002065东华软件东华软件 002065：研发实力强劲的高技术企业，目前正被严重低估！

公司的智慧城市正在国内外加速建设，国内市场已签订数十个千万元以上的建设合同，如陕西白鹿原智慧旅游、贵州安顺精准扶贫等；海外市场和合作伙伴在巴基斯坦、哈萨克斯坦等国的重要城市建设和运营智慧城市。

在医疗信息化领域，公司依托医疗行业多年积累的丰富资源，加快医疗保险费用管控，开发人工智能在医疗领域的应用场景，力求开辟互联网医疗的闭环，提供创新的数字医疗产品，打造中国智能医疗的龙头企业。

东华软件近期事件

1.东华软件与腾讯的战略合作“技术+产品”跨学科、多层次的深度合作

东华软件12月6日晚宣布，公司与腾讯近日签署战略合作协议，将在医疗、金融、智慧城市、公安、水利、气象、广电、电力等领域进行多层次合作。深度合作，合作期限3年

东华软件表示，公司与腾讯的战略合作伙伴关系将充分发挥各自优势，结合公司在医疗、金融、智慧城市、公安、水利、气象、广电、电力等行业的丰富资源和经验。通过密切合作和资源共享，双方在信息利用、技术支持和服务方面优势互补，合作广泛。通过这种合作，将有助于双方建立更密切和长期的合作关系

2.雄安成立了全资子公司

公司全资子公司安雄东华环球软件R&D有限公司完成工商注册，于11月1日成立。作为在雄安新区前期获得工商营业执照较早的企业，公司将积极专注于医疗、教育、金融、水利、政务、大数据、云计算等领域。

3.努力在区块链创新中领先

区块链决定未来，它将彻底改变整个人类社会的价值传递方式。公司在现有技术和行业用户的基础上，进一步树立区块链理念，强化区块链思维，不断加大资金投入和人才引进，力争在区块链创新中领先。东华软件将通过并购、渠道支持等多元化战略，加强区块链等新技术的创新、测试和应用，加快区块链与各行业业务系统的耦合，帮助中国开放生态无限空区块链。

东华软件公司成立于2001年，专注于综合行业应用软件开发、计算机信息系统集成和信息技术服务，不断为客户提供整体行业解决方案和长期信息服务。经过不断努力发展，公司积累了丰富的技术和客户资源，实施了大量成功案例，在行业内赢得了良好的声誉。公司的应用软件、行业解决方案和技术服务已广泛应用于金融、医疗、电力、政府、通信、交通、物流等20多个行业。

公司的客户，无论是数量还是行业，都比较分散，所以稳定性比较好，其中金融行业占比略高。系统集成的业务收入是公司的业务收入，主要为客户设计和升级提供咨询策划、IT系统架构设计、软硬件选型和集成，并将相关的软硬件有机结合。

东华软件是R&D实力雄厚的高科技企业，拥有870项版权和专利，5600个R&D团队，在医疗、金融和政府应用开发方面处于领先地位。公司每年的研发支出很大，这是由公司的特点决定的，因为主要任务是研发，过去11年公司研发支出29.23亿元，占总收入342亿元的8.54%。这个成绩太可怕了。

公司的核心竞争力包括持续的自主技术研发和创新、丰富的产品和服务、稳定的上下游资源、一致的企业文化和理念。需要了解的是稳定的上下游资源，尤其是定制软件企业，换软件很麻烦，涉及很多上上下下的事情。我的理解是，一个企业的ERP系统是整个公司管理思想的完美体现，产品的用户粘性很强。

公司未来的发展方向主要包括信息技术服务、智能医疗、金融技术、智慧城市、物联网五个方面。未来发展空很大，公司也有基础和实力分一杯羹。另外，公司的毛利、净利润、ROE都挺好的，分红还可以，未来发展空

大数据技术走近技术前沿——东华软件(002065)商业医疗保险大数据分析

机器学习、深度学习、人工智能、大数据、物联网……这些IT前沿技术正在悄然影响着我们的生活和社会发展。“大数据”已经成为新一代的“网络名人”。行业内对大数据没有统一的定义。随着大数据的不断普及，其定义通常是指具有海量、处理速度快、数据类型多样、商业价值高等4V特性的数据。

大数据技术走近技术前沿——医疗保险大数据分析侧

上图是典型的大数据技术栈。底层是基础设施，涵盖计算资源、内存和存储以及网络互联，具体体现在计算节点、集群、机柜和数据中心。最重要的是数据存储和管理，包括文件系统、数据库和资源管理系统，如纱。然后是计算层，比如hadoop、MapReduce、Spark，还有各种计算范式，比如批处理、流处理、图形计算，包括从编程模型衍生出来的计算模型，比如BSP、GAS。数据分析和可视化基于计算层。分析包括简单的查询分析、流程分析和更复杂的分析(如机器学习、图形计算等)。).查询分析大多基于表结构和关系函数，流分析基于数据、事件流和简单的统计分析，而复杂分析基于更复杂的数据结构和方法，如图、矩阵、迭代计算和线性代数。一般意义上的可视化是分析结果的显示。但通过交互可视化，也可以探索性地提问，让分析得到新的线索，形成迭代分析和可视化。基于大规模数据的实时交互式可视化分析以及在此过程中引入自动化因素是当前的研究热点。

有两个领域垂直贯穿上述各层，需要以整体和协调的方式来看待。首先是编程和管理工具，旨在通过学习实现机器的自动优化，尽可能不需要编程和复杂的配置。另一个领域是数据安全，这也贯穿于技术堆栈。除了这两个领域的纵向联系，还有一些跨越多个层面的技术方向。例如，“内存计算”实际上涵盖了整个技术堆栈。

医保大数据分析首先要做的就是清理医保数据。由于各地信息系统的多样性和国家数据标准(如ICD标准)的多版本性，数据标准化严重不足，数据未经处理无法深入分析。医保数据的标准化主要体现在:(1)疾病名称及编码、手术名称及编码、检验及试验名称、药品名称等的标准化。；(2)病历、检验结果等结构化信息的提取。当然，随着后续工作的深入，会有更多的数据预处理工作。

(1)主要通过医保知识库和自然语言处理算法实现名称和代码的标准化；知识库提供标准名称或代码，然后通过文本语义相似度算法选择需要标准化或转码的名称。

(2)从病历等非结构化信息中提取结构化信息，前期信息提取可以通过自然语言分词、正则表达式等基础工具实现，后期可以通过标注数据+机器学习算法实现。