大数据是指无法在合理时间内用传统数据库和数据处理工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。这些数据通常具有以下特点：
1. 海量性：大数据的体积非常庞大，可能达到几十TB、几百TB甚至更多。
2. 多样性：大数据可以包括结构化数据（如关系型数据库中的表格数据）、半结构化数据（如XML、JSON等）和非结构化数据（如文本、图片、音频、视频等）。
3. 高速性：数据以极快的速度产生和传输，例如社交媒体上的实时更新、传感器数据的连续采集等。
4. 真实性：数据可能包含错误或不完整信息，需要通过质量分析来提高数据的准确性。
5. 价值密度低：与小数据集相比，大数据的价值密度较低，即每单位数据所蕴含的信息量较少。
6. 高维度：数据维度可能非常高，例如在社交网络分析中，一个用户可能与其他多个用户有连接。
7. 动态性：数据是动态生成和更新的，需要实时或近实时处理。
为了有效地处理和分析大数据，数据表现形式通常采用以下几种方式：
1. 分布式文件系统：如Hadoop HDFS，用于存储和管理大规模数据集合。
2. 分布式数据库：如HBase、Cassandra等，用于存储结构化和非结构化数据。
3. 流处理框架：如Apache Kafka、Storm、Flink等，用于处理实时数据流。
4. 批处理框架：如Hadoop MapReduce、Spark等，用于处理批量数据。
5. 数据仓库：如Amazon Redshift、Google BigQuery等，用于存储和管理历史数据。
6. 数据湖：将原始数据直接存储在数据湖中，然后使用ETL（提取、转换、加载）工具进行处理。
7. 数据仓库中间件：如Kylin、OpenTSDB等，提供数据查询、分析和可视化功能。
8. 数据挖掘和机器学习算法：用于从大量数据中提取有价值的模式和知识。
9. 数据可视化工具：如Tableau、Power BI等，用于将数据以图形化的方式展示出来。
总之，大数据的表现形式多种多样，但核心目标是将原始数据转化为可操作的信息，以便进行有效的数据分析和决策支持。
