependendo de usuários individuais para lembrar os nomes de arquivos, seus conteúdos e seus locais de armazenamento.

Neste ambiente, a estrutura das pastas que começam com uma aparente lógica, alastra-se rapidamente em desorganização, porque não existem mecanismos que regem as convenções de nomeação de arquivos ou a criação de pastas. Documentos se misturam, ficam sem nome, duplicam-se e confundem-se com outras versões.

A nuvem pode fornecer a organização necessária.

As empresas que implementaram um sistema de gestão de documentos baseada em nuvem tiveram a oportunidade de ter uma abordagem mais inteligente da gestão e compartilhamento dos arquivos em toda a empresa além de manter todo o conteúdo organizado e monitorado. Essas empresas podem efetivamente gerenciar seu conteúdo digital e evitar as armadilhas típicas das estruturas de pastas caóticas.

A indexação de cada item armazenado com palavras-chave e outros metadados (ou marcações) dá a um arquivo de uma identidade única. Quando todos os itens são estruturados na nuvem com tags de metadados associados, os usuários podem consultar os arquivos digitais de referência cruzada de muitas maneiras diferentes. Eles também pode classificar os arquivos por diferentes marcas de metadados ou propriedades com base no contexto, por exemplo, por tipo, por data, por autoria, ou por qualquer outro metadado definido pelo usuário.