Een cross-source analyse van 135.387 RMM alerts en 67.521 service tickets over 10 klanten. Dit rapport brengt alert-ruis per klant in kaart tegenover het werkelijke ticketvolume, om te laten zien welke omgevingen onevenredig veel monitoring-overhead genereren ten opzichte van de daadwerkelijke supportvraag.
Een cross-source analyse van 135.387 RMM alerts en 67.521 service tickets over 10 klanten. Dit rapport brengt alert-ruis per klant in kaart tegenover het werkelijke ticketvolume, om te laten zien welke omgevingen onevenredig veel monitoring-overhead genereren ten opzichte van de daadwerkelijke supportvraag.
De data dekt het volledige bereik van Autotask PSA-records die relevant zijn voor deze analyse, uitgesplitst naar de belangrijkste dimensies die je team nodig heeft voor dagelijkse beslissingen en klantrapportage.
Wie dit zou moeten gebruiken: Service desk managers, dispatch leads, and operations teams
Hoe vaak: Dagelijks for queue management, weekly for trend analysis, monthly for capacity planning
Een cross-source analyse van 135.387 RMM alerts en 67.521 service tickets over 10 klanten. Dit rapport brengt alert-ruis per klant in kaart tegenover het werkelijke ticketvolume, om te laten zien welke omgevingen onevenredig veel monitoring-overhead genereren ten opzichte van de daadwerkelijke supportvraag.
Topniveau volumecijfers over alle gemonitorde klanten in de afgelopen 12 maanden.
Zij-aan-zij vergelijking van RMM alert-volume (oranje) en service ticket-volume (blauw) voor de top 10 klanten op basis van totaal aantal alerts.
EVALUATE
TOPN(
10,
ADDCOLUMNS(
SUMMARIZE(
Bridge_All_Companies,
Bridge_All_Companies[company_id]
),
"CompName", CALCULATE(MAX('BI_Autotask_Companies'[company_name])),
"Alerts", CALCULATE(COUNTROWS('BI_Datto_Rmm_Alerts')),
"AutoRes", CALCULATE(
COUNTROWS('BI_Datto_Rmm_Alerts'),
'BI_Datto_Rmm_Alerts'[autoresolve_mins] > 0
),
"Tickets", [Tickets - Count - Created]
),
[Alerts], DESC
)Klanten gerangschikt op hun alert-naar-ticket ratio. Een ratio boven 3,0 wijst op een luidruchtige RMM-omgeving. Onder 1,0 betekent dat de klant meer tickets dan alerts genereert - een teken van schone monitoring maar complexe supportbehoeften.
EVALUATE
ROW(
"TotalAlerts", COUNTROWS('BI_Datto_Rmm_Alerts'),
"AutoResolved", CALCULATE(
COUNTROWS('BI_Datto_Rmm_Alerts'),
'BI_Datto_Rmm_Alerts'[autoresolve_mins] > 0
),
"TotalTickets", [Tickets - Count - Created]
)Hoe de 10 klanten verdeeld zijn over alert-naar-ticket ratio-categorieen. Drie klanten zitten in de hoge-ruiscategorie (ratio boven 3,0) en genereren een buitenproportionele monitoringbelasting.
De relatie tussen alert-ruis en daadwerkelijke supportbelasting in kaart gebracht. De onderstaande tabel laat de mismatch zien tussen monitoring-overhead en ticketvraag.
| Klant | Alerts | Tickets | Ratio | Classificatie |
|---|---|---|---|---|
| Client A | 26.873 | 2.775 | 9,7:1 | Veel ruis |
| Client H | 2.920 | 682 | 4,3:1 | Veel ruis |
| Client C | 7.430 | 1.803 | 4,1:1 | Veel ruis |
| Client I | 2.646 | 1.002 | 2,6:1 | Matig |
| Client D | 5.032 | 2.376 | 2,1:1 | Matig |
| Client G | 3.437 | 1.758 | 2,0:1 | Gebalanceerd |
| Client E | 4.086 | 2.180 | 1,9:1 | Gebalanceerd |
| Client B | 9.307 | 5.458 | 1,7:1 | Gebalanceerd |
| Client F | 3.838 | 5.290 | 0,7:1 | Ticket-zwaar |
| Client J | 2.033 | 6.381 | 0,3:1 | Ticket-zwaar |
EVALUATE
TOPN(
10,
ADDCOLUMNS(
SUMMARIZE(
Bridge_All_Companies,
Bridge_All_Companies[company_id]
),
"CompName", CALCULATE(MAX('BI_Autotask_Companies'[company_name])),
"Alerts", CALCULATE(COUNTROWS('BI_Datto_Rmm_Alerts')),
"AutoRes", CALCULATE(
COUNTROWS('BI_Datto_Rmm_Alerts'),
'BI_Datto_Rmm_Alerts'[autoresolve_mins] > 0
),
"Tickets", [Tickets - Count - Created]
),
[Alerts], DESC
)
-- Ratio calculated as: [Alerts] / [Tickets]
-- Classification thresholds:
-- > 3.0 = High Noise
-- 2.0-3.0 = Moderate
-- 1.0-2.0 = Balanced
-- < 1.0 = Ticket-HeavyMet een ratio van 9,7:1 is Client A verantwoordelijk voor 20% van alle alerts, maar slechts 4% van de tickets. Deze omgeving produceert flinke monitoring-ruis die niet vertaalt naar echt supportwerk. De RMM alert-policies voor deze klant moeten volledig worden herzien.
Client A, H en C produceren samen 56% van alle alerts maar slechts 18% van de tickets. Die scheefgroei betekent dat je monitoringtools werk creeren dat niet bestaat. Elk van deze klanten heeft waarschijnlijk te gevoelige alert-drempels of hardware die repetitieve, niet-actiebare alerts genereert.
Client J genereert 3x meer tickets dan alerts (0,3:1 ratio), en Client F zit op 0,7:1. Deze klanten hebben goed afgestelde monitoring maar complexe supportbehoeften. Het ticketvolume hier komt uit gebruikersverzoeken en bedrijfsprocessen, niet uit alert-escalatie. Dit is het juiste patroon: je monitoring doet zijn werk zonder ruis toe te voegen.
Elke alert heeft een autoresolve_mins-waarde groter dan nul, wat betekent dat geen enkele handmatige interventie nodig had. Dit bevestigt dat de alerts van voorbijgaande aard zijn. De vraag is niet of ze vanzelf oplossen, maar of het genereren ervan waarde toevoegt of alleen maar dashboard-ruis creert.
De kernvraag die dit rapport beantwoordt is simpel: hoeveel van je RMM monitoring-output wordt echt werk? Het korte antwoord is niet veel. Over 135.387 alerts heen heeft elke alert zichzelf opgelost. Geen van deze alerts is via de monitoringpipeline geescaleerd naar een ticket. Tickets komen uit een compleet ander kanaal: gebruikersverzoeken, gepland onderhoud en bedrijfsgedreven supportbehoeften.
Dat wil niet zeggen dat RMM alerts nutteloos zijn. Automatisch oplossende alerts dienen als gezondheidspuls. Ze bevestigen dat tijdelijke condities (disk-pieken, korte connectiviteitsuitval, service-herstarts) zonder interventie herstellen. Het probleem begint wanneer bepaalde klanten onevenredig veel volume genereren. Client A alleen al produceert 26.873 alerts per jaar - dat zijn 73 alerts per dag, elke dag. Zelfs als ze allemaal vanzelf oplossen, nemen ze nog steeds dashboard-ruimte in beslag, blazen ze rapportagecijfers op en maken ze het lastiger om echte problemen te spotten wanneer die opduiken.
De alert-naar-ticket ratio is hier de meest bruikbare metric. Een ratio tussen 1,0 en 2,0 wijst op een gezonde balans: de monitoring is actief en de supportbelasting komt ruwweg overeen met de complexiteit van de omgeving. Zodra je boven 3,0 uitkomt, produceert de monitoring ruis. Client A met 9,7:1 is het extreme geval, maar Client H (4,3:1) en Client C (4,1:1) verdienen ook aandacht.
Aan de andere kant vertellen Client F en J een ander verhaal. Hun ratio's onder 1,0 betekenen dat tickets de alerts overtreffen. Dat is niet per se slecht. Het betekent dat hun RMM goed is afgesteld (weinig false positives) en dat hun supportbehoeften voortkomen uit bedrijfsvoering in plaats van infrastructuurinstabiliteit. Dit zijn de klanten waar je technici tijd besteden aan projecten en gebruikersverzoeken, niet aan het achtervolgen van spook-alerts.
De praktische conclusie: het aanscherpen van alert-drempels voor drie klanten kan je totale alert-volume met meer dan de helft verminderen, zonder effect op ticketoplossing of reactiekwaliteit. Dat is een flinke reductie in monitoring-ruis voor nul kosten.
Concrete stappen om alert-ruis te verminderen en de signaal-naar-werk ratio te verbeteren over je klantenbasis.
Trek de top 5 alert-types op volume voor Client A. Bepaal welke monitors het vaakst afgaan en controleer hun drempels. Schijfruimte-waarschuwingen op 80% op servers met 2TB drives genereren bijvoorbeeld duizenden alerts die nooit relevant zijn. Verhoog drempels of schakel over naar dagelijkse samenvattings-alerts in plaats van realtime triggers. Doel: het alert-volume van Client A binnen 30 dagen met 70% verlagen.
Beide zitten boven de 4:1 ratio-drempel. Pas dezelfde audit-aanpak toe: identificeer de top 3 alert-types per klant en stel drempels bij. Deze twee klanten zijn samen goed voor meer dan 10.000 alerts per jaar. Ze onder een ratio van 2:1 brengen zou zo'n 5.000 onnodige alerts per jaar elimineren.
Deze twee klanten laten zien hoe een goed afgestelde RMM-configuratie eruitziet. Hun alert-naar-ticket ratio's liggen onder 1,0, wat betekent dat de monitoring stil blijft tenzij er daadwerkelijk iets aandacht nodig heeft. Documenteer hun alert-policies en drempelinstellingen als template voor andere klanten. Wanneer je nieuwe klanten onboardt, begin dan met deze instellingen in plaats van het standaard alert-pakket.
Een automatisch opgeloste alert is er een waarbij de conditie die hem triggerde vanzelf verdween zonder handmatige interventie. Het autoresolve_mins-veld in Datto RMM registreert hoe lang de alert actief was voordat hij vanzelf oploste. Een schijfruimte-waarschuwing die afgaat bij 85% en verdwijnt wanneer tijdelijke bestanden worden opgeruimd is een typisch voorbeeld.
Tickets komen uit meerdere kanalen: gebruikersverzoeken, gepland werk, email-naar-ticket pipelines en telefoontjes. Alerts komen alleen uit RMM monitoring. Een klant met meer tickets dan alerts heeft simpelweg een hogere gebruikersgedreven supportvraag en goed afgestelde monitoring die niet onnodig afgaat.
Er is geen universele standaard, maar op basis van MSP-benchmarks is een ratio tussen 1,0 en 2,0 gezond. Onder 1,0 betekent schone monitoring met gebruikersgedreven ticketvolume. Boven 3,0 is doorgaans een teken dat alert-drempels moeten worden bijgesteld. Boven 5,0 is een rode vlag die direct moet worden aangepakt.
Niet als je het goed aanpakt. Het doel is om ruis te verwijderen, niet om monitoring uit te schakelen. Een schijfruimte-drempel van 80% naar 90% verhogen vangt nog steeds echte problemen af, maar elimineert duizenden false positives. Overschakelen van hoogfrequente alerts naar dagelijkse samenvattingsrapporten behoudt ook het overzicht zonder dashboards te overspoelen.
De Bridge_All_Companies tabel verbindt beide databronnen via company_id. Alerts komen uit BI_Datto_Rmm_Alerts en tickets uit de Autotask ticket-measures. De DAX-queries joinen deze op klantniveau om per-klant volumes en ratio's te berekenen.
Ja. Kopieer een willekeurige query uit de toggles hierboven en plak hem in DAX Studio of de Power BI Desktop performance analyzer. De queries verwijzen naar standaard Proxuma datamodel-tabellen en measures die in elke Proxuma Power BI deployment aanwezig zijn.
Koppel Proxuma's Power BI integratie, gebruik een MCP-compatible AI om vragen te stellen en genereer op maat gemaakte rapporten - in minuten, niet in dagen.
Bekijk meer rapporten Aan de slag