新零售数智化转型，需要怎样的数据底座？

行业发生变革前，转型是通过信息化发生的，但信息化只是将业务流程从线下搬到了线上，以计算机网络为载体支撑商业活动，数据本身其实并没有被分析、被应用，发挥核心价值。随着新兴技术的高速发展，新零售转型正在逐渐演变为数智化，数据作为第五大生产要素正发挥越来越重要的作用。

关于作者

韩冰：OceanBase 解决方案架构师，12 年软件行业从业经验，历任应用架构师、基础架构师，曾为多家知名大型企业提供数智化转型与咨询服务，拥有国家发明专利一项。

新零售的“人、货、场”

不论是零售还是新零售，都有三个关键字——“人、货、场”，简单来说，就是我们要在合适的时间、合适的地点将合适的商品卖给合适的人。但在新零售中，“人、货、场”有了新变化。

“人”

零售归根结底还是围绕“人”，因为只有“人”去消费，才会产生真正的零售行为。

传统零售中我们需要物理接触客户才能进行触达，而在新零售中接触渠道大大扩展，大部分的零售活动除物流送达外几乎没有物理触达，信息流成为和客户交互的主要手段。

在传统零售中，信息流基本靠企业的市场推广达到单向无直接反馈的客户信息触达；但在新零售场景下，客户与企业，客户与客户，客户的信息渠道有了网状的信息交互，形成了独特的信息汇聚和认同后的社群，群体包括个人的个性化行为特征更加显著。

“货”

随着行业快速发展，零售业态发生巨大变化，例如，商品种类越来越多，不仅有实物商品，还出现很多虚拟商品。总的来说，“货”可以分为两种，一种是被人需要生产出来的商品，是将已知商品销售给已知或未知的人；一种是并不知道生产什么，但已经有社群和特定域的“场”，根据社群和“场”的需求生产新商品，这种按需生产的方式，其实更接近新零售的本质。

“场”

过去交易产生的场所比较固定，如电商平台或者实体店。现在交易产生的场所变得越来越多，如在智能音箱上听到一个广告，然后让其帮忙下单。随时随地下单的场景多元化，“场”就变得越来越大。

但有时候“场”又会变得很小，因为只有在私密的圈子或者社群内才能形成相同的“场”完成交易。我们将拥有共同爱好、共同喜好的人聚集到一起形成社群，通过社交化提升社群粘性，在社交化时便会形成近场、远场等“场”，“场”将社群的人聚集在一起相互作用，最终便形成“货”的零售行为。

新零售的关键业务流程

如下图所示，新零售的关键业务流程主要涵盖物流、信息流、资金流，即从产品生产、销售、支付再到物流，甚至到海外销售，最终抵达用户。

在新零售中，信息流发生了很大的变化——原来的信息流是单向的，企业主动触达用户，无法分析用户如何接收、是否喜欢该信息流，以及该信息流会对用户购买行为产生什么影响；现在的新零售是双向的，企业可以根据用户反馈，借助数据驱动，不断迭代自己的策略。

新零售的数智化支撑架构

目前，很多新零售企业都在借助数据驱动，升级自身的业务模式，数智化支撑架构在这其中扮演着重要角色。谁的数智化程度更高、谁把数据利用得更好，业务增长将会更出色。如下图所示：

我们先来看“五中台”。阿里巴巴提出“大中台”战略时，很多人觉得有了“中台”就一定能帮助到生意。但后来发现“中台”从被神化再到被腐化，难以生存。“中台”本质上是带资源的工具，就像一台加满油的车，怎么开、开去哪、运什么是不知道的。

所以，在“中台”之上长出了很多应用，再往上这一层为“N 应用”，来帮助业务向前推进。因为每个用户的需求不一样，场景多元化，需要提供各种类型的应用帮助业务流程高效、准确运行。

这些“N 应用”如何发挥其真正的作用呢？这就到了最上层的“四转型”，其实就是咨询。有很多路是别人看过的、走过的，很多应用需要通过咨询才能真正用起来、用得好。

所以说，新零售数智化的支撑架构越往上越是智慧。将前人的智慧，行业经验与业务融合，形成自己独有的商业模式。数智化时代，越能将数据与智慧结合的企业越特别，生存空间也越大，能成为独角兽的可能也就越大。

数智化转型后的新零售企业主要会有以下三个特点：

一，实时高频。 实时高频的消费行为或零售行为，也就是说顾客可以在任何时间、任何地点发生这种行为；

二，广泛触达。 通过广泛的信息触达到我们想要触达的人，通过用户分群以千人千面的方式触达，引发顾客的零售行为；

三，数据驱动。 这是最重要的一点，因为大多数新零售是非接触式的，我们获取信息的来源往往是数据，只有通过数据驱动，才能达到更高阶的业务增长目的。

数智化转型对 IT 技术的新要求

那么，新零售企业要想成功完成数智化转型，需要对技术有怎样的要求呢？我在这里总结了以下四点：

第一点，快交付。

新零售需要以更快的速度形成优势，无论是新活动还是新功能，都希望能通过第一批用户验证后快速推广起来。但应对快交付，技术上应该怎么办呢？应用微服务架构将会是最佳选择。微服务将融合功能拆开细化，通过一点点变化，形成新变化，能快速让用户体验到。

第二点，快感知。

以往需要通过调研公司或广告商的反馈才能知道用户反馈、活动反馈。但如今，如给用户发送优惠券，用户是否使用了或是否喜欢该优惠券，可以通过在所有商业流程里把能获取到数据的地方进行埋点，然后通过快速分析结果，指导下一步商业活动。

第三点，快恢复。

随着高并发场景越来越多，如因太多秒杀活动导致服务器宕机，导致用户下单失败。对于新零售这种有冲动消费场景的业态，等到几分钟后再恢复服务，将可能彻底失去了很多用户。快恢复，就是当有海量、突发、并发的商业活动进行时，一定要保证即使某台服务器出现问题，另一台服务器也能保证商业活动正常进行。

第四点，强弹性。

技术是否具备弹性涉及到成本问题，当商业活动能带来巨大利益的时候，企业往往愿意为 IT 投入。但如果商业活动并不能带来利益，或者说旺季时才能带来巨大利益，那为什么要为旺季付一年的费用呢？弹性伸缩能为新零售企业大幅节约 IT 成本。

要想实现快交付、快感知、快恢复、强弹性，对数据库有着很高的要求。然而，目前新零售企业的数据库正面临着业务连续性低、实时分析能力弱、架构性能瓶颈、资源利用率低、大促容量无法预估等难题。

完全自主研发的原生分布式数据库 OceanBase 能帮助新零售企业更好地解决以上问题。

首先，一体化架构的 HTAP 能力，用一套计算引擎同时支持 TP 和 AP 的混合负载，实现一份数据既可以进行事务处理又可以进行数据分析；

其次，OceanBase 可以实现透明扩展，自动负载均衡，单集群规模可达数千节点，数据量可达 PB 级，单表记录万亿行；再次，OceanBase 采用单集群多租户设计，天然支持云数据库架构，有效实现资源隔离；

最后，OceanBase 首创“三地五中心”城市级故障自动无损容灾新标准，系统无单点故障，保证 RPO=0, RTO<30s。

新零售分布式升级案例

某全球知名咖啡新零售企业

某全球知名咖啡新零售企业在中国有上千家门店，也是国际知名咖啡品牌，有着悠久的品牌历史。该企业原有各系统大多基于传统的 Oracle/MySQL 数据库，随着用户和业务的增长，订单、优惠券等存在较高的数据库高并发服务能力需求。此外，原有各系统数据库部署架构为异构分散式，有些部署于自有机房，有些部署于云上，云上云下数据割裂，无法满足业务转型所需低系统性风险、管理运维要求。

通过 OceanBase，该企业整合了订单、会员等多套系统， 现有 Oracle 和 MySQL 应用无损迁移，数据库整合大幅降低了运维管理的难度，分布式升级有效解决了传统数据库并发能力扩展性问题。通过 OceanBase 的多云部署能力，该企业扩展单一云部署架构，有效解决了数据多云共享的难题。故障恢复时间也从小时级降低到分钟级，业务连续性达到 99.99%。

某中国头部火锅新零售企业

某中国头部火锅新零售企业以优异的服务、健康的食材被用户所喜爱，并逐渐走向海外成为全球知名火锅品牌。该企业在构建全新的线上智能服务系统过程中，数据井喷对数据库扩展性、服务连续性、响应时长、资源利用率等提出了更高的要求。

通过 OceanBase 原生分布式的高扩展、高可用、高性能等特性，该企业的数据库获得了近似无限扩展的能力，基于 Paxos 协议为用户提供 7x24 小时的持续服务。借助 OceanBase 的高存储压缩率，多租户混部充分利用系统资源以及 HTAP 混合负载减少数据冗余，该企业的数据存储成本实现大幅下降。

写在最后

今天的分享就到这里，最后想说数智化转型对新零售的促进是有目共睹的，也是未来行业发展的重大助力。数智化，数据优先，需要有强大的数据管理和操作平台来进行支撑，OceanBase 提供的产品能力一定能成为这个平台的重要支撑部分。