DATEV Anbindung mit manuellem Datenexport über einen Azure Blob Storage (Delete Candidate) v5.10

Beschreibt die Extraktion und Weiterverarbeitung von Daten aus DATEV über die DATEV-Schnittstellentechnologie “KREXPORT”. Diese Schnittstellentechnologie ist der DATEV-Standard und für alle Anwender ohne DATEV-Zusatzkosten verfügbar.

Der manuelle Export beschreibt das Szenario, falls Sie DATEV auf einem Server von Dritten (z.B. Ihrem Steuerberater) nutzen und dort OCT nicht installieren dürfen/können.

Der Azure Blob Storage wird als alternativer Ablageort für Dateien in der Cloud verwendet, wenn die Dateien nicht auf einem lokalen Laufwerk abgelegt werden können/sollen.

1. Anleitung der manuellen Datenextraktion

• Richten Sie OCT in einer geeigneten Umgebung ein.

• Kopieren Sie die OCT-Exportformate auf den DATEV-Server und spielen Sie diese im DATEV ein.

Die OCT Exportformate für DATEV können hier heruntergeladen werden: Download

Eine Anleitung für das Einspielen der Formate finden Sie hier

2.1. Download und Aktivierung von Modulen, Planungslösungen und Konnektoren

2.1.1. Aktivierung von Modulen

Unsere Module finden Sie wie folgt:

Laden Sie die nun folgenden Module herunter und aktivieren sie diese:

• FIN-Modul

• FIN-DATEV-Azure Staging Modul

• es wird keine gesonderte Datenquelle angelegt, alles läuft über Datenquelle 0

• Modul Finance (FIN) aktivieren (FIN Standardtabellen)

• Modul DATEV Azure Staging for Finance (FIN-DATEV-AZURE) aktivieren (lädt DATEV Files per Pipeline Dateiimport in die Staging Tabellen)

2.1.2. Aktivierung von Konnektoren

Laden sie folgende Konnektoren herunter und aktivieren sie diese: 

• ERP-System: “DATEV-AZURE”, Quellsystemtyp: “MSSQL”, Konnektor: “FIN”

• Konnektor DATEV-AZURE aktivieren (schreibt integration.DATEV* Tabellen in integration.FIN* Tabellen, erstellt schon vor konfigurierte Prozesspipelines)

2.2. Einrichtung des Blob Storages

2.2.1 Dateien auf Blob Storage ablegen

• siehe https://help.saxess-software.de/sx-cpce-portal/Working-version/blob-storages-fur-datenuploads

• Beachten Sie bei der Arbeit mit einem Blob Storages

  • man kann dort Dateien nicht umbenennen (nur Kopieren und Löschen der Quelle)

  • man kann Dateien nicht verschieben (nur Kopieren und Löschen der Quelle)

  • Am besten ist es, das gesamte Verzeichnis hoch-/runterzuladen, solange es nicht zu groß ist.

  • es muss immer ein Unterordner angelegt werden (die Dateien dürfen nicht direkt im ersten Ordner des BlobContainers liegen, sonst läuft die Post-SQL-Abfrage in den Pipelinesteps auf Fehler)

• im Hauptordner https://help.saxess-software.de/sx-cpce-portal/Working-version/datev-upload

  • ggf. “Mandantenliste.csv” manuell erstellen (überflüssig, aber ohne diese Datei kennt man Beraternummer / Mandantennummer nicht)

  • CODE

    Beraternr;Mandantennr;Jahr;Mandantenname;
    29098;55003;20200101;Musterholz GmbH;

  • Datei “Beraternr_Mandantennr_Mandantendaten_Jahr.csv muss pro Jahr vorhanden sein - Jahr steht hier für den YYYYMMTT String !

  • CODE

    Unternehmensname kurz»Unternehmensname»Standardkontenrahmen»Länge Sachkonten»WJ-Beginn»WJ-Ende
    "ABC GmbH"»"ABC GmbH"»"03"»4»01.01.2022»31.12.2022

• Unterordner mit Namen “Beraternr_Mandantennr_MMTT_SKR_KtoLänge” erstellen, zB. 29098_55003_0101_03_4

  • Kontenbeschriftungen_YYYYMMTT.csv

  • Kontobuchungen_YYYYMMTT.csv

  • Kostenstellen_traeger_YYYYMMTT.csv

2.1.2 Konfiguration der Prozesspipelines

• Step 1: Import Mandantendaten konfigurieren

  

  • Storage-Kontenname (Storage Account Name): Case sensitiv (Groß-/Kleinschreibung beachten) → den Kontonamen findet man im Microsoft Azure Storage Explorer, wenn man im Baum den Ordner auswählt links unten im Fenster “Eigenschaften”

  • Azure-Storage-Zugangsschlüssel: der AccountKey aus dem Storage Account Connection String

  • “Verbindung testen” und per “Dateiauswahl anzeigen” prüfen, ob Dateien gefunden werden (sonst Schreibweise der Dateien prüfen)

  • Step speichern und aktivieren

• Step 2-4:

  • gleiches Vorgehen wie bei Step 1

• Testlauf: die Pipeline muss erfolgreich durchlaufen und die Dateien der Dateien müssen danach in den Tabellen integration.tDATEVAZURE_* stehen

• Step SQL Konnektor: aktivieren und Mandanten auswählen

• Testlauf: die Pipeline muss erfolgreich durchlaufen und die Daten müssen in den integration.tFIN_ * und global.t* Tabellen stehen

• Step Datenbereitstellung aktivieren oder eigenen Datenbereitstellungsprozess implementieren

• Testlauf: die Daten müssen danach in den result.t* Tabellen stehen

• Fertig, Weiterverarbeitung der Daten je nach Zielsystem

Anpassungsoptionen

Im Konnektor die Schreibweise des Strings “ChartsOfAccountsID” anpassen und ein “SKR” davor setzen.