大小小数十家数据收集公司，和各种实验室。
而这些数据分析公司，和实验室，基本就都是靠着第九实验室的外包任务活着的。
像第九实验室这样的企业，发展到今天这般地步，每天都要进行无数的实验，进行数据采集和分析。
如果这些实验，全都自己做，那会非常影响他们的工作效率，而且还会大大的提升成本。
就比如一个课题组，只有五十个人的情况下，他们想要达到一个目的。
为了达到这个目的，他们设计了三套实验方案。
那么他们就要把这三套方案全都做一遍，然后互相对比印证，那套方案最省时省力，节省成本。
并且在实验的过程中不断的进行数据优化。
甚至可能实验还会在进行过程中失败，那么他们就要在这个过程中，不断的反复推敲验证到底是那个步骤出现了问题。
这样搞下来，这三套实验很有可能会做一整年，甚至更长的时间也说不定。
可是如果在公司内部，同时进行这三套实验，那就需要非常高的人力成本，并且会消耗更多的资源。
大大提升项目成本，导致经费不足等等问题。
所以当遇到这样的情况时，最好的办法就是把实验步骤外包了。
把整个实验过程打散，打乱，然后分包给外界不同的实验室，和数据收集公司。
让他们去完成不同的步骤，然后在固定时间，把数据汇总。
这样三套方案，就能够同期进行，更加方便项目组队三套方案进行同期的监控。
甚至他们还可以把实验的不同步骤，分段拿出来，进行不同的实验组合，进行科研创信。
这就是当下各大医药公司，最常用的实验和科研数据收集的方法。
这种办法，不光盛行在医药领域，在其他科研领域也同样非常适用。
比如在软件工程领域，也是如此。
谷歌，苹果这样的大公司，每年都会养活无数印度的软件开发外包承接企业。
甚至在国内，也有不少这样专门承接外国大型数据开发的软件企业。
而在魔都，和京城，更是有不少实验室，也是靠着专门承接国外大型药企的外包工作而活着。
而在医药领域，在外包方面做得比较好，可以拿出来做典型的就还是辉瑞了。
比如最近几年，他们在肿瘤靶向药研发上面，就进展速度非常快。
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