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28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。

01 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 Cloud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 Cloud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”。

02 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，97.98%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。

03 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。