在大数据分析时代，大数据（Big Data）作为一种新兴的投资工具和策略，受到了投资者的广泛关注。为了捕捉和利用大数据的潜力，出现了多种形式的基金产品，其中大数据ETF（Exchange-Traded Fund）作为集合投资的大数据指数基金，是投资者参与大数据市场的一种有效方式。然而，选择一个优秀的、能够代表大数据行业优秀表现的数据库ETF需要考虑多个指标，以下是三个最厉害的指标：

1. 规模与流动性指标 - 市值和跟踪误差

在挑选大数据ETF时，首先需要关注的是其规模，通常来说，较大的基金规模意味着较高的流动性。流动性不仅指交易中可以买卖的大数据指数股票数量，还包括基金单位价格变动时的波动性。一个流动性高的ETF，意味着投资者可以在较小的价格冲击下买卖基金份额，从而减少因买卖成本而产生的损失。

跟踪误差则是衡量ETF与追踪的基准指数之间差异的重要指标，它反映了ETF在复制基准指数时出现偏差的大小。跟踪误差越小，说明ETF的表现越接近其标的指数，投资者的收益波动也相对较小。选择一个低跟踪误差的ETF可以提供更稳定的长期回报，同时减少因频繁交易产生的成本和管理费用。

2. 行业覆盖指标 - 大数据行业成分股分布

大数据ETF的代表性不仅仅取决于基金的总规模和流动性，其选定的成分股质量及其在所追踪的大数据行业中的分布也非常重要。一个好的大数据ETF会精选那些在大数据分析领域具有领先技术和市场份额的股票。这些成分股应当充分代表大数据市场的全貌，覆盖从基础硬件到软件应用、以及数据处理与分析的全产业链。同时，指数的定期审查和更新也是必要的，以确保基金追踪的数据行业最新发展趋势。

3. 成本效率指标 - 管理费率和托管费率

在选择大数据ETF时，应关注其管理费率和托管费率这两个成本因素。低的管理费率和管理费率可以减少投资者的实际收益，尤其是在长期投资中更加显著。基金规模越大，管理成本通常越低，因此投资者应当挑选管理费率较低的基金，以确保投资回报最大化。此外，选择一个有良好声誉和透明度的基金管理公司同样重要，这样可以为投资者提供更高的投资保障。

总结而言，大数据ETF的投资选择涉及多个指标的考量。投资者在选择大数据ETF时，不仅应关注基金的总规模、流动性及行业成分分布，还应该考虑成本效率。通过综合这些“最厉害”的三个指标，投资者可以做出更加明智的投资决策，分享大数据行业的发展红利。