OB Cloud发布零售行业成绩单：2年服务200家领军企业

8月28日，在OceanBase、IT东方汇、EFCIO联合主办的首届“2025零售数据底座创新大会”上，OceanBase公有云事业部总经理尹博学透露，过去两年OB Cloud服务200余家头部零售客户，覆盖鞋服、餐饮、快消、商超、DTC新经济等全零售业态，实现规模化落地。尹博学指出，零售业正面临脉冲式流量冲击与AI变革的双重考验，一个稳定、高效且支持AI应用的数据底座将成为企业制胜关键。他表示，OB Cloud将持续深耕新零售赛道。

中国连锁经营协会行业创新部主任田芮丰在会上表示，零售行业已从粗放流量运营转向用户价值的深度挖掘，AI贯穿“研、产、供、销、服”全链路。超9成企业认为生成式AI将提升生产力，但传统架构存在数据延迟、系统割裂、资源冗余等问题，难以支撑实时决策与AI创新应用。

OceanBase CEO杨冰同样认为，在“Data x AI”融合创新浪潮下，零售行业数智化转型面临着三大核心挑战：如何驾驭流量“脉冲式爆发”、如何让数据成为“实时决策引擎”、以及如何让AI从“锦上添花”变为“基础设施”，这也是OB Cloud与众多客户共同攻坚的方向。零售行业亟需满足“全时响应、全域覆盖、全端适配、全员协同”的新一代技术底座，而一体化云数据库是破局的关键。

作为100%“根自研”分布式数据库，OceanBase始创于2010年，2022年推出一体化云数据库平台OB Cloud，以全球化布局与创新技术，助力千行百业迈向数智化新时代。

尹博学介绍，OB Cloud通过四大核心能力破解零售行业难题，分别是：TP和AP一体化实现交易与分析融合，确保数据强一致性下的实时决策；多模一体化（SQL+NoSQL）实现多源数据融合，简化数据架构；向量融合查询（SQL+AI），加速AI应用落地；多云原生部署支持阿里云、AWS等全球6大主流平台，打造面向多云的一致性体验。这些能力使一个数据库可解决零售企业“脉冲流量承载、实时分析响应、AI应用落地”等业务难题。

在应对大促、直播等场景流量冲击方面，OB Cloud凭借原生分布式能力，通过线性扩展轻松应对流量峰值，实现流量激增时“秒级扩容”、回落时“无感缩容”。例如，泡泡玛特抽盒机系统搭载OB Cloud后，扩缩容时间降低90%，轻松应对百倍流量，高并发场景连续性达99.999%，既提升用户体验，又减轻运维压力。

海底捞通过部署OB Cloud化解了亿级会员系统的高并发压力与全球多云管理挑战。OB Cloud的HTAP架构，使实时算力提升45%，实现“千人千面”智能推荐；依托多云部署能力，满足全球多国运营需求。3年来会员系统持续稳定运行，支撑占企业总收入80%以上的会员生态。

此外，海底捞的进销存系统打通了“线上预定-线下消费-库存调拨”全链路：某菜品订单突增时，系统实时计算库存，自动向就近仓库补货，库存响应从“按天算”压缩至“按分钟算”，使企业决策从“事后总结”转向“事中干预”甚至“事前预测”。

面对AI能力落地难题，OB Cloud正积极推动AI与数据库深度融合。其核心聚焦于向量化技术和知识库AI数据服务，使数据库能深度理解图片、视频、文本评论等非结构化数据。基于此，OB Cloud可实现“以图搜图”购物体验、构建精准的智能商品推荐系统及基于知识库的智能客服系统，从而快速响应客户需求，提升服务满意度和管理效率。例如，某跨境电商使用向量搜索和智能体平台，搭建智能客服系统，并开发“以图搜图”“以文搜图”等多模态搜索能力，显著提升用户购物体验和运营效率。

“零售下一轮竞争，本质是‘数据底座能力’的竞争。而强大的底座，绝非‘单打独斗’，而是生态‘共生共赢’”，杨冰强调。

据了解，OB Cloud已服务李宁、安踏、海底捞、泡泡玛特、高驰运动、理想汽车、零跑汽车、珀莱雅等200余家头部零售企业，并被伯俊、百胜、石基、数云、食亨、云徙等50余家ISV（独立软件开发商）集成，正加速成为驱动零售行业数智化转型的关键基础设施。

此外，OB Cloud全球化布局已覆盖亚太、中东、亚洲、欧洲、美洲等全球50余个地域的170多个可用区，客户年增速达130%，服务小米、携程、上汽大众、GCash、PalmPay等海内外企业，印证了中国技术的全球适配能力。

大会同期发布《零售一体化云数据库白皮书》，由OceanBase携手雅戈尔集团CIO王歆、露乐集团CIO沈刚两大行业专家和爱分析联合出品。这是零售业内首次系统阐述一体化云数据库价值的权威报告。

白皮书指出，在“秒级决策”与“厘米级洞察”的竞争时代，一体化云数据库正从“成本中心”转向“增长引擎”。白皮书深度解析消费者服务、供应链管理、全渠道运营3大核心业务场景，收录泡泡玛特、李宁等12家头部企业案例，明确提出企业需从架构设计、成本效益平衡、高可用性、IT融合能力、安全合规、AI原生能力等六大维度进行技术选型，为未来AI时代的新零售一体化数据底座夯实基础。