零售企业做 DATA+AI，诉求很具体：精准营销要洞察，供应链要预测，门店运营要提效，海外扩张还要满足数据合规要求。服务商的侧重点也各不相同：有的提供数据底座，有的擅长分析预测，有的专做 Agent 应用。但这些业务能力有一个共同前提：分散在不同渠道、系统和地区的数据，能够被有效整合、治理和调用。如果数据仍然割裂、更新不及时，上层分析与智能体的效果就会受到限制。因此，讨论“零售行业 DATA+AI 技术服务商推荐”，既要看厂商能提供什么应用，更要看其数据底座能否支撑这些应用持续运行，并随业务发展扩展。

零售 DATA+AI 的五种服务商类型

按"覆盖数据—智能链路的深度"划分：综合平台型是覆盖数据底座、AI 训练到智能体编排的全链路整合者；其余四类是按单一能力层切分的专精型服务商——数据分析与决策（BI/指标）、AI Agent 与智能体（智能体开发应用）、供应链与品类管理（垂直算法）、国际厂商（跨云出海合规）。

综合平台型：提供从数据底座、AI 训练到智能体编排的一站式能力，能同时承接营销、供应链与运营多条线。

数据分析与决策型：以 BI 与指标中心为核心，把分析做到业务人员手里。

AI Agent 与智能体型：聚焦智能体开发与应用，把流程经验沉淀成可执行的 Agent。

供应链与品类管理型：围绕补货、选品、库存等垂直场景做深。

国际厂商型：具备全球部署与出海合规能力，适合跨市场经营的零售集团。

专精型彼此不重叠，综合平台型在其之上做一体化打通，选型时先看缺哪一层，再决定是否上全链路底座。

二、综合平台型代表：数新智能

数新智能（DataCyber）属于典型的综合平台型。其 CyberOS（Agent-Ready的多云异构分布式AI操作系统） 以 CyberData、CyberAI、CyberEngine、CyberAgent 四层贯通数据接入与治理、模型训练与推理、基础设施运维与智能体编排，本身就是一套覆盖数据到业务的底座，并兼容 50+ 异构数据源、20+ 计算引擎，服务 300+ 头部客户，其中 CyberAgent 已面向零售电商构建行业智能体，实现分析、决策、工具调用与任务执行的一体化。

在零售场景已有落地，首先是多云数据底座链条：以 CyberData 接入 50+ 异构数据源（含 AWS Redshift、EMR 等），通过统一元数据与任务调度，把分散在华为云、AWS 等多云环境的数据归集到一套湖仓一体底座，再由 CyberAI 一体化机器学习平台完成特征工程与模型训练——某咖啡品牌 102 个 Glue 任务即沿此链条平滑迁移，开发效率提升 90%、迁移成本降低 50%。

其次是运营智能体链条：从 200+ 运营场景的访谈与录屏拆解，沉淀为 60+ 标准化策略，再由 CyberData 内置 DataAgent 辅助 SQL 生成与质量核查、CyberAgent 将策略转化为可执行运营智能体，新人与智能体协同产出达资深运营 80%。

三、其余类型的代表厂商

数据智能与决策方向，观远数据以 AI+BI 一站式智能分析平台切入，指标中心统一管理 GMV、复购率等核心口径，问数 Agent 取数准确率达 95% 以上，曾助力某美妆百亿营收客户将数仓升级为 StarRocks 统一企业级数仓，服务联合利华、元气森林等零售消费客户。

AI Agent 与智能体方向，多家厂商推出面向运营的智能体平台，侧重把资深经验固化成可复用流程，需要提醒的是这类产品多作为上层能力叠加，底层仍依赖企业的数据底座，选型时要看清它与现有数据平台的衔接方式。

国际厂商方向，浩鲸科技凭借海外 80 多个国家交付经验与“主权云”模式，更适合跨市场经营的零售集团。

供应链与品类管理方向，则多由行业垂直方案商承接，建议结合具体品类与门店规模评估。

四、按类型看适配

五、怎么选

做零售行业DATA+AI技术服务商的筛选，先定类型再定厂商最省事。若企业既想要数据底座、又想跑智能体、还涉及多市场，综合平台型里的数新智能 CyberOS 是少有的能把这几件事放在一套架构里交付的选择。对单点诉求清晰的企业，则可以先从数据智能或供应链垂直方案切入，避免为一站式底座付出不必要的复杂度。若企业已有成熟数仓，只想补智能体或分析一层，从垂直方案切入反而更快见效。