Mit dem Fortschritt neuer Technologien zur Erhebung und Sammlung von Daten steigt die Quantität und Qualität der verfügbaren Information und bietet neue Möglichkeiten für die Nutzung dieser Informationen für viele Anwendungen aus der Wissenschaft (eScience, Analysis Driven Science) und Industrie (Big Data Analytics, Industry4.0). Die Verwaltung, Suche und Analyse der Daten ist aufgrund der steigenden Menge, Variabilität und Heterogenität der zugrundeliegenden Daten eine sehr anspruchsvolle Aufgabe und benötigt neue Methoden, die mit diesen Eigenschaften der Daten effizient und effektiv umgehen können. Dieser Vortrag gibt einen Überblick über die Arbeiten aus diesem Forschungsgebiet dem ich mich in den letzten Jahren gewidmet habe. Schwerpunkte hierbei sind Methoden zur effizienten und effektiven Suche in sehr großen, heterogenen, dynamischen und potentiell unsicheren Daten. Insbesondere werde ich in diesem Vortrag etwas näher auf Methoden zur Suche und Analyse von unsicheren Daten eingehen, unter anderem Methoden zur Ähnlichkeitssuche in unsicheren Daten und Suche in unsicheren raumzeitlichen Daten, sowie Methoden zum wahrscheinlichkeitsbasierten Pattern-Mining in unsicheren Daten.