OCT Gateway DATEVkrexport

Klassifikation

Merkmal	Wert
Steuerungsstruktur	noch keine, Prozess läuft über gesamten Dateipfad
Quelldatentyp	CSV Dateien, welche im OCT Exportformat aus DATEV exportiert wurden
Validierungsoberfläche	Ja, Tabellenstatistik und Werte
Zuletzt getestet mit OCT Version	5.11
Programmierpattern	Loop over Tables
Tabellengruppe	staging.DATEVKREXPORT_*
Saxess interner Testdatenbestand	mehrere, siehe Vorsystemliste
öffentlicher Testdatenbestand	(geplant auf Basis DATEV Demomandanten)
Quellcode mit Gatewayrelease	https://bitbucket.org/SX_Admin/logikrepo-datev/src/main/Staging/DATEV_KREXPORT/Deployments/Gateway_DATEVkrexport/
Releasepackage mit REWE Modul	https://bitbucket.org/SX_Admin/finance-logikdeployment/src/main/REWE%20Modelle/REWE%20DATEV%20Modelle/REWE_DATEVkrexport_csv/Deployments/_Build.latest/
Releasepackage mit REWE + CP Modul	(in Arbeit)
Deylopment	Manuell

Das Gateway überträgt die Daten folgender DATEV Datenbestände in die staging Schicht einer OCT Datenbank
- der über das Kommandozeiletool KREXPORT exportieren Datenbestände, die gemäß den OCT Formatvorlagen aus DATEV abgerufen wurden
- der manuell exportieren Datenbeständen, die gemäß den OCT Formatvorlagen aus DATEV abgerufen wurden
Mit diesen Datenbeständen lassen sich folgende Auswertungen erstellen
- Bilanz und GuV mit der Auflösung bis auf Einzelbuchungen
- Kostenrechnungsauswertungen, die NUR auf den KOST1 und KOST2 Buchungsfeldern basieren (Bezeichnungen für KOST1 / KOST2 Felder sind teilweise verfügbar, je nach DATEV Konfiguration)
- Offene Posten debitorisch / kreditorisch
- Dokumentaufrufe über Beleglink
Die OCT Datenbank stellt eine Validierungsoberfläche für diese Daten bereit

Dateien im OCT Exportformat, welche per KREXPORT oder manuell exportiert wurden
Die Dateien liegen im lokalen Netzwerk oder in in einem Azure Storageaccount
die Dateien liegen pro Mandant in einem Ordner Beraternummer_Mandantenummer - der Ordnername muss in diesem Format sein, kann aber fiktiv sein - z.B. 1_1, da diese Nummern in den Exporten nicht vorkommen

OCT Applikation 5.11 oder höher - je nach Einrichtungsvariante lokal oder in der Azure Cloud
OCT Datenbank
- eine OCT Datenbank als Zieldatenbank muss on-prem oder in einer Cloudumgebung erreichbar sein

Python Arbeitsumgebung für OCT einrichten
- Python Installation 3.13 oder höher
- ODBC Treiber 18 für MSSQL Server
- Visual Studio Code mit Python Erweiterung (optional, für Testläufe)
- Python und Visual Studio Code sollten / müssen in der Variante Systeminstaller / für alle Benutzer installiert sein, sonst ist eine Ausführung als anderer Benutzer (und meist ist der OCTService ein solcher) nicht möglich
Den Deployment Ordner “_Build.latest” aus Bitbucket Repo herunterladen, umbennen in “DATEVkrexport” und nach C:\ProgramData\Saxess Software\DATEVkrexport kopieren (ist eine Konvention, keine Bedingung)
Datenbankobjekte durch Ausführen des Scripts “SETUP_STAGING_DATEVkrexport.sql” einspielen
Verbindung zum Dateispeicherort in der config.json Datei erfassen
Verbindung zur Zieldatenbank in der config.json Datei erfassen