🔑 Identifikation & Basis-Informationen
Spalte | Typ | Beschreibung | Mögliche Werte / Beispiele |
prism_uid | varchar | Eindeutige PRISM-ID für diesen Tages-Datensatz | timetrack_day_person123_20251112 |
prism_access_group | varchar | Zugriffsgruppe in PRISM | Firmen-/Organisations-ID |
prism_access_user | varchar | Zugriffsberechtigter Benutzer | User-ID |
prism_source_system | varchar | Quellsystem der Daten | poool |
prism_source_reference | jsonb | JSON-Referenz zum Quellsystem | {"person_id": "123", "staff_id": "456"} |
🏢 Meta-Informationen
Spalte | Typ | Beschreibung | Mögliche Werte / Beispiele |
meta_domain_label | varchar | Domain-/Mandanten-Bezeichnung | company-x, acme-corp |
meta_instance_label | varchar | Instanz-Bezeichnung | production, staging |
meta_instance_country | varchar | Land der Instanz | DE, AT, CH |
👤 Person/Mitarbeiter:in
Spalte | Typ | Beschreibung | Mögliche Werte / Beispiele |
data_person_poool_uid | varchar | Eindeutige Poool-ID der Person | person_123456 |
data_person_label | varchar | Vollständiger Name der Person | Max Mustermann, Anna Schmidt |
data_person_firstname | varchar | Vorname | Max, Anna |
data_person_lastname | varchar | Nachname | Mustermann, Schmidt |
data_person_email | varchar | E-Mail-Adresse | |
data_person_team_label | varchar | Team-Name | Entwicklung, Design |
data_person_team_token | varchar | Team-Kürzel | dev, design |
data_person_planner_team | varchar | Planer-Team | Team-Bezeichnung für Ressourcenplanung |
📅 Datum & Tag-Informationen
Spalte | Typ | Beschreibung | Mögliche Werte / Beispiele |
data_day_date | date | Das Datum des Tages | 2025-11-12, 2025-03-15 |
data_day_cw | varchar | Kalenderwoche | 2025-W46, 2024-W52 |
data_day_weekday | varchar | Wochentag (ausgeschrieben) | Montag, Dienstag, Mittwoch |
data_day_weekday_index | int4 | Wochentag als Index | 1 = Montag
2 = Dienstag
...
7 = Sonntag |
data_day_is_holiday | bool | Feiertags-Flag | true = Feiertag
false = regulärer Tag |
data_day_type_description | varchar | Tag-Typ Beschreibung | Arbeitstag, Feiertag, Urlaub, Wochenende |
data_day_comment | text | Kommentar zum Tag | Freitext-Kommentare, z.B. "Homeoffice", "Außendienst" |
💡 Tipp: Verwende data_day_date für Joins mit der meta_dates Tabelle für erweiterte Zeitauswertungen!
🎯 Arbeitszeit Soll (Target)
💡 Hinweis: Diese Felder enthalten die geplante/vertraglich vereinbarte Arbeitszeit
Spalte | Typ | Beschreibung | Mögliche Werte / Beispiele |
data_working_time_target_from | int4 | Soll-Arbeitsbeginn in Minuten seit Mitternacht | 480 (= 08:00 Uhr)
540 (= 09:00 Uhr) |
data_working_time_target_to | int4 | Soll-Arbeitsende in Minuten seit Mitternacht | 1020 (= 17:00 Uhr)
1080 (= 18:00 Uhr) |
data_working_time_target_break | int4 | Soll-Pausenzeit in Minuten | 60 (= 1h)
45 (= 45min) |
data_working_time_target_netto | int4 | Soll-Nettoarbeitszeit in Minuten (ohne Pausen) | 480 (= 8h)
420 (= 7h) |
💡 Berechnung: target_netto = (target_to - target_from) - target_break
⏱️ Arbeitszeit Ist (tatsächlich erfasst)
💡 Hinweis: Diese Felder enthalten die tatsächlich erfasste Arbeitszeit
Spalte | Typ | Beschreibung | Mögliche Werte / Beispiele |
data_working_time_from | int4 | Ist-Arbeitsbeginn in Minuten seit Mitternacht | 495 (= 08:15 Uhr)
0 (= nicht erfasst) |
data_working_time_to | int4 | Ist-Arbeitsende in Minuten seit Mitternacht | 1035 (= 17:15 Uhr)
0 (= nicht erfasst) |
data_working_time_break | int4 | Ist-Pausenzeit in Minuten | 60 (= 1h)
45 (= 45min) |
data_working_time_netto | int4 | Ist-Nettoarbeitszeit in Minuten (ohne Pausen) | 480 (= 8h)
540 (= 9h) |
data_working_time_unused | int4 | Nicht genutzte Arbeitszeit in Minuten | Differenz zwischen Soll und gebuchter Zeit |
💡 Berechnung: netto = (to - from) - break
⚡ Gleitzeit
Spalte | Typ | Beschreibung | Mögliche Werte / Beispiele |
data_flextime_change | int4 | Tägliche Gleitzeit-Änderung in Minuten | 60 (= +1h Guthaben)
-30 (= -0.5h Minus)
0 (= ausgeglichen) |
💡 Berechnung: flextime_change = working_time_netto - working_time_target_netto
Beispiel:
- Soll: 480 Min (8h)
- Ist: 540 Min (9h)
- Gleitzeit-Änderung: +60 Min (+1h)
📊 Zeittypen-Summen
💡 Hinweis: Diese Felder zeigen, wie die Arbeitszeit des Tages aufgeteilt wurde
Spalte | Typ | Beschreibung | Mögliche Werte / Beispiele |
data_timetrack_regular_sum | int4 | Reguläre Projektzeit in Minuten | 480 (= 8h auf Projekten gebucht) |
data_timetrack_internal_sum | int4 | Interne Zeit in Minuten (Meetings, Admin, etc.) | 120 (= 2h intern) |
data_timetrack_vacation_sum | int4 | Urlaubszeit in Minuten | 480 (= 8h Urlaub = 1 Tag) |
data_timetrack_sick_sum | int4 | Krankheitszeit in Minuten | 480 (= 8h krank = 1 Tag) |
data_timetrack_comp_time_sum | int4 | Freizeitausgleich in Minuten | 480 (= 8h Überstundenabbau) |
data_timetrack_total_sum | int4 | Gesamte gebuchte Zeit in Minuten | Summe aller Zeitbuchungen des Tages |
💡 Idealerweise gilt: total_sum = regular_sum + internal_sum + vacation_sum + sick_sum + comp_time_sum
📈 Arbeitszeitkonto-Modifikationen
💡 Hinweis: Diese Felder zeigen, wie dieser Tag die Arbeitszeitkonten beeinflusst
Spalte | Typ | Beschreibung | Mögliche Werte / Beispiele |
data_working_time_account_modification_flextime | float8 | Änderung des Gleitzeit-Kontos in Stunden | 1.5 (= +1.5h)
-0.5 (= -0.5h) |
data_working_time_account_modification_overtime | float8 | Änderung des Überstunden-Kontos in Stunden | 2.0 (= +2h)
-1.0 (= -1h Abbau) |
data_working_time_account_modification_vacation_days | float8 | Änderung Urlaubstage-Konto | -1.0 (= 1 Urlaubstag genommen)
0.5 (= halber Tag) |
data_working_time_account_modification_vacation_time | float8 | Änderung Urlaubszeit-Konto in Stunden | -8.0 (= 8h Urlaub genommen) |
data_working_time_account_modification_details | jsonb | Detaillierte Modifikations-Informationen (JSON) | Zusätzliche Details zu den Kontoänderungen |
💡 Wichtig: Diese Werte summieren sich über das Jahr zum Jahres-Arbeitszeitkonto (siehe Timetrack Working Time Accounts)
🔒 Zeiterfassungs-Kontrolle & Validierung
Spalte | Typ | Beschreibung | Mögliche Werte / Beispiele |
data_timetrack_locked | bool | Tag gesperrt für Bearbeitung? | true = gesperrt
false = editierbar |
data_timetrack_location | varchar | Arbeitsort | office = Büro
homeoffice = Homeoffice
client = Beim Kunden |
data_timetrack_is_invalid | bool | Zeiterfassung ungültig/fehlerhaft? | true = ungültig
false = gültig |
data_timetrack_is_invalid_reason | text | Grund für Ungültigkeit | Keine Zeitbuchungen, Soll-Zeit nicht erreicht, Überschneidungen |
⚠️ Wichtig:
- Gesperrte Tage können nicht mehr bearbeitet werden
- Ungültige Tage sollten korrigiert werden
is_invalid = trueweist auf Datenkonsistenz-Probleme hin
🔑 System-Felder (Prism-Interna)
Spalte | Typ | Beschreibung | Mögliche Werte / Beispiele |
prism_created_at | timestamp | Zeitstempel der Erstellung | 2025-11-12 00:00:00 |
prism_updated_at | timestamp | Zeitstempel der letzten Aktualisierung | 2025-11-12 18:30:00 |
⚠️ Wichtige Hinweise
Zeiteinheiten beachten
- ⚠️ Alle Zeitwerte sind in Minuten gespeichert (nicht Stunden!)
- ⚠️ Ausnahme:
data_working_time_account_modification_*Felder sind in Stunden (float8)
- ✅ Umrechnung in Stunden:
minuten / 60.0
- ✅ Umrechnung Minuten seit Mitternacht in Uhrzeit:
08:00 Uhr = 480 Minuten
Soll vs. Ist verstehen
- Target-Felder (
*_target_*) = Vertraglich vereinbarte Arbeitszeit
- Ist-Felder (
working_time_*ohne target) = Tatsächlich erfasste Zeiten
- Gleitzeit entsteht aus der Differenz zwischen Soll und Ist
Zeittypen-Summen
regular_sum= Produktive Projektzeit
internal_sum= Meetings, Admin, Schulungen
vacation_sum= Urlaub
sick_sum= Krankheit
comp_time_sum= Überstundenabbau
Datenkonsistenz
- Gesperrte Tage (
locked = true) können nicht bearbeitet werden
- Ungültige Tage (
is_invalid = true) weisen auf Probleme hin
- Filter in Reports:
WHERE data_timetrack_is_invalid = false