行业趋势与挑战 - 零售行业面临脉冲式流量冲击与AI变革双重考验 需稳定高效且支持AI应用的数据底座 [2] - 行业从粗放流量运营转向用户价值深度挖掘 超90%受访企业认为生成式AI将提升生产力 [2] - 数智化转型面临三大核心挑战：驾驭流量脉冲式爆发 数据实时决策引擎 AI从锦上添花变为基础设施 [2] 技术解决方案 - 一体化云数据库从成本中心转向增长引擎 支撑秒级决策与厘米级洞察竞争 [1] - 需从架构设计 成本效益平衡 高可用性 IT融合能力 安全合规 AI原生能力六大维度进行技术选型 [1] - 新一代技术底座需满足全时响应 全域覆盖 全端适配 全员协同四大特性 [2] 市场实践案例 - OceanBase云服务覆盖200余家头部零售客户 包含鞋服 餐饮 快消 商超 DTC新经济等全业态 [2] - 白皮书深度解析消费者服务 供应链管理 全渠道运营三大核心场景 [1] - 收录泡泡玛特 李宁等12家头部企业实践案例 [1] 生态合作与价值 - 零售数据底座创新大会由OceanBase IT东方汇 EFCIO联合主办 雅戈尔集团CIO 露乐集团CIO 爱分析共同参与白皮书发布 [1] - 零售行业下一轮竞争本质是数据底座能力竞争 需通过生态共生实现共赢 [2]

行业趋势与挑战 - 零售业面临脉冲式流量冲击与AI变革双重考验 亟需稳定高效且支持AI应用的数据底座[3] - 行业从粗放流量运营转向用户价值深度挖掘 AI贯穿研产销服全链路[3] - 超90%企业认为生成式AI将提升生产力[3] - 数智化转型面临三大核心挑战：驾驭脉冲式爆发流量 构建实时决策引擎 使AI成为基础设施[3] 技术解决方案 - 一体化云数据库从成本中心转向增长引擎 支撑秒级决策与厘米级洞察竞争[1] - 技术选型需关注六大维度：架构设计 成本效益平衡 高可用性 IT融合能力 安全合规 AI原生能力[1] - 新一代技术底座需满足全时响应 全域覆盖 全端适配 全员协同要求[3] - 一体化云数据库是破解传统架构数据延迟 系统割裂 资源冗余问题的关键[3] 应用实践与案例 - 白皮书深度解析消费者服务 供应链管理 全渠道运营三大核心业务场景[1] - 收录泡泡玛特 李宁等12家头部企业实践案例[1] - 为AI时代新零售一体化数据底座提供实践基础[1]