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OB Cloud發布零售行業成績單:2年服務200家領軍企業

來源: 聯商網 文一 2025-08-28 20:55

8月28日,在OceanBase、IT東方匯、EFCIO聯合主辦的首屆“2025零售數據底座創新大會”上,OceanBase公有云事業部總經理尹博學透露,過去兩年OB Cloud服務200余家頭部零售客戶,覆蓋鞋服、餐飲、快消、商超、DTC新經濟等全零售業態,實現規模化落地。

“零售業正面臨脈沖式流量沖擊與AI變革的雙重考驗,一個穩定、高效且支持AI應用的數據底座將成為企業制勝關鍵”。尹博學表示,OB Cloud將持續深耕新零售賽道。

中國連鎖經營協會行業創新部主任田芮豐表示,零售行業已從粗放流量運營轉向用戶價值的深度挖掘,AI貫穿“研、產、供、銷、服”全鏈路。超9成企業認為生成式AI將提升生產力,但傳統架構存在數據延遲、系統割裂、資源冗余等問題,難以支撐實時決策與AI創新應用。

OceanBase CEO楊冰同樣認為,在“Data x AI”融合創新浪潮下,零售行業數智化轉型面臨著三大核心挑戰:如何駕馭流量“脈沖式爆發”、如何讓數據成為“實時決策引擎”、以及如何讓AI從“錦上添花”變為“基礎設施”,這也是OB Cloud與眾多客戶共同攻堅的方向。零售行業亟需滿足“全時響應、全域覆蓋、全端適配、全員協同”的新一代技術底座,而一體化云數據庫是破局的關鍵。

作為100%“根自研”分布式數據庫,OceanBase始創于2010年,前身為螞蟻集團2010年啟動研發的核心數據庫系統。2011年OceanBase正式進入電商業務,服務阿里集團幾十個電商平臺業務系統。2020年正式成立公司,獨立商業化運作。2022年推出一體化云數據庫平臺OB Cloud,以全球化布局與創新技術,助力千行百業邁向數智化新時代。

尹博學介紹,OB Cloud通過四大核心能力破解零售行業難題,分別是:TP和AP一體化實現交易與分析融合,確保數據強一致性下的實時決策;多模一體化(SQL+NoSQL)實現多源數據融合,簡化數據架構;向量融合查詢(SQL+AI),加速AI應用落地;多云原生部署支持阿里云、AWS等全球6大主流平臺,打造面向多云的一致性體驗。這些能力使一個數據庫可解決零售企業“脈沖流量承載、實時分析響應、AI應用落地”等業務難題。

在應對大促、直播等場景流量沖擊方面,OB Cloud憑借原生分布式能力,通過線性擴展輕松應對流量峰值,實現流量激增時“秒級擴容”、回落時“無感縮容”。例如,泡泡瑪特抽盒機系統搭載OB Cloud后,擴縮容時間降低90%,輕松應對百倍流量,高并發場景連續性達99.999%,既提升用戶體驗,又減輕運維壓力。

海底撈通過部署OB Cloud化解了億級會員系統的高并發壓力與全球多云管理挑戰。OB Cloud的HTAP架構,使實時算力提升45%,實現“千人千面”智能推薦;依托多云部署能力,滿足全球多國運營需求。3年來會員系統持續穩定運行,支撐占企業總收入80%以上的會員生態。

此外,海底撈的進銷存系統打通了“線上預定-線下消費-庫存調撥”全鏈路:某菜品訂單突增時,系統實時計算庫存,自動向就近倉庫補貨,庫存響應從“按天算”壓縮至“按分鐘算”,使企業決策從“事后總結”轉向“事中干預”甚至“事前預測”。

面對AI能力落地難題,OB Cloud正積極推動AI與數據庫深度融合。其核心聚焦于向量化技術和知識庫AI數據服務,使數據庫能深度理解圖片、視頻、文本評論等非結構化數據。基于此,OB Cloud可實現“以圖搜圖”購物體驗、構建精準的智能商品推薦系統及基于知識庫的智能客服系統,從而快速響應客戶需求,提升服務滿意度和管理效率。例如,某跨境電商使用向量搜索和智能體平臺,搭建智能客服系統,并開發“以圖搜圖”“以文搜圖”等多模態搜索能力,顯著提升用戶購物體驗和運營效率。

“零售下一輪競爭,本質是‘數據底座能力’的競爭。而強大的底座,絕非‘單打獨斗’,而是生態‘共生共贏’”,楊冰強調。

據了解,OB Cloud已服務李寧、安踏、海底撈、泡泡瑪特、高馳運動、理想汽車、零跑汽車、珀萊雅等200余家頭部零售企業,并被伯俊、百勝、石基、數云、食亨、云徙等50余家ISV(獨立軟件開發商)集成,正加速成為驅動零售行業數智化轉型的關鍵基礎設施。

此外,OB Cloud全球化布局已覆蓋亞太、中東、亞洲、歐洲、美洲等全球50余個地域的170多個可用區,客戶年增速達130%,服務小米、攜程、上汽大眾、GCash、PalmPay等海內外企業,印證了中國技術的全球適配能力。

大會同期發布的《零售一體化云數據庫白皮書》顯示,在“秒級決策”與“厘米級洞察”的競爭時代,一體化云數據庫正從“成本中心”轉向“增長引擎”。

白皮書深度解析消費者服務、供應鏈管理、全渠道運營3大核心業務場景,收錄泡泡瑪特、李寧等12家頭部企業案例,明確提出企業需從架構設計、成本效益平衡、高可用性、IT融合能力、安全合規、AI原生能力等六大維度進行技術選型,為未來AI時代的新零售一體化數據底座夯實基礎。

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