從成本中心到增長引擎 新零售的增長密碼藏在“一體化”里

《財經》新媒體 撰稿人 舒志娟/文 高素英/編輯

“618期間，某頭部超市系統卡頓幾分鐘，GMV損失就達到百萬級別。”OceanBase CEO楊冰在“2025零售數據底座創新大會”表示，在“Data x AI”融合創新浪潮下，零售行業數智化轉型面臨著三大挑戰：如何駕馭流量“脈沖式爆發”、如何讓數據成為“實時決策引擎”、以及如何讓AI從“錦上添花”變為“基礎設施”。

隨著零售渠道多元化，微信、天貓、淘寶、小紅書、抖音等平臺數據割裂，傳統小時級的數據分析效率已無法滿足現代商業競爭需求。零售行業正面臨全渠道整合、實時化響應、流量洪峰應對和AI變革等多重挑戰。

大會同期發布的《零售一體化云數據庫白皮書》指出，在“秒級決策”與“厘米級洞察”的競爭時代，一體化云數據庫正從“成本中心”轉向“增長引擎”。與此同時，自研數據庫OceanBase宣布，其一體化云數據庫平臺OB Cloud過去兩年已服務超200家零售客戶，覆蓋鞋服、餐飲、快消、商超、汽車、DTC新經濟等零售細分領域，實現規模化應用。

在數字化轉型浪潮中，分布式數據庫為企業有效地解決了擴容難題和算力瓶頸，以及一體化架構帶來的實時數據分析能力。不僅幫助企業實現降本增效，更為多元化的零售場景提供了數據驅動的增長路徑。楊冰認為，未來新零售的競爭本質上是數據底座的競爭，而真正強大的數據底座，絕非單打獨斗，需要與廣泛的生態伙伴深度融合。

零售業智能化轉型提速

“以往七夕我們都特別緊張，因為會員系統時不時會出現卡頓，影響顧客點餐和就餐體驗。今年即便面對七夕的流量高峰，從線上排號到點餐就餐，我們的系統依然穩定運轉，用戶體驗如絲般順滑。”海底撈基礎設施負責人馮杰感慨道。

系統卡頓的根源在于數據庫架構。海底撈原有系統采用中間件+MySQL分布式方案，在擴展性和穩定性上存在瓶頸，運維管理也較復雜。同時，庫存場景的高并發也帶來巨大挑戰，熱銷商品需實時分析庫存變化并及時補貨。

中國連鎖經營協會行業創新部主任田芮豐指出，零售行業已從粗放流量運營轉向用戶價值的深度挖掘，但傳統架構存在數據延遲、系統割裂、資源冗余等問題，難以支撐實時決策。

對此，海底撈通過部署OB Cloud一體化云數據庫，化解了億級會員系統的高并發壓力。其HTAP（混合事務/分析處理）架構使實時算力提升45%，支撐起“千人千面”的智能推薦。更關鍵的是進銷存系統的升級，當某菜品訂單突增，系統可實時計算庫存并自動發起就近補貨，將響應時間從“按天”縮短至“按分鐘”，實現從“事后總結”到“事中干預”的決策轉變。

“新系統上線后，再也不用擔心節假日客流高峰，也未出現數據庫性能問題。”馮杰表示，同時運維成本降低了35%-40%，實時分析能力得到明顯提升，使海底撈能更精準洞察顧客需求，提供個性化服務，有效提升客戶滿意度和忠誠度。

同樣的成效也體現在其他零售場景：泡泡瑪特抽盒機在OB Cloud支持下平穩應對抽新高峰，保障在線“搖一搖”體驗流暢；雅戈爾通過OB Cloud構建“交易-分析-智能”一體化數據底座，將配調周期從T+1（1-2天）縮短至T+0，大幅提升運營效率。

不同行業對數據庫的需求呈現多元化特征。例如在制造業，“工廠停工一分鐘，重啟就需要一周時間。”OceanBase公有云事業部總經理尹博學在談及制造業對數據庫的需求時，道出了這個令人驚訝的事實。工廠側的制造系統對穩定性有著非常高的要求，一旦停機可能造成連鎖反應。

而車聯網側則面臨高并發挑戰。例如，理想汽車已有上百萬輛汽車在路上行駛，每輛車都需要實時聯網回傳數據。這對數據庫提出了高并發、高性價比的雙重要求。而OB Cloud通過分布式架構和彈性擴展能力，同時滿足制造業不同場景的需求，既保障工廠系統的持續穩定運行，又支撐車聯網海量數據的實時處理。

截至目前，OB Cloud全球覆蓋亞太、中東、亞洲、歐洲、美洲等50余個地域的170多個可用區，客戶年增速達130%。在零售行業，OB Cloud已服務包括海底撈、泡泡瑪特、李寧、粒上皇等200余家頭部零售企業，并被伯俊、百勝、石基、數云、食亨、云徙等50余家ISV（獨立軟件開發商）集成，正成為驅動零售行業數智化轉型的關鍵基礎設施。

尹博學表示，OB Cloud的目標是幫助企業釋放數據價值，而企業在數字化發展過程中，它們真正渴求的并非單一的技術工具，而是能支撐業務探索、加速創新落地的技術伙伴。

一體化數據庫成企業增長新引擎

在數字化浪潮席卷零售行業的當下，數據庫作為企業數據管理的核心，正經歷著從“成本中心”向“增長引擎”的深刻轉變。這一轉變的背后，離不開新一代一體化數據庫在擴展性、實時能力和混合負載處理上的突破。

作為原生分布式數據庫，OceanBase能夠靈活地橫向與縱向擴展，輕松應對數據量激增的挑戰，并已通過多年“雙11”等極限場景的驗證。

在實際應用中，這種技術優勢帶來了顯著的效益。泡泡瑪特通過搭載OB Cloud新一代云數據庫系統，將原本分散的幾十個數據庫實例整合為3個集群，以“租戶”形式隔離不同業務線。這不僅提高了資源利用效率，也大幅簡化了運維管理。現在，運維人員可以在業務運行期間隨時調整計算資源，實現性能的彈性伸縮，進一步提升了運營響應速度。

OceanBase的多云部署能力同樣受到企業的青睞。海底撈在全球開設分店，其國內系統部署在阿里云，而海外業務則運行在AWS上。OceanBase與包括阿里云、騰訊云、華為云和AWS在內的多家云服務商開展合作，讓企業可以自由選擇云平臺，有效避免了廠商鎖定的風險。

更重要的是，OceanBase通過統一架構支持多種數據類型混合查詢，包括關系數據、向量數據乃至地理信息數據，簡化了企業數據平臺的設計和運維復雜度。

這種能力在以圖搜圖場景中表現得尤為突出。據尹博學介紹，過去零售企業只能通過固定標簽（如價格、性別）進行商品搜索，結果往往不盡如人意。如今，通過一體化云數據平臺OB Cloud的向量化技術和標量-向量混合查詢能力，企業可以實現以圖搜圖功能。用戶上傳一張照片，系統能夠快速匹配庫存中的相似商品，大幅提升了搜索準確性和用戶體驗。這種創新不僅拓展了企業的業務邊界，還直接推動了銷售增長。

此外，OB Cloud還通過融合結構化與非結構化數據，幫助企業實現更精準的營銷。海底撈通過分析會員位置信息與門店數據，在餐點時段向附近會員推送優惠券，有效提升了到店率和客戶忠誠度。

零售行業細分領域眾多，不同領域的業務模式和數據特點存在顯著差異。OB Cloud通過靈活的定制化適配能力，滿足了各類企業的多樣化需求。

有分析人士認為，當前步入“秒級決策”競爭時代，一體化云數據庫重新定義企業數據基礎設施價值定位，為企業拓展業務邊界、探索創新場景提供支撐。

加速AI應用走向實際落地

目前，AI已深入零售行業的經營決策與內容生產兩大核心環節。它不僅擴展了數據的維度，也重構了系統與用戶之間的交互模式。然而，在實際落地過程中，AI技術仍面臨諸多挑戰。

尹博學指出，大模型的“幻覺”問題是制約AI在零售核心場景落地的重要因素。盡管RAG（檢索增強生成）技術能夠在一定程度上緩解這一問題，但不同企業在構建知識庫時存在明顯差異。同時，行業應用進程參差不齊也是一個重要制約因素。目前，多數零售企業對AI技術的應用尚處于探索階段，各企業進展不一，AI若要在核心場景實現規模化應用，仍需時間積累和經驗沉淀。

基礎架構的升級對于AI的落地至關重要。在從傳統架構向數字化架構的轉型過程中，新架構須具備強大的數據處理、分析和計算能力，才能為AI技術在零售場景的深度應用提供支撐。

在這一背景下，OB Cloud積極推動AI與數據庫的深度融合，將重點聚焦于向量化技術和知識庫AI數據服務，使數據庫能深度理解圖片、視頻、文本評論等非結構化數據的能力。

其中，伯俊科技將全線AI產品升級至OB Cloud，借助其多模向量一體化能力，搭建起企業專屬知識庫；某跨境電商使用向量搜索和智能體平臺，搭建智能客服系統，并開發“以圖搜圖”“以文搜圖”等多模態搜索能力，顯著提升用戶購物體驗和運營效率。

從金融支付起家到服務千行百業，OB Cloud的核心能力是理解不同行業的場景需求。無論是金融行業的穩定性要求，還是制造行業的停機敏感性，OB Cloud都能找到適合的產品解決方案。

大模型浪潮下，云數據庫與AI的融合已成為企業智能化轉型的必然選擇。楊冰指出，未來，AI技術將如同水、電、煤一樣成為企業的基礎設施，而數據底座則是支撐這一切運轉的“發電廠”，其重要性不言而喻，將直接決定企業數字化和智能化變革的深度與廣度。唯有通過生態協同，才能讓數據底座更加強大，使AI技術的落地應用變得更加簡單高效。