《財(cái)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(dá)到百萬級(jí)別?！監(jiān)ceanBase CEO楊冰在“2025零售數(shù)據(jù)底座創(chuàng)新大會(huì)”表示，在“Data x AI”融合創(chuàng)新浪潮下，零售行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)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(shí)時(shí)決策引擎”、以及如何讓AI從“錦上添花”變?yōu)椤盎A(chǔ)設(shè)施”。

隨著零售渠道多元化，微信、天貓、淘寶、小紅書、抖音等平臺(tái)數(shù)據(jù)割裂，傳統(tǒng)小時(shí)級(jí)的數(shù)據(jù)分析效率已無法滿足現(xiàn)代商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)需求。零售行業(yè)正面臨全渠道整合、實(shí)時(shí)化響應(yīng)、流量洪峰應(yīng)對(duì)和AI變革等多重挑戰(zhàn)。

大會(huì)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(jí)決策”與“厘米級(jí)洞察”的競(jìng)爭(zhēng)時(shí)代，一體化云數(shù)據(jù)庫正從“成本中心”轉(zhuǎn)向“增長(zhǎng)引擎”。與此同時(shí)，自研數(shù)據(jù)庫OceanBase宣布，其一體化云數(shù)據(jù)庫平臺(tái)OB Cloud過去兩年已服務(wù)超200家零售客戶，覆蓋鞋服、餐飲、快消、商超、汽車、DTC新經(jīng)濟(jì)等零售細(xì)分領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)規(guī)?；瘧?yīng)用。

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮中，分布式數(shù)據(jù)庫為企業(yè)有效地解決了擴(kuò)容難題和算力瓶頸，以及一體化架構(gòu)帶來的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析能力。不僅幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)降本增效，更為多元化的零售場(chǎng)景提供了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的增長(zhǎng)路徑。楊冰認(rèn)為，未來新零售的競(jìng)爭(zhēng)本質(zhì)上是數(shù)據(jù)底座的競(jìng)爭(zhēng)，而真正強(qiáng)大的數(shù)據(jù)底座，絕非單打獨(dú)斗，需要與廣泛的生態(tài)伙伴深度融合。

零售業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提速

“以往七夕我們都特別緊張，因?yàn)闀?huì)員系統(tǒng)時(shí)不時(shí)會(huì)出現(xiàn)卡頓，影響顧客點(diǎn)餐和就餐體驗(yàn)。今年即便面對(duì)七夕的流量高峰，從線上排號(hào)到點(diǎn)餐就餐，我們的系統(tǒng)依然穩(wěn)定運(yùn)轉(zhuǎn)，用戶體驗(yàn)如絲般順滑?！焙５讚苹A(chǔ)設(shè)施負(fù)責(zé)人馮杰感慨道。

系統(tǒng)卡頓的根源在于數(shù)據(jù)庫架構(gòu)。海底撈原有系統(tǒng)采用中間件+MySQL分布式方案，在擴(kuò)展性和穩(wěn)定性上存在瓶頸，運(yùn)維管理也較復(fù)雜。同時(shí)，庫存場(chǎng)景的高并發(fā)也帶來巨大挑戰(zhàn)，熱銷商品需實(shí)時(shí)分析庫存變化并及時(shí)補(bǔ)貨。

中國(guó)連鎖經(jīng)營(yíng)協(xié)會(huì)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(yùn)營(yíng)轉(zhuǎn)向用戶價(jià)值的深度挖掘，但傳統(tǒng)架構(gòu)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(shí)時(shí)決策。

對(duì)此，海底撈通過部署OB Cloud一體化云數(shù)據(jù)庫，化解了億級(jí)會(huì)員系統(tǒng)的高并發(fā)壓力。其HTAP（混合事務(wù)/分析處理）架構(gòu)使實(shí)時(shí)算力提升45%，支撐起“千人千面”的智能推薦。更關(guān)鍵的是進(jìn)銷存系統(tǒng)的升級(jí)，當(dāng)某菜品訂單突增，系統(tǒng)可實(shí)時(shí)計(jì)算庫存并自動(dòng)發(fā)起就近補(bǔ)貨，將響應(yīng)時(shí)間從“按天”縮短至“按分鐘”，實(shí)現(xiàn)從“事后總結(jié)”到“事中干預(yù)”的決策轉(zhuǎn)變。

“新系統(tǒng)上線后，再也不用擔(dān)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(shí)運(yùn)維成本降低了35%-40%，實(shí)時(shí)分析能力得到明顯提升，使海底撈能更精準(zhǔn)洞察顧客需求，提供個(gè)性化服務(wù)，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(chǎng)景：泡泡瑪特抽盒機(jī)在OB Cloud支持下平穩(wěn)應(yīng)對(duì)抽新高峰，保障在線“搖一搖”體驗(yàn)流暢；雅戈?duì)柾ㄟ^OB Cloud構(gòu)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(yùn)營(yíng)效率。

不同行業(yè)對(duì)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(shí)間?！監(jiān)ceanBase公有云事業(yè)部總經(jīng)理尹博學(xué)在談及制造業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)庫的需求時(shí)，道出了這個(gè)令人驚訝的事實(shí)。工廠側(cè)的制造系統(tǒng)對(duì)穩(wěn)定性有著非常高的要求，一旦停機(jī)可能造成連鎖反應(yīng)。

而車聯(lián)網(wǎng)側(cè)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(shí)時(shí)聯(lián)網(wǎng)回傳數(shù)據(jù)。這對(duì)數(shù)據(jù)庫提出了高并發(fā)、高性價(jià)比的雙重要求。而OB Cloud通過分布式架構(gòu)和彈性擴(kuò)展能力，同時(shí)滿足制造業(yè)不同場(chǎng)景的需求，既保障工廠系統(tǒng)的持續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行，又支撐車聯(lián)網(wǎng)海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)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(gè)地域的170多個(gè)可用區(qū)，客戶年增速達(dá)130%。在零售行業(yè)，OB Cloud已服務(wù)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(dú)立軟件開發(fā)商）集成，正成為驅(qū)動(dòng)零售行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。

尹博學(xué)表示，OB Cloud的目標(biāo)是幫助企業(yè)釋放數(shù)據(jù)價(jià)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(shù)工具，而是能支撐業(yè)務(wù)探索、加速創(chuàng)新落地的技術(shù)伙伴。

一體化數(shù)據(jù)庫成企業(yè)增長(zhǎng)新引擎

在數(shù)字化浪潮席卷零售行業(yè)的當(dāng)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(zhǎng)引擎”的深刻轉(zhuǎn)變。這一轉(zhuǎn)變的背后，離不開新一代一體化數(shù)據(jù)庫在擴(kuò)展性、實(shí)時(shí)能力和混合負(fù)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(kuò)展，輕松應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)量激增的挑戰(zhàn)，并已通過多年“雙11”等極限場(chǎng)景的驗(yàn)證。

在實(shí)際應(yīng)用中，這種技術(shù)優(yōu)勢(shì)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(gè)數(shù)據(jù)庫實(shí)例整合為3個(gè)集群，以“租戶”形式隔離不同業(yè)務(wù)線。這不僅提高了資源利用效率，也大幅簡(jiǎn)化了運(yùn)維管理?，F(xiàn)在，運(yùn)維人員可以在業(yè)務(wù)運(yùn)行期間隨時(shí)調(diào)整計(jì)算資源，實(shí)現(xiàn)性能的彈性伸縮，進(jìn)一步提升了運(yùn)營(yíng)響應(yīng)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(shè)分店，其國(guó)內(nèi)系統(tǒng)部署在阿里云，而海外業(yè)務(wù)則運(yùn)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(wù)商開展合作，讓企業(yè)可以自由選擇云平臺(tái)，有效避免了廠商鎖定的風(fēng)險(xiǎn)。

更重要的是，OceanBase通過統(tǒng)一架構(gòu)支持多種數(shù)據(jù)類型混合查詢，包括關(guān)系數(shù)據(jù)、向量數(shù)據(jù)乃至地理信息數(shù)據(jù)，簡(jiǎn)化了企業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)的設(shè)計(jì)和運(yùn)維復(fù)雜度。

這種能力在以圖搜圖場(chǎng)景中表現(xiàn)得尤為突出。據(jù)尹博學(xué)介紹，過去零售企業(yè)只能通過固定標(biāo)簽（如價(jià)格、性別）進(jìn)行商品搜索，結(jié)果往往不盡如人意。如今，通過一體化云數(shù)據(jù)平臺(tái)OB Cloud的向量化技術(shù)和標(biāo)量-向量混合查詢能力，企業(yè)可以實(shí)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(zhǔn)確性和用戶體驗(yàn)。這種創(chuàng)新不僅拓展了企業(yè)的業(yè)務(wù)邊界，還直接推動(dòng)了銷售增長(zhǎng)。

此外，OB Cloud還通過融合結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的營(yíng)銷。海底撈通過分析會(huì)員位置信息與門店數(shù)據(jù)，在餐點(diǎn)時(shí)段向附近會(huì)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(xì)分領(lǐng)域眾多，不同領(lǐng)域的業(yè)務(wù)模式和數(shù)據(jù)特點(diǎn)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(rèn)為，當(dāng)前步入“秒級(jí)決策”競(jìng)爭(zhēng)時(shí)代，一體化云數(shù)據(jù)庫重新定義企業(yè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施價(jià)值定位，為企業(yè)拓展業(yè)務(wù)邊界、探索創(chuàng)新場(chǎng)景提供支撐。

加速AI應(yīng)用走向?qū)嶋H落地

目前，AI已深入零售行業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策與內(nèi)容生產(chǎn)兩大核心環(huán)節(jié)。它不僅擴(kuò)展了數(shù)據(jù)的維度，也重構(gòu)了系統(tǒng)與用戶之間的交互模式。然而，在實(shí)際落地過程中，AI技術(shù)仍面臨諸多挑戰(zhàn)。

尹博學(xué)指出，大模型的“幻覺”問題是制約AI在零售核心場(chǎng)景落地的重要因素。盡管RAG（檢索增強(qiáng)生成）技術(shù)能夠在一定程度上緩解這一問題，但不同企業(yè)在構(gòu)建知識(shí)庫時(shí)存在明顯差異。同時(shí)，行業(yè)應(yīng)用進(jìn)程參差不齊也是一個(gè)重要制約因素。目前，多數(shù)零售企業(yè)對(duì)AI技術(shù)的應(yīng)用尚處于探索階段，各企業(yè)進(jìn)展不一，AI若要在核心場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)規(guī)?；瘧?yīng)用，仍需時(shí)間積累和經(jīng)驗(yàn)沉淀。

基礎(chǔ)架構(gòu)的升級(jí)對(duì)于AI的落地至關(guān)重要。在從傳統(tǒng)架構(gòu)向數(shù)字化架構(gòu)的轉(zhuǎn)型過程中，新架構(gòu)須具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理、分析和計(jì)算能力，才能為AI技術(shù)在零售場(chǎng)景的深度應(yīng)用提供支撐。

在這一背景下，OB Cloud積極推動(dòng)AI與數(shù)據(jù)庫的深度融合，將重點(diǎn)聚焦于向量化技術(shù)和知識(shí)庫AI數(shù)據(jù)服務(wù)，使數(shù)據(jù)庫能深度理解圖片、視頻、文本評(píng)論等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的能力。

其中，伯俊科技將全線AI產(chǎn)品升級(jí)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(shí)庫；某跨境電商使用向量搜索和智能體平臺(tái)，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(yàn)和運(yùn)營(yíng)效率。

從金融支付起家到服務(wù)千行百業(yè)，OB Cloud的核心能力是理解不同行業(yè)的場(chǎng)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(jī)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(zhuǎn)型的必然選擇。楊冰指出，未來，AI技術(shù)將如同水、電、煤一樣成為企業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施，而數(shù)據(jù)底座則是支撐這一切運(yùn)轉(zhuǎn)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(qiáng)大，使AI技術(shù)的落地應(yīng)用變得更加簡(jiǎn)單高效。