2025年零售一体化云数据库白皮书-爱分析

微信扫码，打开到小程序

专家序言 在零售行业经历百年未有的变革浪潮中，服装企业深刻体会到数字化转型不是选择题，而是生存 题。当消费场景从单一门店延伸至电商、社交、直播等全渠道矩阵，当客户需求从标准化产品转 向千人千面的个性化体验，我们的 IT 系统正面临前所未有的考验。 传统业务模式下的 "烟囱式" 系统架构，在多渠道融合的冲击下逐渐显露短板。门店库存与线上 订单不同步、会员数据分散在多个平台、促销活动难以跨渠道协同 —— 这些痛点的本质，是企 业需要一套更灵活、更敏捷的信息系统，用极简架构支撑复杂业务。对于有一定体量的企业，" 简单即高效" ：技术栈越简洁，运维成本越低，业务响应速度越快。 随着业务复杂度指数级上升，我们对 IT 架构提出了 "4A" 诉求 ——Anytime（全时响应）、 Anywhere（全域覆盖）、Anydevice（全端适配）、Anyone（全员协同），但这绝不能以成 本失控为代价。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。传统架构中，为 支撑高并发需堆叠服务器、为实现实时分析需部署多套数据库，这种 "以资源换性能" 的模式早 已难以为继。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。 当下，AI 技术正从概念走向实战，成为重构商业模式的核心引擎。从智能选款、动态定价到个 性化导购，AI 应用的深度取决于数据底座的支撑能力。在探索 AI 驱动的 "超级导购" 场景中 发现：能否将商品图片、面料参数、会员偏好等多模态数据实时转化为向量特征，能否用 SQL+AI 融合查询实现 "一句话找货"，直接决定了 AI 应用的落地效果。这要求数据库不仅是数据的 " 仓库"，更要是 AI 能力的 "孵化器"，让业务团队无需复杂技术就能调用智能分析能力。 正是在这样的背景下，我们看到了一体化云数据库的价值。它用分布式架构消解了多渠道并发的 压力，用 HTAP 引擎打通了交易与分析的壁垒，用向量原生能力架起了数据与 AI 的桥梁。雅 戈尔的实践证明：当数据底座从 "各自为战" 转向 "协同作战"，IT 系统才能真正成为业务增长 的加速器。 本书收录的零售企业实践，既是技术创新的缩影，更是行业转型的启示。期待更多同行能从中找 到适合自身的数字化路径，在变革浪潮中筑牢根基、赢得先机。 专家序言 作为深耕消费品零售行业二十多年的 IT 从业者，我亲历了从 DOS 时代的 ERP 系统上线到全渠 道融合的每一次技术浪潮。从超市、百货、专卖店到 PC 电商、移动电商、社交电商，在改革开 放红利加持下，零售行业的业态伴随着科技以惊人的速度发展迭代。而今天，我们正面临前所未 有的挑战：人工智能大模型的爆发式发展，以前所未有的速度重构消费者行为、企业运营模式与 行业竞争格局。这场变革的本质，是零售企业从粗放式流量争夺转向用户价值深度挖掘的生死竞 速——而胜负的关键，取决于能否构建支撑实时决策、弹性响应与智能创新的新一代数据底座。 从业这些年，经历了多家企业多次的主业务系统（ERP）的升级换代，每一次都是带来巨大的变 革。随着 AI 的兴起，下一代的“ERP”很有可能是颠覆现有传统流程和思路 AI-ERP。每一次 ERP 的升级都会把原先的数据底座铲掉升级，产生大量的历史数据迁移成本。我们眼下迫切需要一代 既能兼容目前数据架构，又能支持 AI-ERP 架构的数据底座来支撑我们从这个时代，过渡到 AI 时代。这是很多有远见和未来意识的 CIO/CTO 的共识。 在此背景下，一体化云数据库的诞生恰逢其时。我们深刻理解零售企业的核心诉求：  弹性架构需应对“双 11”百倍流量脉冲，实现资源利用率与成本的最优平衡；  实时融合要突破 T+1 滞后，在毫秒级完成交易分析联动；  AI 原生必须激活“一方数据”价值，通过向量化+SQL 融合降低智能推荐开发门槛；  全局最优则要求简化异构系统堆叠，将总拥有成本降低 30%以上。 本书凝聚了 OceanBase 与零售领军企业的共同实践。您将看到：  泡泡玛特如何以 99.999%系统连续性承载百万级抽盒并发；  海底捞借 HTAP 能力实现会员消费占比 80%的精准营销；  雅戈尔通过 T+0 实时配调挽回日均 400 万销售额损失；  斯凯奇以“一盘货”管理将 1200 个逻辑仓压缩至 100 个。 这些实践印证了一体化云数据库从“成本中心”向“增长引擎”的质变——它不仅是技术架构升级， 更是企业构建数据驱动智能化的战略基石。当零售竞争升维至“秒级决策效率”与“厘米级用户 洞察”的层面，OceanBase 愿以极致弹性、实时融合与 AI 原生的数据底座，助力企业跨越传统 架构的“数字鸿沟”，在智能化浪潮中赢得制胜未来。 核心观点 市场竞争烈度升级，零售企业智能化转型势在必行 在日趋分化的消费市场中，零售企业正在经历深刻变革。在消费者趋于理性且重视体验的背景下， 零售业竞争焦点已从粗放式流量争夺，转向对用户价值的深度挖掘与精耕细作。人工智能技术已 深入零售业务场景，贯穿零售业态全链路，成为零售企业建立差异化竞争优势、实现战略增长的 核心引擎。零售企业正在完成从 ERP 到 AI 的技术代际跃迁，智能化转型是大势所趋。 打造新一代数据底座是智能化转型的关键支撑 智能化转型对零售企业带来全新数据架构挑战。面对爆炸式增长的业务数据、多模态数据管理要 求、以及数据架构复杂与有限 IT 资源之间的矛盾，传统数据架构已难以胜任。零售企业必须打 造新一代数据底座，从而跨越海量数据洪流与实时洞察的鸿沟，激活企业“一方数据”价值，支 撑 AI 全链路应用，满足综合成本最优诉求。 一体化云数据库是新一代数据底座的核心组成部分 为了支撑智能化转型，数据底座要满足实时决策洞察、多模态数据管理、集成 AI 推理能力等诉 求。同时，它还要兼顾零售企业出海、利润微薄追求性价比等行业特点。基于一体化架构的云数 据库，凭借其 HTAP（融合事务处理和实时分析）、多模一体化、向量融合查询和多云部署四大 关键能力特征，成为新一代数据底座的核心组成部分，将数据基础设施从“成本中心”升级为“价 值枢纽”，支撑实时决策与业务创新闭环。 一体化云数据库已在零售核心场景产生显著价值 一体化云数据库已在海底捞、泡泡玛特、李宁、斯凯奇、雅戈尔等众多头部零售企业落地。除了 在技术运维场景显著优化 IT 总拥有成本外，一体化云数据库在消费者服务、企业内部运营等方 面的核心业务场景已发挥重大价值。很多零售企业基于一体化云数据库构建“千人千面”精准营 销、智能库存调配等关键智能化应用，实现业务高质量增长。 一体化云数据库选型应兼顾产品能力和厂商综合实力 针对一体化云数据库选型，零售企业 IT 负责人应避免片面追求单一指标的极致表现。IT 负责人 需结合企业实际发展状况，从性能、成本、AI 赋能、稳定性、可靠性、多云灵活等多个维度进 行全面考量。除关注数据库产品各项关键指标外，还应关注数据库厂商的综合能力，以确保项目 顺利落地并达成预期业务目标。 1 2 中国零售消费品行业经历“产品为王”、“渠道为王”、“流量为王”三个发展阶段后，正在向“体 验为王”演进。消费者日趋理性且重视体验，消费市场分层重构，让零售业竞争从粗放式流量争 夺，转向对用户价值的深度挖掘与精耕细作。 与此同时，人工智能技术正以前所未有的速度重塑零售消费品行业市场格局，深刻影响着消费者 行为、企业运营模式乃至整个行业的竞争态势。零售企业正在完成从 ERP 到 AI 的技术代际跃迁， 智能化转型是大势所趋。人工智能已贯穿零售行业“研、产、供、销、服、管”全链路，成为零 售企业建立差异化竞争优势、实现战略增长的核心引擎。 传统的数据架构在智能化时代已捉襟见肘。数据底座的革新成为零售企业解锁 AI 潜能、实现敏 捷运营与差异化竞争的破局关键。新一代数据底座要具备跨越海量数据洪流与实时洞察的鸿沟， 满足零售独特业态下综合成本最优诉求，激活“一方数据”价值以及支撑 AI 全链路应用等能力要 求。 1.1 消费市场分层重构：个性化体验驱动商业变革 存在上千年的零售行业，其业态在过去几十年经历了巨大变化。零售企业竞争范式经历了“产品 为王”、“渠道为王”、“流量为王”三个不同阶段，正在向 “体验为王”演进。 表 1: 零售消费品行业发展历程（数据来源：爱分析） 与此同时，中国消费者人群分层越来越明显，其消费偏好与决策机制正在发生变化。根据麦肯锡 《2024 年中国消费趋势调研》，Z 世代、一线富裕银发族、三线富裕中老年、一二线新中产、 农村中老年等不同消费群体呈现出截然不同的消费偏好。 3 表 2：不同消费群体的消费偏好 （数据来源：麦肯锡） 不同人群消费偏好分化严重，意味着零售企业必须从多视角捕捉消费者动态，并通过各种方式来 满足消费者快速变化的需求。 越来越多零售企业建立数据驱动的经营决策机制，致力于为消费者提供更精细化、个性化的全渠 道服务。这种转变是市场趋于成熟、获客成本飙升以及消费者行为日益理性的必然结果。 全渠道融合服务标志着零售业的竞争核心从粗放式流量争夺，转向对用户价值的深度挖掘与精耕 细作。同时，零售企业面临着市场竞争和客户需求带来的双重全新挑战。 首先是竞争压力传导产生新的运营问题。 根据贝恩咨询的数据，2024 年线下商超客流年均下降 12%，线上获客成本已增至五年前的 3 倍 。 高昂获客成本让零售企业被迫打通电商、门店、社群等所有触点，但同时带来新的挑战，有 43% 的订单因系统割裂而导致履约延迟 。 订单延迟不仅意味着销售额的流失，更重要的是对消费者体验和品牌口碑的长期负面影响。系统 整合和数据实时同步不再是零售企业 IT 部门的优化项，而升级成解决业务运营问题的必选项。 其次是消费者体验诉求升级。 以鞋服行业为例，消费者期待“所想即所得”（如通过 APP 查询门店库存）和“所用即所荐”（如 线下试穿生成数字衣橱）的无缝体验 。在现实中，这些美好场景往往因企业库存数据无法实时 同步而难以实现，最终导致订单流失并损害品牌形象。 4 为了提升业务效率、满足消费者全渠道体验需求，企业亟需构建“实时-精准-弹性”三大数据能 力 ： 第一：实时用户响应。传统“T+1”用户画像促销，升级为秒级用户行为分析。 第二：精准需求穿透。通过评论等非结构化数据解析情感倾向，从“猜测需求”转向“测量需求”。 第三：弹性供应链协同。支持直播秒杀等脉冲流量和全渠道库存调度，要求数据库具备动态伸缩 的吞吐能力。 1.2 技术范式升级：AI 战略成为零售企业必选项 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，零售业的技术范 式经历了信息化、数字化，如今正走向智能化。 表 3：零售业技术范式发展（数据来源：爱分析） 从 ERP 到 AI 的技术代际跃迁是所有零售企业的必然选择。一方面是传统 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，另一方面是人工智能技术持续迭代突破，正成为零 售企业核心增长引擎。 传统 ERP 系统作为工业时代的数字化基础设施，其核心逻辑建立在确定性模型和线性关系假设 之上。然而，随着消费需求碎片化、供应链复杂度指数级上升，其局限性已从隐性成本转化为显 性威胁。 5 首先是需求预测的结构性缺陷。ERP 系统依赖历史销售数据与人工经验构建预测模型，其核心假 设是需求与订货量存在稳定线性关系。但现实场景中，消费者行为受季节性波动、社交媒体热点 等非线性因素驱动，导致预测偏差持续累积。以服装行业为例，根据 Gartner 报告，经销商基 于区域市场经验的订货需求，与终端消费者实际购买行为存在约 20%-30%的偏差。 其次是数据处理能力的代际鸿沟。传统 BI 系统采用分布式计算架构，面对多维数据时面临时效 性和维度两大瓶颈。以时效性为例，根据中国连锁经营协会的调研，68%的零售企业因数据滞后 导致库存周转率过低，年均损失金额超过 500 万元。 人工智能技术的持续迭代突破，让零售企业普遍存在“FOMO“（Fear of Missing Out）情绪， 希望尽快将 AI 转化为业务增长动力。企业核心竞争力正在发生转移，从流程控制、数据管理， 最终走向以 AI 驱动的业务自驱和创新。人工智能已不仅仅是一种提升效率的工具，它更是零售 企业建立差异化竞争优势、实现战略增长的核心引擎。 当前人工智能已贯穿零售行业“研、产、供、销、服、管”全链路，显著提升企业精细化运营能 力。在销售预测、订单转化等零售企业重点场景，AI结合传统信息化技术正逐步发挥重要作用。 表4: 人工智能正重塑零售企业全价值链 （数据来源：麦肯锡、德勤、埃森哲、IDC） 6 1.3 数据底座革新：零售智能化转型的破局关键 根据贝恩咨询报告，中国消费者对 AI 工具接受程度高，中国消费者对 AI 的信任度比美国和欧洲 消费者分别高出 45%和 40%。麦肯锡报告显示，生成式 AI 每年可为全球零售业创造 2.6 万亿至 4.4 万亿美元价值。广阔市场前景和良好用户基础，让零售企业智能化转型已成必然趋势。 零售企业推进 AI 项目落地时，传统碎片化数据架构已无力支撑 AI 应用落地所需要的高质量数 据，严重影响零售企业智能化转型。根据 Gartner 的数据，2026 年 60%的 AI 项目因缺乏“AI 就 绪数据”（AI-Ready-Data）而被放弃。麦肯锡研究同样表明，在 AI 项目的整个生命周期中， 数据科学家和工程师高达 80% 的时间和精力花费在数据准备、清洗、整合和标注上。这极大地 降低了项目效率，拖延了 AI 应用的上线。 数据底座的革新成为零售企业解锁 AI 潜能、实现敏捷运营与差异化竞争的破局关键。智能化时 代，零售企业数据底座需要具备以下关键能力。 首先是跨越海量数据洪流与实时洞察的鸿沟。 全渠道服务零售业态必然会产生交易流水、用户订单、会员行为、IoT 设备信息等海量数据，数 据量呈现爆炸式增长。 基于单一 TP（事务处理）或 AP（分析处理）架构的数据库，在“大促秒杀”等高并发场景下， 普遍面临性能瓶颈。读写冲突、分析延迟等问题突出，导致业务系统吞吐量受限、响应延迟。 其结果是企业难以实现实时洞察，无法即时捕捉消费者需求变化、精准调配库存、动态调整营销 策略，错失宝贵的业务决策窗口期，用户体验与运营效率双双受损 。 其次是满足零售独特业态下综合成本最优诉求。 零售业务具有鲜明的数据量波峰波谷特征，要求基础设施具备极强的弹性伸缩能力。配置过度会 造成资源浪费，配置不足则导致业务中断风险。 零售数据类型复杂多元，需同时处理实时分析（结构化）、用户画像（半结构化）、日志文本（非 结构化）等多种数据类型。 7 在竞争激烈的环境下，有限的利润限制了大部分零售企业的 IT 预算，对技术投入的性价比和综 合成本最优极为敏感。传统架构下为应对峰值和复杂需求，往往需要堆叠多种异构系统，导致架 构臃肿、运维复杂、总成本高企。 再次是激活“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）。 这些沉淀在企业内部的高质量、高相关性数据，是训练行业专属模型、构建精准推荐引擎、实现 个性化服务的基础，构成了企业差异化竞争的核心资产。有效管理和利用“一方数据”是 AI 赋能 零售的核心前提。 最后是支撑 AI 全链路应用。 AI 在零售“研、产、供、销、服、管”全链路的深度应用，对底层数据底座提出了前所未有的要 求 。 这包括高实时性（模型推理需要分钟级甚至秒级获取最新业务数据反馈）、强大的多模态数据管 理能力（必须高效处理海量非结构化和半结构化数据，转化为模型可理解的特征数据），以及统 一的数据视图与关联分析（实现交易数据、行为数据、内容数据、知识数据的深度融合与关联查 询）。 8 9 面对 AI 时代零售企业对数据底座革新的诉求，数据库作为数据底座的核心正成为破局关键。零 售企业需要具备创新架构和综合能力强的数据库产品，为零售企业提供从“数据存储”向“数据 价值跃迁”的路径，将数据基础设施从传统的“成本中心”升级为“价值枢纽”。 而具备 HTAP、多模一体化、向量融合查询和多云原生等四大能力特征的一体化云数据库正成为 零售行业数据库的新选择，通过一体化能力整合零售企业全量数据资产、激活零售企业一方数据 价值、实现实时运营决策。 零售企业可以借助一体化云数据库构建“脉冲流量承载-实时决策响应-敏捷业务创新”的三位一 体能力矩阵，支撑零售企业全渠道业务拓展和智能化升级。其价值不仅实现了 IT 综合成本最优， 还通过加速业务决策速度、提升用户体验等显著增强业务竞争力，并有力支撑零售企业的全球化 和智能化战略落地。 2.1 一体化架构定义 AI 时代数据底座新标准 传统数据库架构，通常由独立的事务处理（OLTP）、分析处理（OLAP）和各种专用数据库组成， 在数字化时代已显现出其复杂运维难度和高昂运营成本。 进入智能化时代，面对零售企业智能化转型的需求，数据库必须具备弹性伸缩应对波峰波谷、统 一融合处理多模数据、高效利用一方数据、支撑 AI 实时需求等能力，这直接决定了企业智能化 转型的最终成效。 加之当下国内市场竞争日趋激烈，大部分零售企业都会开拓出海业务，故而在数据库部署形态上 会倾向于选择云数据库来支持出海业务。在此背景下，一体化云数据库正成为多数零售企业构建 AI 时代下数据底座的新选择，以应对现代零售业的复杂需求 。 一体化云数据库的内核是统一技术架构，并非简单将多类型数据库集成。它之所以能成为零售企 业破局的关键主要是因为具备以下四大能力特征。 10 图 1：一体化云数据库四大关键能力（来源：爱分析） 第一，HTAP 突破 ETL 瓶颈，实现实时运营决策 一体化云数据库简化了数据管理，通过将事务处理（OLTP）、分析处理（OLAP）整合至单一平 台，直接解决了零售业“数据类型复杂多元”和“多种异构系统堆叠”的痛点。从根本上简化了 技术栈，消除了数据冗余和 ETL 复杂性，从而显著降低了运维负担和总拥有成本。 一体化云数据库的 HTAP 能力，能够实现库存扣减与销量预测的同步联动，并支持动态定价、实 时风控和个性化推荐的秒级响应 。这意味着零售商可以根据实时库存、销售数据和市场动态， 瞬间捕捉市场变化和消费者需求，实现即时决策、即时调整商品价格和促销策略，将数据转化为 即时战略资产。 第二，多模一体化，整合零售企业全量数据资产 一体化云数据库通过整合 SQL 和 NoSQL 数据库的功能，能够无缝处理结构化、GIS、 JSON、 XML、键值、向量等多种数据类型。这种多模态能力在简化数据架构的同时，不牺牲任务关键型 工作负载的核心功能。 对于零售企业而言，这意味着一个单一平台即可管理从结构化的交易记录、半结构化的用户画像， 到非结构化的客户