从成本中心到增长引擎 新零售的增长密码藏在“一体化”里

《财经》新媒体 撰稿人 舒志娟/文 高素英/编辑

“618期间，某头部超市系统卡顿几分钟，GMV损失就达到百万级别。”OceanBase CEO杨冰在“2025零售数据底座创新大会”表示，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”。

随着零售渠道多元化，微信、天猫、淘宝、小红书、抖音等平台数据割裂，传统小时级的数据分析效率已无法满足现代商业竞争需求。零售行业正面临全渠道整合、实时化响应、流量洪峰应对和AI变革等多重挑战。

大会同期发布的《零售一体化云数据库白皮书》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”。与此同时，自研数据库OceanBase宣布，其一体化云数据库平台OB Cloud过去两年已服务超200家零售客户，覆盖鞋服、餐饮、快消、商超、汽车、DTC新经济等零售细分领域，实现规模化应用。

在数字化转型浪潮中，分布式数据库为企业有效地解决了扩容难题和算力瓶颈，以及一体化架构带来的实时数据分析能力。不仅帮助企业实现降本增效，更为多元化的零售场景提供了数据驱动的增长路径。杨冰认为，未来新零售的竞争本质上是数据底座的竞争，而真正强大的数据底座，绝非单打独斗，需要与广泛的生态伙伴深度融合。

零售业智能化转型提速

“以往七夕我们都特别紧张，因为会员系统时不时会出现卡顿，影响顾客点餐和就餐体验。今年即便面对七夕的流量高峰，从线上排号到点餐就餐，我们的系统依然稳定运转，用户体验如丝般顺滑。”海底捞基础设施负责人冯杰感慨道。

系统卡顿的根源在于数据库架构。海底捞原有系统采用中间件+MySQL分布式方案，在扩展性和稳定性上存在瓶颈，运维管理也较复杂。同时，库存场景的高并发也带来巨大挑战，热销商品需实时分析库存变化并及时补货。

中国连锁经营协会行业创新部主任田芮丰指出，零售行业已从粗放流量运营转向用户价值的深度挖掘，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。

对此，海底捞通过部署OB Cloud一体化云数据库，化解了亿级会员系统的高并发压力。其HTAP（混合事务/分析处理）架构使实时算力提升45%，支撑起“千人千面”的智能推荐。更关键的是进销存系统的升级，当某菜品订单突增，系统可实时计算库存并自动发起就近补货，将响应时间从“按天”缩短至“按分钟”，实现从“事后总结”到“事中干预”的决策转变。

“新系统上线后，再也不用担心节假日客流高峰，也未出现数据库性能问题。”冯杰表示，同时运维成本降低了35%-40%，实时分析能力得到明显提升，使海底捞能更精准洞察顾客需求，提供个性化服务，有效提升客户满意度和忠诚度。

同样的成效也体现在其他零售场景：泡泡玛特抽盒机在OB Cloud支持下平稳应对抽新高峰，保障在线“摇一摇”体验流畅；雅戈尔通过OB Cloud构建“交易-分析-智能”一体化数据底座，将配调周期从T+1（1-2天）缩短至T+0，大幅提升运营效率。

不同行业对数据库的需求呈现多元化特征。例如在制造业，“工厂停工一分钟，重启就需要一周时间。”OceanBase公有云事业部总经理尹博学在谈及制造业对数据库的需求时，道出了这个令人惊讶的事实。工厂侧的制造系统对稳定性有着非常高的要求，一旦停机可能造成连锁反应。

而车联网侧则面临高并发挑战。例如，理想汽车已有上百万辆汽车在路上行驶，每辆车都需要实时联网回传数据。这对数据库提出了高并发、高性价比的双重要求。而OB Cloud通过分布式架构和弹性扩展能力，同时满足制造业不同场景的需求，既保障工厂系统的持续稳定运行，又支撑车联网海量数据的实时处理。

截至目前，OB Cloud全球覆盖亚太、中东、亚洲、欧洲、美洲等50余个地域的170多个可用区，客户年增速达130%。在零售行业，OB Cloud已服务包括海底捞、泡泡玛特、李宁、粒上皇等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，正成为驱动零售行业数智化转型的关键基础设施。

尹博学表示，OB Cloud的目标是帮助企业释放数据价值，而企业在数字化发展过程中，它们真正渴求的并非单一的技术工具，而是能支撑业务探索、加速创新落地的技术伙伴。

一体化数据库成企业增长新引擎

在数字化浪潮席卷零售行业的当下，数据库作为企业数据管理的核心，正经历着从“成本中心”向“增长引擎”的深刻转变。这一转变的背后，离不开新一代一体化数据库在扩展性、实时能力和混合负载处理上的突破。

作为原生分布式数据库，OceanBase能够灵活地横向与纵向扩展，轻松应对数据量激增的挑战，并已通过多年“双11”等极限场景的验证。

在实际应用中，这种技术优势带来了显著的效益。泡泡玛特通过搭载OB Cloud新一代云数据库系统，将原本分散的几十个数据库实例整合为3个集群，以“租户”形式隔离不同业务线。这不仅提高了资源利用效率，也大幅简化了运维管理。现在，运维人员可以在业务运行期间随时调整计算资源，实现性能的弹性伸缩，进一步提升了运营响应速度。

OceanBase的多云部署能力同样受到企业的青睐。海底捞在全球开设分店，其国内系统部署在阿里云，而海外业务则运行在AWS上。OceanBase与包括阿里云、腾讯云、华为云和AWS在内的多家云服务商开展合作，让企业可以自由选择云平台，有效避免了厂商锁定的风险。

更重要的是，OceanBase通过统一架构支持多种数据类型混合查询，包括关系数据、向量数据乃至地理信息数据，简化了企业数据平台的设计和运维复杂度。

这种能力在以图搜图场景中表现得尤为突出。据尹博学介绍，过去零售企业只能通过固定标签（如价格、性别）进行商品搜索，结果往往不尽如人意。如今，通过一体化云数据平台OB Cloud的向量化技术和标量-向量混合查询能力，企业可以实现以图搜图功能。用户上传一张照片，系统能够快速匹配库存中的相似商品，大幅提升了搜索准确性和用户体验。这种创新不仅拓展了企业的业务边界，还直接推动了销售增长。

此外，OB Cloud还通过融合结构化与非结构化数据，帮助企业实现更精准的营销。海底捞通过分析会员位置信息与门店数据，在餐点时段向附近会员推送优惠券，有效提升了到店率和客户忠诚度。

零售行业细分领域众多，不同领域的业务模式和数据特点存在显著差异。OB Cloud通过灵活的定制化适配能力，满足了各类企业的多样化需求。

有分析人士认为，当前步入“秒级决策”竞争时代，一体化云数据库重新定义企业数据基础设施价值定位，为企业拓展业务边界、探索创新场景提供支撑。

加速AI应用走向实际落地

目前，AI已深入零售行业的经营决策与内容生产两大核心环节。它不仅扩展了数据的维度，也重构了系统与用户之间的交互模式。然而，在实际落地过程中，AI技术仍面临诸多挑战。

尹博学指出，大模型的“幻觉”问题是制约AI在零售核心场景落地的重要因素。尽管RAG（检索增强生成）技术能够在一定程度上缓解这一问题，但不同企业在构建知识库时存在明显差异。同时，行业应用进程参差不齐也是一个重要制约因素。目前，多数零售企业对AI技术的应用尚处于探索阶段，各企业进展不一，AI若要在核心场景实现规模化应用，仍需时间积累和经验沉淀。

基础架构的升级对于AI的落地至关重要。在从传统架构向数字化架构的转型过程中，新架构须具备强大的数据处理、分析和计算能力，才能为AI技术在零售场景的深度应用提供支撑。

在这一背景下，OB Cloud积极推动AI与数据库的深度融合，将重点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的能力。

其中，伯俊科技将全线AI产品升级至OB Cloud，借助其多模向量一体化能力，搭建起企业专属知识库；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。

从金融支付起家到服务千行百业，OB Cloud的核心能力是理解不同行业的场景需求。无论是金融行业的稳定性要求，还是制造行业的停机敏感性，OB Cloud都能找到适合的产品解决方案。

大模型浪潮下，云数据库与AI的融合已成为企业智能化转型的必然选择。杨冰指出，未来，AI技术将如同水、电、煤一样成为企业的基础设施，而数据底座则是支撑这一切运转的“发电厂”，其重要性不言而喻，将直接决定企业数字化和智能化变革的深度与广度。唯有通过生态协同，才能让数据底座更加强大，使AI技术的落地应用变得更加简单高效。