AI时代零售破局：OB Cloud如何让数据底座从“成本中心”变“增长引擎”？

在降本增效与AI创新的双重诉求下，优先统一数据架构，是企业储备长期竞争力的关键。

作者：王拓 编辑：鹤翔

出品：零售商业财经 ID：Retail-Finance

谁也未曾预料到，AI技术会以如此迅猛的态势穿透零售“研、产、供、销、服”全链路。

在多位零售CIO眼中，此次AI浪潮的冲击力，堪比12年前移动互联网对行业的重塑，是足以改写竞争规则的“第三次浪潮”。

AI重塑零售企业全价值链

图源：《零售一体化云数据库白皮书》

8月2 8日，在首届“2025零售数据底座创新大会”上， 中国连锁经营协会 行业创新部主任田芮丰 分享的 调研数据显示，超9成的零售企业认可AI对生产力的价值提升，但真实应用率仍不足30%。

那些沿用传统数据架构的零售商，恰似在数字化浪潮中固守蒸汽动力、在短视频时代执着播放黑白默片，即便手握优质供应链与庞大渠道，也难逃被市场边缘化、被消费者“一键划走”的命运。

那么，当商业竞争升级为“毫秒级响应”的较量，零售企业该如何转变经营思路，跳出系统堆叠降本难、数据割裂创新慢等困局？市场上又是否存在能解决全场景痛点的适配方案？

基于长效经营视角，我们认为，这早已不是单纯的技术选型问题，而是决定企业在AI时代能否占据有利生态位的战略工程。

数据底座升级是破局“必答题”

“大促流量冲垮交易系统，供应链数据串不上导致库存浪费，AI导购因数据不同步变成‘人工智障’。”当零售行业的数智化从“铺摊子”进入“抠细节”的深水区，很多企业的运维团队能明显感知到，之前靠“多系统拼接”搭建的数据架构，开始出现肉眼可见的“卡顿”。

更关键的是，从30年前零售企业引入POS机进行收银管理，到建设ERP系统管理进销存，再到如今传统ERP系统无法承载当前消费需求碎片化和复杂供应链的零售业态……

归根结底，这是传统碎片化数据架构与AI时代零售需求出现了脱节，而数据底座的升级，也随之从“可选项”变成了“必答题”。

数字化转型阶段特征

图源： 《 OB C loud零售大促保障实践方案 》

就拿拥有超1300家门店、亿级会员规模的“餐饮标杆”海底捞来说，在2021年启动核心系统升级前，其长期依赖“在线交易系统+实时数仓分析+ETL数据同步”的多套异构架构，即在线交易系统承载亿级会员的日常交互，实时数仓负责消费行为分析，中间需通过ETL工具完成数据流转。

但这种“拼接式”架构就像用不同轨道的火车运输货物，各有专长却难以无缝衔接，因此带来的问题也显而易见。

比如，会员消费偏好、等级更新等数据从产生到用于智能推荐存在显著延迟，那么“千人千面”的个性化服务就会沦为滞后推送；再比如，某菜品需求突增时，需等到次日凌晨完成全量数据计算才能调拨，这种“按天算”的库存响应效率将直接造成销售窗口的错失。更为棘手的是高并发场景下稳定性不足，每逢七夕、跨年等消费高峰，多系统间数据不同步会带来会员体验折损、客诉等多重连锁反应。

图源：海底捞官网

直到2022年，海底捞将核心系统迁移至一体化云数据库平台OB Cloud，这些困境才迎来实质性突破。

首先，OB Cloud的HTAP架构打通了“交易-分析-推荐”全链路，这意味着会员消费数据无需ETL同步，毫秒级即可进入分析环节，使实时算力提升45%，最终实现“千人千面”的智能推荐。其次，进销存链路实现了“线上预定-线下消费-库存调拨”闭环，某品类需求暴增时，系统能实时计算全局库存并就近补仓，响应速度从天级压缩至分钟级。同时，多云部署能力还适配了全球运营，会员系统连续3年稳定运行，会员消费金额占总营业额 80%以上，呈现良好发展态势。

多场景融合，多种HTAP组合方案

图源：《OB C loud零售大促保障实践方案 》

海底捞的困境，不失为我们理解头部企业囿于传统数据架构“能力失配”的典型案例，而类似的转型逻辑，也在安踏的实践中得到印证。

作为覆盖多品牌的鞋服零售龙头，安踏曾面临多品牌会员数据分散、系统运维成本高企的问题，但通过OB Cloud将多套异构会员系统整合为一套分布式架构后，整个体系从功能复用到弹性扩展、到降本提效、再到性能跃升都实现了不错的价值和收益。

OceanBase一体化云数据库产品架构

图 源 ：《零售一体化云数据库白皮书》

“我们在会员平台化项目当中对于OceanBase以及原有架构以及其他的数据库进行功能验证和对比测试，发现OceanBase在性能方面其实可以达到我们原有架构的2-3倍，在弹性扩展方面性能非常好。”安踏数据技术负责人闫颖颖 在会上 分享了企业分布式数据库实践中的真实成效：核心模块功能复用率提升80%，开发周期缩短50%，每年资源部署成本降低超150万元。

无论是海底捞的“实时性突破与成本优化”，还是安踏的“系统整合与高并发支撑”，均指向同一个结论：企业之间的竞争已从“渠道、商品”的表层比拼，深入到“数据底座能力”的底层较量。

从行业调研数据来看，贝恩咨询指出43%的零售订单因系统割裂导致履约延迟；中国连锁经营协会调研也提到，68%的零售企业因数据滞后导致库存周转率过低，年均损失金额超500万元。此外，AI时代的到来让传统架构的短板进一步放大。麦肯锡研究指出，80%的零售AI项目卡在数据准备环节，需独立部署向量库、特征存储等系统，技术栈复杂且成本高昂，这与《零售一体化云数据库白皮书》中“传统架构无法支撑AI全链路应用”的结论高度契合。

由此可见，当消费分层要求精准捕捉Z世代与银发族需求，全渠道融合需要“一盘货”联动库存，AI导购成为标配，数据底座已不再是“IT基础设施”，而是决定企业能否留在赛道的“战略资产”。

一个数据库

凭何解决80%的数据管理问题？

海底捞的实时链路重构、安踏的多品牌系统整合，并非孤立的转型案例。它们背后，是OceanBase的OB Cloud在零售行业的规模化渗透。

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。

而OB Cloud仅用2年便服务了超200家零售客户，覆盖鞋服、餐饮、快消、潮玩、汽车零售等全业态，李宁、泡泡玛特、高驰运动、理想汽车、珀莱雅等头部企业均在其列；更深度融入行业生态，被伯俊、百胜、石基、数云、食亨、云徙等50余家ISV集成。

图：OB Cloud服务200余家头部零售客户

为何OB Cloud能成为驱动零售行业数智化转型的关键基础设施？

我们认为，核心在于OB Cloud用一个数据库解决了“脉冲流量承载、实时分析响应、AI应用落地”等多方业务难题。

1.秒级响应，驾驭脉冲式、爆发式的流量洪峰

“爆单时卡壳丢客，备多了浪费成本。”对于零售企业来说，流量脉冲就是“生死线”。

作为潮玩行业的“流量王者”，泡泡玛特的线上爆款盲盒、隐藏款抽盒业务，曾让运维团队倍感棘手。尤其在抽盒或新品发售的时段，系统流量呈强脉冲式波动，峰值达日常百倍，过往需耗费天级时间扩容，不仅效率低还影响业务，难以抵御流量冲击。

为破解这一难题，泡泡玛特经严苛选型测试，最终选择连续10年稳定支撑“双11”的OceanBase，并搭载其云数据库OB Cloud，打造新一代分布式抽盒机系统，以技术的确定性应对业务的不确定性。

目前新系统运行顺畅：扩缩容时间降低90%，可轻松承接百倍于日常的抽盒流量；新品发售等高并发场景下，系统连续性达99.999%，显著优化了在线“摇一摇”的抽盒体验。更具行业价值的是，这也是潮玩领域首例采用国内完全自主研发分布式数据库，完成核心系统升级的实践。

无独有偶，联华集团引入OB Cloud一体化云数据库后，IT系统的整体性能提升1-2倍，不仅能够根据业务需求的变化，随时进行资源的动态扩缩容，彻底解决了此前频繁手动扩缩容带来的运维困扰；原先需要数分钟才能生成的业务报表，现在也可在1分钟内完成，极大地改善了内部用户的使用体验。同时，数据存储容量实现了减半，有效降低了存储成本。

2.数据融通，实时决策“毫秒级联动”

传统系统“T+1”数据延迟常导致决策滞后，而OB Cloud一体化云数据库凭借HTAP能力，可在同一数据集同步完成交易处理与实时分析，助力零售企业实现库存扣减与销量预测联动，支撑动态定价、实时风控及个性化推荐的秒级响应，及时应对市场变化。

除了海底捞借其毫秒级HTAP实现“千人千面”智能推荐外，李宁也尝到了实时性的甜头。

之前用传统架构时，李宁618大促 期间 CPU峰值利用率经常飙到90%，还得担心库存数据同步延迟导致超卖。将全渠道的订单管理系统迁移至OB Cloud后，订单确认、跨仓寻源等关键业务响应达秒级，订单处理能力提升至 5 万单/ 分钟 。

升级至OB Cloud后的业务架构图

图源：OceanBase官网

“ 顾客在各平台网店完成订单付款后的 1分钟内， 9 7. 98%订单接入订单管理系统 ，并且完成寻源占货，大大提升订单履约时效 。”李宁方面表示，此次升级也带动了客户服务与核心流程的运营效率明显提升。

3.AI落地“门槛骤降”，激活“一方数据”价值

开源大模型的蓬勃发展极大地降低了 AI 技术的应用门槛，推动了技术普惠。在此背景下，零售企业自有的“一方数据”价值被空前放大。这包括知识数据（商品知识库、行业报告、内部流程文档）、内容数据（商品详情页图文、用户评论、客服对话记录、营销素材）以及结构化数据（交易记录、会员信息、供应链数据、精准的用户行为标签）。

对此，OB Cloud通过多模一体化（尤其对向量的支持）、SQL+AI及“向量+RAG”能力，推动AI与数据库深度融合，加速零售企业AI应用落地。

图：OB Cloud四大核心能力

其核心是将商品评论、用户行为等非结构化数据向量化并转化为结构化数据，构建企业级知识库，降低AI Agent调用门槛，支撑多场景应用：如实现“以图搜图”“以文搜图”的沉浸式购物体验，结合用户行为与商品特征打造精准推荐，搭建智能客服系统。

例如，伯俊科技依托其SQL+AI向量查询，让导购Agent实时响应自然语言需求，提升客服首解率。这一模式显著提升研发效率，激活数据资产，让AI从概念落地为实际生产力。

图源：《零售一体化云数据库白皮书》

“OceanBase诞生于互联网高并发场景，在新零售等行业逐步成长、走向成熟，并持续在数字化转型深水区探索实践。”OceanBase CEO杨冰坦言，OB Cloud用“一体化”解决了零售数据的“碎片化”，即不用再靠多系统拼接，一个数据库就能解决80%的数据管理问题。

不是创造新需求，而是把零售企业的“刚需”，用技术做得更顺、更省、更有效。这或许正是OB Cloud能在两年内服务超200家零售客户的关键原因。

IT投入的“复利”逻辑

雅戈尔CIO王歆在《零售一体化云数据库白皮书》中一针见血地指出：“零售业的微薄利润，要求每一分 IT 投入都必须产生可见价值。我们需要的是能精打细算的技术底座，用一体化设计降低总拥有成本，让有限的 IT预算创造更大价值。”

事实上，OB Cloud的价值早已突破“数据库工具”的边界，其核心竞争力在于为零售企业的IT投入赋予 “复利效应”：以“短期降本”助力企业缓解当下成本压力，以“中期提效”夯实业务增长根基，以“长期增长”布局AI与全球化未来，最后以“生态协同”降低行业整体数字化门槛。

这样的“全周期价值”，自然成了零售企业的优先选择。

图源：《零售一体化云数据库白皮书》

这份价值不是空谈，全球实践已经给出答案。据悉，OB Cloud已覆盖亚太、中东、非洲、欧洲、美洲等50多个地域，超过170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，真正实现一地开发、全球可用，也再次证明了中国技术的全球适配能力。

OceanBase CEO杨冰的判断很准：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”。Data是新能源，AI是新生产力，数据底座就是支撑这一切的“发电厂”。

一体化云数据库平台特征

图源：《零售一体化云数据库白皮书》

未来，随着AI深度渗透零售“研、产、供、销、服”全链路，数据底座的一体化程度将直接决定企业竞争力：依赖多系统拼接的企业，终将在实时决策、全球数据联动需求中掉队；而选择OB Cloud的企业，将凭借一个数据库支撑全场景的能力，跨越数字鸿沟，实现从“跟跑者”到“领跑者”的转变。

说到底，零售企业要的从来不只是更先进的技术，而是让技术帮自己基业长青。OB Cloud将这种需求拆成了可落地的步骤：先帮你把IT投入的成本降下来，再帮你把效率提上去，最后帮你接住未来的机会，这才是零售IT投入该有的“复利”逻辑。