近日MongoDB 推出MongoDB Atlas for Retail，这是一套新的特定行业的计划和合作伙伴关系，旨在使零售企业能够在该供应商的数据库平台上更好地开发相关数据产品。

此外，MongoDB还推出了MongoDB Partner Ecosystem Catalog，使客户能够访问该供应商的合作伙伴网络以及这些合作伙伴提供的很多数据产品。

Atlas 是 MongoDB 的开发者平台。11 月 7 日在 MongoDB.local Paris 期间，该公司推出Atlas for Retail 和 Partner Ecosystem Catalog。这是一场面向法国客户的面对面活动。

MongoDB 总部位于纽约市，是一家数据库供应商，其 NoSQL 数据库提供了传统关系数据库的替代方案。

关系数据库最初开发于 1970 年代，有时会被现代数据的数量和复杂性所淹没。因此，已经开发了图形数据库和基于文档的数据库等替代方案。

Neo4j 和 TigerGraph 等图形数据库可发现数据点之间的关系，以加快数据发现速度，而基于文档的数据库（包括 MongoDB、Atlas 和 Couchbase）则提供了旨在处理大量分布式数据的工具。

新功能

很多数据管理和分析供应商已将其平台的行业特定版本作为其产品的重要组成部分。

定制版本本质上是加速器，具有预构建的功能，使新客户能够比使用通用平台更快地上手。

例如，SAS长期以来一直提供面向农业、电信、运输和公用事业等行业客户的分析工具版本。最近，竞争对手 Databricks 和 Snowflake 已经认识到行业垂直化的好处，并发布了一系列特定于行业的平台版本。

现在，MongoDB正在对Atlas for Industries做类似的事情，该供应商在6月份推出了Atlas for Industries。

根据TechTarget企业战略集团的分析师Stephen Catanzano的说法，从某种意义上说，MongoDB提供了行业特定的功能，但该供应商并不是唯一这样做的公司。

他表示：“大多数竞争对手都在谈论针对特定行业的解决方案。”

然而，该供应商并没有开发其数据库的行业特定版本来加速开发数据产品，而是培养相关程序和合作伙伴关系以及技术，以加速和告知开发人员可以使用MongoDB Atlas做什么。

根据Catanzano的说法，这种不同的方法使Atlas for Retail和其他Atlas for Industries计划有点独特。

自 6 月以来，MongoDB 推出了 Atlas for Financial Services、Atlas for Insurance、Atlas for Healthcare、Atlas for Manufacturing and Automotive、Atlas for Telecommunications、Atlas for Media 和 Atlas for Public Sector。

Catanzano说：“Atlas for Retail是创新者，既能教育零售企业，又能提供解决方案来帮助他们实现。对于这个分布式网络来说，这是很好的垂直用例方法。”

但是，尽管有所不同，但MongoDB的方法并不一定更好。

Catanzano说：“这是一个很好的定位，但MongoDB并没有展示其超越竞争对手的地方。这只是一个解决方案公告。”

Constellation Research公司分析师Doug Henschen同样指出，行业特定功能并不是一个新想法，但MongoDB的Atlas for Industries采取了不同的方法，包括合作伙伴关系。

他指出：“来自技术供应商的垂直行业解决方案很常见。有人称它们为‘行业云’，并让更多的合作伙伴参与进来。这是一种更接近组织对特定行业用例的需求的方法，例如提高销售吸引力，并可能加快价值实现时间。“

Atlas for Retail 中包含的功能和服务包括以下内容：

• Atlas for the Edge，使零售企业能够在生成数据的地方部署应用程序，包括零售地点的移动设备和本地服务器。
• 针对不同的零售用例进行优化，包括内容个性化、库存管理、使用 AI 的供应链管理和可持续性。
• 培训，包括量身定制的MongoDB大学课程。
• 与MongoDB的专业服务团队合作，开发满足组织特定需求的应用程序。
• 与MongoDB专家和来自供应商合作伙伴生态系统的行业专家进行相关技术合作伙伴关系和创新研讨会，以概念化和开发客户特定的应用程序。

根据Catanzano的说法，Atlas for Retail最重要的方面可能是它包含Atlas for the Edge。

该功能使用户能够在创建数据的地方使用数据，并且是很多数据管理供应商强调的部分，让客户尽早在数据管道中访问和分析数据，以推动实时决策。

Catanzano 称：“很多人正在推动从边缘获取更多数据。这包括Snowflake 和 Databricks，但也包括其他数据库公司。来自边缘的数据洞察变得越来越重要。这不仅仅是为了实现边缘，而是为了获取数据并将其整合到决策中。”

与此同时，根据MongoDB发言人的说法，行业垂直化是MongoDB Atlas路线图的核心部分。

每个行业都有自己独特的挑战和法规，因此MongoDB的目标之一是帮助用户开发适合其个人需求的数据产品。例如，在零售业，面临的挑战包括季节性流量激增和下降，这使得扩展和缩减基于云的工具以避免超支变得至关重要。

除了Atlas for Retail之外，MongoDB现在还提供Partner Ecosystem Catalog，旨在帮助客户找到MongoDB用户和合作伙伴开发的数据产品，以及发现自己的潜在合作伙伴来开发数据产品。

据该供应商称，MongoDB目前拥有1000多个合作伙伴。

未来计划

据该供应商称，除行业垂直化之外，生成式人工智能是MongoDB路线图的重点。

今年6月，MongoDB公布了与Google大型语言模型套件的集成。9 月，该供应商推出了自然语言处理和矢量搜索功能。

11 月 6 日，MongoDB 透露了与 AWS 的合作，以优化 AI 驱动的编码助手 Amazon CodeWhisperer，为 MongoDB 上的应用程序开发（包括生成式 AI）提供建议。

与此同时，Catanzano表示，MongoDB对行业垂直化的关注是一个明智的战略。他指出，甲骨文也许是拥有最全面的行业特定工具套件的数据库供应商，其他公司也明智地效仿。

Catanzano 说：“我确实喜欢MongoDB特定于行业的方法。”