沃尔玛和塔吉特使用先进的库存管理系统，该系统结合了实时数据、自动化和物流优化。这两家零售商都依赖集中式平台来跟踪库存水平、预测需求并协调供应链，但它们在技术实施和重点领域方面有所不同。
沃尔玛使用名为 Retail Link 的系统，这是一个专有平台，可与供应商共享实时销售和库存数据。该系统使用 API 集成来自销售点系统、配送中心和商店的数据，从而在库存低于预定义阈值时自动重新订购。例如，如果沃尔玛商店一天售出 100 件产品，Retail Link 会触发向供应商和配送中心发出的补货请求。沃尔玛还使用 RFID（射频识别）标签来跟踪高价值商品（如电子产品和服装），这提高了与传统条形码扫描相比的准确性。他们的物流网络使用越库配送——一种将进货直接转移到出货卡车而无需存储的方法——以最大限度地降低仓库成本。从事这些系统开发的开发人员会遇到大规模的数据管道、物联网设备（如 RFID 阅读器）以及与第三方物流提供商的集成。
塔吉特利用机器学习模型进行需求预测，并使用名为 Guest Inventory Management 的分布式订单管理系统。该系统将各个商店视为小型配送中心，使塔吉特能够从库存充足的最近商店履行在线订单。例如，如果芝加哥的客户订购烤面包机，塔吉特的算法会首先检查当地商店的库存，从而缩短运输时间和成本。塔吉特还在某些地点使用计算机视觉通过摄像头监控货架库存水平，从而减少人工检查。他们的后端基础设施依赖于基于云的微服务（例如，Kubernetes 集群）来处理黑色星期五等活动期间的峰值。这里的开发人员可能致力于优化机器学习模型以适应季节性趋势、构建用于库存分配的 API 或将商店级系统与电子商务平台集成。
主要技术差异包括沃尔玛通过 Retail Link 的传统系统（通常需要定制 ETL 管道）强调供应商集成，而塔吉特则采用云原生、机器学习驱动的方法。沃尔玛的 RFID 基础设施涉及硬件集成（例如，手持扫描仪），而塔吉特则优先考虑动态补货算法等软件解决方案。两者都面临在全球范围内扩展系统的挑战——沃尔玛使用混合云设置来实现数据驻留合规性，而塔吉特则使用边缘计算来实现实时商店分析。与这些系统交互的开发人员需要具备分布式系统、数据同步和 API 设计方面的专业知识，才能处理多节点库存跟踪的复杂性。