DATEV Netzwerk für Berater

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DATEV
Genossenschaft der Steuerberater, Wirtschaftsprüfer und Rechtsanwälte
Netzwerk für Berater
DATEV ist seit über 40 Jahren Vordenker, Wegbereiter und Partner für Steuerberater,
Wirtschaftsprüfer und Rechtsanwälte
Hauptsitz und Informationszentrum in Nürnberg sowie 24 weitere Niederlassungen in Deutschland
Informationsbüro in Brüssel
Beteiligungsunternehmen in Polen, Tschechien, Österreich, Italien und Spanien
Vertriebspartner in Ungarn und Slowakei
Zoom
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Auftrag und Mitglieder
Unsere Mitglieder:
Unser Auftrag:
Steuerberater
Erhöhung der Wettbewerbsfähigkeit
unserer Mitglieder
Rechtsanwälte
Wirtschaftsprüfer
vereidigte Buchprüfer
Wirtschaftliche Förderung unserer Mitglieder
Unterstützung bei allen Dienstleistungen
Sozietäten und Partnergesellschaften
Gesellschaften der Berufsangehörigen
Zukunft gestalten. Gemeinsam.
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Mehrwert für Mitglieder
Über 39.000 Mitglieder profitieren von den Leistungen der Genossenschaft
nachhaltige Förderung der Kanzleientwicklung
Interessensvertretung für den Berufsstand
transparente Softwarekosten
langfristige Investitionssicherheit
genossenschaftliche Rückvergütung
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Unser Angebot
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Lösungen für Unternehmen
Erfolgreiche Mandatsgestaltung durch flexible Unterstützung der Zusammenarbeit nach den
Anforderungen von Kanzlei und Mandant: Beratung durch das Mitglied und Software von DATEV
steigern die Wirtschaftlichkeit der betreuten Unternehmen
DATEV
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Mitglied Mandant
Führend in Europa
Büros und Partnerunternehmen in 9 Ländern der EU
Unterstützung der Mitglieder bei internationalen Mandaten
Software nach landesspezifischen Vorgaben
Partnerkanzleien vor Ort
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Zahlen, die für unsere Mitglieder sprechen
Fast 10 Mio. Löhne und Gehälter werden jeden Monat über den steuerlichen Berater mit
DATEV-Software abgerechnet.
Mehr als 1 Mio. Betriebe mit sozialversicherungspflichtigen oder geringfügig Beschäftigten
erhalten die Lohnabrechnung aus einem DATEV-Produkt.
2,4 Mio. Unternehmen nutzen über ihren steuerlichen Berater die DATEV-Finanzbuchführung.
Entwicklung
Mitglieder
Umsatz in
Mio. Euro
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Datenbanken bei DATEV
Organisation:
Datenbanksysteme
Datenbankadministration und Datenbankmanagement
Standardsoftware
Fachberatung Datenbanken
Betreute Datenbanksysteme:
Datebanksystem
Hersteller
Betriebssystem
DB2
IBM
z/OS (MVS)
Oracle
Oracle
AIX (UNIX)
SQL Server
Microsoft
Windows
MySQL
Sun Microsystems
SLES Linux
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Aufgabenbereich Datenbanken
Datenbank- und Software-Systeme bereitstellen
Zentrale Administration und Pflege der Datenbanken
Beratung für die Entwicklung
(z. B. Konzepte, Design, Plattformauswahl, Realisation und Optimierung)
Laufende Begleitung der Entwicklungsprojekte als zentraler Ansprechpartner des Bereichs
Optimale Performance und Kosteneffizienz
Schulungsmaßnahmen
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Aktuelle Aufgabenschwerpunkte
Migration von DB2 V8 auf DB2 V9
Untersuchung von MS-SQL-Server 2008 und Migration
Netzwerkverschlüsselung für Datenbanken
Akquisition von SQL-Servern in der DATEV
Einführung des MID Innovator in der DBA
Kollaborationsszenarien für den Einkauf (SAP)
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Kennzahlen Datenbanken
Betreute Systeme:
2008
2007
2006
2005
2008
2007
2006
2005
2004
2003
2002
2001
2000
1999
1998
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Betriebene Datenbank-Systeme
2004
Datenbank-Änderungen pro Jahr
0
2003
200
2002
300
2000
400
160
140
120
100
80
60
40
20
0
1999
500
1998
600
100
21
36
68
2
14
2001
DB2-Gruppen
Oracle-Instanzen
MS-SQL-Server-Instanzen
MySQL-Instanzen
SAP-Systeme
Hauptsitz und Informationszentrum in Nürnberg
25 weitere Niederlassungen in Deutschland
Kiel
Schwerin
Hamburg
Bremen
Hannover
Berlin
Magdeburg
Münster
Essen
Dortmund
Düsseldorf
Köln
Leipzig
Erfurt
Dresden
Kassel
Koblenz
Frankfurt
Mannheim
Nürnberg
Saarbrücken
Stuttgart
Ulm
Freiburg
Passau
München
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DB2@DATEV
DB2-Geschichte bei DATEV, Nutzung aktueller DB2-Konzepte,
DB2-Performance, neue Herausforderungen
DB2-Geschichte bei DATEV
DB2 seit 1987 im Einsatz (Version 1.2)
4 Jahre nach der „Geburt von DB2“
2 Jahre nach GA-Date
Seit diesem Release EXPLAIN-Funktionalität
Datenspeicherung mittels EBCDIC-Codepage
SQL-Referenz damals 300 Seiten heute 2077 Seiten
1989 Einführung von DB2 Version 2.1
1990 Start mit RI - Referential Integrity
Heute Tablespace Sets > 1000 Tabellen (alle Ausprägungen von RI, nicht nur künstliche
Schlüssel, Index-unterstützt, „Datenbank Terra ist ein Tablespaceset“)
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DB2-Geschichte bei DATEV – Datasharing seit 1999
Logs
Logs
CF
DBLP
DB0P
TMP, WRK
DBRP
DB0P
TMP, WRK
Catalog
EDM, RID,
SORT,
Bufferpools
CICS
CICS
Lohn
EDM, RID,
SORT,
Bufferpools
AW-Daten
TSO
Batch
Lohn
CICS
TSO
Batch
ODBC
Batch
WEB
Batch
Lohn
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Nutzung aktueller DB2-Konzepte – Partitionierung
Partitionierung der großen Anwendungstabellen (tablecontrolled)
Anwendung Belegwesen
Größte Tabelle:
- Circa 100 Millionen Sätze
- Jeder Satz 32 KB (großer Charstring)
- 512 Partitionen je Tabelle
- Sicherung und Reorganisation nur bei Veränderung
- Starkes Wachstum der Daten
- Zeitnahes Anhängen von Partitionen
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CICS
Lohn
Nutzung aktueller DB2-Konzepte – Trigger
Datenbank-Trigger seit 2003 eingesetzt im täglichen Betrieb:
Ausführungslogik „wandert in DDL“
Problematik: DBA kennt DDL (Modellierung, SQL, DB-Design, etc.) Entwickler
(Programmiersprachen, Testverfahren, etc.)
DATEV-Lösung:
- Keine Ketten von Trigger-Aufrufen
- DBA stellt Trigger-Gerüst zur Verfügung
- Entwicklung kümmert sich um Stored Procedure
- Trigger Body beinhaltet nur CALL zu Stored Procedure
- Trigger Body quasi ohne Logik
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Nutzung aktueller DB2-Konzepte – Trigger
Beispiel-Trigger:
CREATE TRIGGER TR_WV013
AFTER DELETE ON TWVANG_AUF_N
REFERENCING OLD AS ALT
FOR EACH ROW MODE DB2SQL
BEGIN ATOMIC
CALL AUDIS.WVPT042 ( ALT.ANG_AUF_ID , ALT.ART ) ;
END ;
Trigger Body =
Aufruf Stored Procedure
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Nutzung aktueller DB2-Konzepte – rekursives SQL
DECLARE CSR-RZZUGMM-KATNR CURSOR
Initial SELECT
FOR WITH MIGMAG ( LEVEL , GUELTVON , GUELTBIS , KATNRUEB , KATNR )
AS ( SELECT 1 , KZ . GUELTVON , KZ . GUELTBIS , KZ . KATNRUEB , KZ . KATNR
FROM VKATZUORDMMO KZ WHERE KZ . KATNRUEB = : H AND KZ . GUELTVON <= : H AND
KZ . GUELTBIS >= : H
Iterative Select
UNION ALL SELECT EL . LEVEL + 1 , Z . GUELTVON , Z . GUELTBIS , Z . KATNRUEB , Z . KATNR
FROM MIGMAG EL , VKATZUORDMMO Z WHERE Z . KATNRUEB = EL . KATNR AND Z . GUELTVON
= EL . GUELTVON AND Z . GUELTBIS = EL . GUELTBIS AND EL . LEVEL < 9 )
SELECT DISTINCT MG . KATNR FROM MIGMAG MG JOIN VRZZUGMM RZ ON MG . KATNR = RZ .
KATNR AND RZ . GUELTID = : H
FOR FETCH ONLY WITH UR
Main Select
OPTIMIZE FOR 1 ROW
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DB2-Performance – vielfach analytische Untersuchung anhand der
geschätzten Optimizerkosten und Accesspath (Beispiel rekursives SQL)
CPU Cost (ms)
Cost Category
:5535!!
:B
Main Select
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Inital (left) +
Iterative
Select (right)
DB2-Performanceüberwachung: Analyse der Zugriffspfade
Anfrageauswertungsstrategien
Jedes produktive DB2-Programm (Package) mit statischen SQL (Cobol, C, Assembler und SQL
ohne PREPARE) legt seine Zugriffspfade („lesbar“) in PLAN_TABLE ab
- (PLAN_TABLE und 12 andere (z. B. DSN_STATEMNT_TABLE)
- Infos zu Join-Verfahren (z. B. Nested Loop)
- Infos zu Subquery
Kosteninformation (Schätzungen des Optimizers)
Many million rows of explain information
Plan_table als Informationsquelle (1) und Rettungsanker (2)
– Informationsquelle: Welches Programm wird teuer/problematisch werden
(Statistiktransfer – prod. RUNSTATS-Werte in Entwicklungsumgebung)
– Rettungsanker: Rückfall auf alte BIND-/ REBIND-Stände eines DB2-Programms
möglich (Nutzung der OPTHINT-Technologie)
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DB2-Performanceprognose: Einführung neuer DB2-Version
V9: Pathes are changing!
Tab1
Tab2
V8: Abarbeitung eines
Joins: zuerst Tab1 – dann
Tab2
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V9: Abarbeitung eines
Joins: zuerst Tab2 –
dann Tab1 (dies kann
100 mal schlechter –
CPU-intensiver sein)
DB2-Performanceprognose – bei aktuellem Laufzeitproblem
DB2-Entwickler testet SQL-Statement (siehe SQL-Text):
select count(*) from TS$$004.TNST
where znsveri <> ' '
Indexcolumn,
2. Spalte in einem
Compound Index
Toolempfehlung (Visual Explain):
RUNSTATS TABLESPACE NUMIS.NUMIST03
TABLE(TS$$004.TNST)
COLUMN(ZNSVERI)
COLGROUP(ZNSVERI)
FREQVAL COUNT 1
SORTDEVT SYSDA SORTNUM 4
SHRLEVEL CHANGE REPORT YES
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DB2-Performanceprognose – eine kleine? Änderung wird
empfohlen
Idee bei Toolempfehlung:
Häufigster Wert bzgl. Column ZNSVERI wird durch RUNSTATS ermittelt
Entscheidung NON MATCHING Indexscan TABLESPACE SCAN
Für vorliegende Query prima Tip!
Grenzen der Toolempfehlung (Machbarkeit der Idee):
1500 DB2-Programme (statisches SQL) referenzieren die Tabelle
Ein hoher Prozentsatz ( > 50 %) greift auf diese Spalte
Mehr als 500 JDBC-Zugriffe referenzieren die Tabelle
Umfangreiche Accesspath-Analyse zwingend erforderlich
Risiko: Potentielle Zugriffspfadänderungen mit kleinen Runstats
- Für JDBC-Zugriffe sofort nach RUNSTATS-Lauf
- Für statisches SQL mit REBIND („Recompile“) der 1500 DB2-Programme
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Neue Herausforderungen – Einführung neue Version DB2 V9
Stabilität der derzeitigen Anwendungs-Performance bei V9-Einführung sichern:
Auch für JDBC
Prognosen für dynamisches SQL
Permanente Cache-Auswertungen
Aufbau einer Performanceüberwachung für dynamisches SQL (Integration Monitor-Daten und
Explain für dynamisches SQL) bereits in Entwicklung und QS
Einführung/Bewertung von Neuerungen bei V9 – Hauptthema XML
Abspeicherung von XML
Retrieval
Toolsupport
Nutzenbewertung für neue/bestehende Anwendungen mit XML-Strukturen
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Neue Herausforderungen – Internationalisierung technisch
betrachtet
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Neue Herausforderungen – Unternehmensziel erfordert
langfristig Einführung UNICODE
Übergang zu UNICODE:
DB2 hat hier strenge Restriktionen (nicht so: Oracle oder SQL Server)
Tablespaceset kennt immer nur ein Characterset (EBCDIC oder UNICODE)
UNICODE -/ EBCDIC-Daten parallel?
Was passiert mit bestehenden EBCDIC-Programmen?
Daten-Konvertierung (wo und wie genau?)
Datenverknüpfen: UNICODE und EBCDIC in einem SQL Statement
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Neue Herausforderungen – Automatisierung der
Performance-Überwachung/Optimierung
Ausgangssituation:
Teilweise hohe Kosten des DB2-Datenbankbetriebs (CPU-Pricing)
Feuerwehraktionen zur Wiederherstellung der Anwendungs-Performance notwendig
Gefahr: DB2-Anwendung ist nicht betreibbar
Bestehende Restriktionen:
Immer mehr Datenbank-Anwendungen
Viele DB-Konzepte werden unterstützt
DBA und Entwickler benötigen Knowhow bzgl. mehrerer DB-Systeme, geringes Personalwachstum
Mögliche Lösungsansätze:
Automatisierte Überwachung des Dynamic Statement Caches (Cache-Hitratios, CPU-Consumption, Parameter
Marker Usage)
Generierung von Empfehlungen bei Abweichungen vom „Normalzustand“
Automatisierte Accesspath-Vergleiche
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WILLKOMMEN
bei
DATEV
Personalarbeit bei DATEV
Fit für den Kunden
Attraktiver Arbeitgeber DATEV
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Personalarbeit bei DATEV
2
1
Anspruchsniveau: Qualifikation
Ihr Einstieg bei DATEV
Direkteinstieg/Trainee
Abschlussarbeit
studentische Aushilfstätigkeit
STEP
Praktikum
Ausbildung
Ausbildungsstadium
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Personalarbeit bei DATEV
3
Praktikum
Einsatzbereiche, z. B.:
Controlling
Personalwesen
Finanz- und
Rechnungswesen
Organisation
Materialwirtschaft
Weiterbildung
Softwareentwicklung
Systementwicklung
Anwenderservice
Marketing
Consulting
individuelle Betreuung durch Paten in der jeweiligen Fachabteilung
umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten
wöchentliche Arbeitszeit: 40 Stunden
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Personalarbeit bei DATEV
4
2
STEP
STEP 2
langfristige studienbegleitende
Zusammenarbeit
STEP 1
Praktikum mit kleineren Projekten
Dauer 2-6 Monate
studienbegleitendes STEP-Programm
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Personalarbeit bei DATEV
5
Studentische Aushilfstätigkeit
Einsatz in einer Fachabteilung
flexible Arbeitszeit (in Absprache mit Führungskraft)
während des Semesters mind. 10-15, max. 20 Stunden pro Woche
in den Semesterferien ist eine Vollzeit-Beschäftigung möglich
(40 Stunden pro Woche)
weitere Konditionen
Urlaubsanspruch in Höhe von 1/12 des Jahresurlaubs
(derzeit 28 Tage für jeden voll gearbeiteten Monat; Aushilfsverhältnis ab 1 Monat)
VAG-Firmenabo für den öffentlichen Nahverkehr (Aushilfsverhältnis ab 6 Monaten)
13. Monatsgehalt und Urlaubsgeld (Aushilfsverhältnis ab 12 Monaten) etc.
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Personalarbeit bei DATEV
6
3
Abschlussarbeit
Bereiche: z. B.
Controlling
Finanz- und Rechnungswesen
Marketing
Organisation
Personal/Psychologie/Pädagogik
Prüfungswesen
Informatik/Wirtschaftsinformatik
Entwicklung
www.datev.de/karriere
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Personalarbeit bei DATEV
7
Personalarbeit bei DATEV
8
Direkteinstieg
Einsatzbereiche: z. B.
Service und Vertrieb
Marketing
Softwareentwicklung
Systementwicklung
Finanz- und Rechnungswesen
Personalbereich
Produktion
Gebäudedienstleistungen
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4
Trainee
Zielbereich
Partnerbereich
Außendienst
Zielbereich
3 Monate
3 Monate
3 Monate
3 Monate
Dauer 12 Monate
parallel: Off-the-Job Maßnahmen
Zielgruppe: Hochschulabsolventen (Bachelor, Diplom) mit
Prädikatsabschluss und Praxiserfahrung während des Studiums
Zielstelle: Linien- oder Projektfunktion in bestimmten DATEV-Bereichen
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Personalarbeit bei DATEV
9
Bewerben über die digitale Bewerbungsmappe
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10
5
Ihre Meinung, Ihre Fragen?
Interessant für Sie?
Was möchten Sie von uns wissen?
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11
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