《財經(jīng)》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(tǒng)卡頓幾分鐘，GMV損失就達到百萬級別。”O(jiān)ceanBase CEO楊冰在“2025零售數(shù)據(jù)底座創(chuàng)新大會”表示，在“Data x AI”融合創(chuàng)新浪潮下，零售行業(yè)數(shù)智化轉型面臨著三大挑戰(zhàn)：如何駕馭流量“脈沖式爆發(fā)”、如何讓數(shù)據(jù)成為“實時決策引擎”、以及如何讓AI從“錦上添花”變?yōu)椤盎A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(shù)據(jù)割裂，傳統(tǒng)小時級的數(shù)據(jù)分析效率已無法滿足現(xiàn)代商業(yè)競爭需求。零售行業(yè)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(zhàn)。

大會同期發(fā)布的《零售一體化云數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫正從“成本中心”轉向“增長引擎”。與此同時，自研數(shù)據(jù)庫OceanBase宣布，其一體化云數(shù)據(jù)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(jīng)濟等零售細分領域，實現(xiàn)規(guī)�；瘧谩�

在數(shù)字化轉型浪潮中，分布式數(shù)據(jù)庫為企業(yè)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(shù)據(jù)分析能力。不僅幫助企業(yè)實現(xiàn)降本增效，更為多元化的零售場景提供了數(shù)據(jù)驅動的增長路徑。楊冰認為，未來新零售的競爭本質上是數(shù)據(jù)底座的競爭，而真正強大的數(shù)據(jù)底座，絕非單打獨斗，需要與廣泛的生態(tài)伙伴深度融合。

零售業(yè)智能化轉型提速

“以往七夕我們都特別緊張，因為會員系統(tǒng)時不時會出現(xiàn)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(tǒng)依然穩(wěn)定運轉，用戶體驗如絲般順滑�！焙５讚苹A設施負責人馮杰感慨道。

系統(tǒng)卡頓的根源在于數(shù)據(jù)庫架構。海底撈原有系統(tǒng)采用中間件+MySQL分布式方案，在擴展性和穩(wěn)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(fā)也帶來巨大挑戰(zhàn)，熱銷商品需實時分析庫存變化并及時補貨。

中國連鎖經(jīng)營協(xié)會行業(yè)創(chuàng)新部主任田芮豐指出，零售行業(yè)已從粗放流量運營轉向用戶價值的深度挖掘，但傳統(tǒng)架構存在數(shù)據(jù)延遲、系統(tǒng)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(shù)據(jù)庫，化解了億級會員系統(tǒng)的高并發(fā)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(tǒng)的升級，當某菜品訂單突增，系統(tǒng)可實時計算庫存并自動發(fā)起就近補貨，將響應時間從“按天”縮短至“按分鐘”，實現(xiàn)從“事后總結”到“事中干預”的決策轉變。

“新系統(tǒng)上線后，再也不用擔心節(jié)假日客流高峰，也未出現(xiàn)數(shù)據(jù)庫性能問題�！瘪T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(xiàn)在其他零售場景：泡泡瑪特抽盒機在OB Cloud支持下平穩(wěn)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(shù)據(jù)底座，將配調(diào)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(yè)對數(shù)據(jù)庫的需求呈現(xiàn)多元化特征。例如在制造業(yè)，“工廠停工一分鐘，重啟就需要一周時間�！監(jiān)ceanBase公有云事業(yè)部總經(jīng)理尹博學在談及制造業(yè)對數(shù)據(jù)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(tǒng)對穩(wěn)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(lián)網(wǎng)側則面臨高并發(fā)挑戰(zhàn)。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(lián)網(wǎng)回傳數(shù)據(jù)。這對數(shù)據(jù)庫提出了高并發(fā)、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(yè)不同場景的需求，既保障工廠系統(tǒng)的持續(xù)穩(wěn)定運行，又支撐車聯(lián)網(wǎng)海量數(shù)據(jù)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(qū)，客戶年增速達130%。在零售行業(yè)，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(yè)，并被伯俊、百勝、石基、數(shù)云、食亨、云徙等50余家ISV（獨立軟件開發(fā)商）集成，正成為驅動零售行業(yè)數(shù)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(yè)釋放數(shù)據(jù)價值，而企業(yè)在數(shù)字化發(fā)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(yè)務探索、加速創(chuàng)新落地的技術伙伴。

一體化數(shù)據(jù)庫成企業(yè)增長新引擎

在數(shù)字化浪潮席卷零售行業(yè)的當下，數(shù)據(jù)庫作為企業(yè)數(shù)據(jù)管理的核心，正經(jīng)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫，OceanBase能夠靈活地橫向與縱向擴展，輕松應對數(shù)據(jù)量激增的挑戰(zhàn)，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(yōu)勢帶來了顯著的效益。泡泡瑪特通過搭載OB Cloud新一代云數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，將原本分散的幾十個數(shù)據(jù)庫實例整合為3個集群，以“租戶”形式隔離不同業(yè)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(xiàn)在，運維人員可以在業(yè)務運行期間隨時調(diào)整計算資源，實現(xiàn)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(yè)的青睞。海底撈在全球開設分店，其國內(nèi)系統(tǒng)部署在阿里云，而海外業(yè)務則運行在AWS上。OceanBase與包括阿里云、騰訊云、華為云和AWS在內(nèi)的多家云服務商開展合作，讓企業(yè)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(tǒng)一架構支持多種數(shù)據(jù)類型混合查詢，包括關系數(shù)據(jù)、向量數(shù)據(jù)乃至地理信息數(shù)據(jù)，簡化了企業(yè)數(shù)據(jù)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(xiàn)得尤為突出。據(jù)尹博學介紹，過去零售企業(yè)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(shù)據(jù)平臺OB Cloud的向量化技術和標量-向量混合查詢能力，企業(yè)可以實現(xiàn)以圖搜圖功能。用戶上傳一張照片，系統(tǒng)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(chuàng)新不僅拓展了企業(yè)的業(yè)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(shù)據(jù)，幫助企業(yè)實現(xiàn)更精準的營銷。海底撈通過分析會員位置信息與門店數(shù)據(jù)，在餐點時段向附近會員推送優(yōu)惠券，有效提升了到店率和客戶忠誠度。

零售行業(yè)細分領域眾多，不同領域的業(yè)務模式和數(shù)據(jù)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(yè)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(shù)據(jù)庫重新定義企業(yè)數(shù)據(jù)基礎設施價值定位，為企業(yè)拓展業(yè)務邊界、探索創(chuàng)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(yè)的經(jīng)營決策與內(nèi)容生產(chǎn)兩大核心環(huán)節(jié)。它不僅擴展了數(shù)據(jù)的維度，也重構了系統(tǒng)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(zhàn)。

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(yè)在構建知識庫時存在明顯差異。同時，行業(yè)應用進程參差不齊也是一個重要制約因素。目前，多數(shù)零售企業(yè)對AI技術的應用尚處于探索階段，各企業(yè)進展不一，AI若要在核心場景實現(xiàn)規(guī)模化應用，仍需時間積累和經(jīng)驗沉淀。

基礎架構的升級對于AI的落地至關重要。在從傳統(tǒng)架構向數(shù)字化架構的轉型過程中，新架構須具備強大的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫的深度融合，將重點聚焦于向量化技術和知識庫AI數(shù)據(jù)服務，使數(shù)據(jù)庫能深度理解圖片、視頻、文本評論等非結構化數(shù)據(jù)的能力。

其中，伯俊科技將全線AI產(chǎn)品升級至OB Cloud，借助其多模向量一體化能力，搭建起企業(yè)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(tǒng)，并開發(fā)“以圖搜圖”“以文搜圖”等多模態(tài)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(yè)，OB Cloud的核心能力是理解不同行業(yè)的場景需求。無論是金融行業(yè)的穩(wěn)定性要求，還是制造行業(yè)的停機敏感性，OB Cloud都能找到適合的產(chǎn)品解決方案。

大模型浪潮下，云數(shù)據(jù)庫與AI的融合已成為企業(yè)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(yè)的基礎設施，而數(shù)據(jù)底座則是支撐這一切運轉的“發(fā)電廠”，其重要性不言而喻，將直接決定企業(yè)數(shù)字化和智能化變革的深度與廣度。唯有通過生態(tài)協(xié)同，才能讓數(shù)據(jù)底座更加強大，使AI技術的落地應用變得更加簡單高效。