，其实这些企业还是愿意提供一些细分领域的数据给你——至于费用嘛，根据你的所在的行业和具体需求而定，从几万到上千万都有。

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第四层：爬虫可以得到的数据。

后世的2018以后，某种名为python的爬虫架构程序一下子火了起来，网上各种各样的教程或者培训班漫天遍野都是，仿佛只要学会了爬虫软件，月入十万是分分钟的事情。

但事实上，爬虫软件在电商平台发展的初期，就已经被广泛运用了，绝对算得上互联网的远古生物，而且不管是搜索引擎还是电商平台，想要防止你爬数据，那是轻而易举的事情，因此在某人看来，那些把爬虫软件视做宝的人，大可不必。

只不过，当一家大型企业通过爬虫软件日复一日地收集各渠道平台的数据，并且将其整理进自己的企业数据库的时候，那些通过了层层筛选和提炼的数据，绝对称得上一件宝贝。

譬如在2015年，随着金融资本的严重过剩，某家魔都的投行想要玩一手大力出奇迹，打算收购一家具有潜力的APP，然后把它砸成小独角兽企业，于是找到了某个头部互联网企业；

这家企业也很爽快，直接把他带到了“战投部”——待过大厂的人都知道，战投部里都有一块偌大的液晶显示屏，上面实时现实着包括各大APP软件在内的各种“种子选手”的全平台搜索热度和成长曲线，以便让战投部决定是不是需要把对方收购过来，用以规避风险。

结果呢……

一个下午不到，这家投行就爽快地交付了1000万的咨询费，然后拿着一个移动硬盘回去了；于是一年半之后，市场上真的多了一个小明星级别的APP——由此可见，这些企业内部数据库的威力。

其实不只是互联网企业，包括沃尔玛、家乐福、甚至物流快递公司和大型外贸公司，企业里面都有一个或大或小的数据库，只要你懂行，这些数据绝对值得你掏钱去购买！

事实上，杜峰的大部分信息就是从铸投商贸内部的数据库里面所获得的——白冬冬之所以被他惊到，说白了就是因为没见识过铸投商贸内部数据库的庞大，外加她尚未转正，没有资格进入后台罢了，要是等她转正并获得相应的权限了，自然就不会那么大惊小怪了。

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第五层：高端专家访谈。

虽然进入千禧年之后，“专家”一词逐渐褪去了其应有的光辉，并慢慢成了一个类似于过街老鼠般的名词；

但实际上，真正的专家并不是大众所想象的那样，华夏也并不缺真正的专家——只不过由于大部分真正的专家都是埋头做研究，属于是“沉默的大多数”中的一份子，因此寻常人对他们并不了解。

但是，专家也分“普通”和“高级”两种——尤其是商科领域。

前者可能专长于某个细分领域，比如营销、比如股权架构、比如组织管理、比如供应链管理；但后者往往是对某个行业有着全盘性的深刻认知——两者的视角不同，对于同一件事物的理解程度也大不一样。

需要指出的是，这里所说的“专家”，并不全指大众认知中的“经济学专家”，更多的其实是那些企业的高管和负责人——如果这些人肯跟你认真交流一番的话，从他们嘴里说出来的信息的价值，可见一斑。

需要再次指出的是，许多人可能存在着一个误区，觉得这些人不会愿意随意与人沟通，也不会愿意把那些宝贵的经验和信息传授给别人。

事实上，如果涉及到商业机密，这些人自然不会口无遮拦，但如果是行业里面那些其实算不上什么秘密，但外行人却很难知晓的信息，其实他们是很乐意跟人交流的——越是层次高的人，越明白流水不腐户枢不蠹的道理；

当然，交流的前提，一