Dit rapport kruist Datto RMM alertdata (135.387 alerts bij 90+ bedrijven) met N-able backup-telemetrie (169 actieve apparaten, 92,9% slagingspercentage) om te achterhalen welke bedrijven de meeste alerts genereren terwijl hun backups falen of ontbreken. Twee databronnen, een vraag: zijn je luidruchtigste endpoints ook je minst beschermde?
Dit rapport kruist Datto RMM alertdata (135.387 alerts bij 90+ bedrijven) met N-able backup-telemetrie (169 actieve apparaten, 92,9% slagingspercentage) om te achterhalen welke bedrijven de meeste alerts genereren terwijl hun backups falen of ontbreken. Twee databronnen, een vraag: zijn je luidruchtigste endpoints ook je minst beschermde?
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: NOC teams, service managers, and MSP owners monitoring backup compliance
Hoe vaak: Dagelijks for operations, weekly for management review, monthly for client reporting
Dit rapport kruist Datto RMM alertdata (135.387 alerts bij 90+ bedrijven) met N-able backup-telemetrie (169 actieve apparaten, 92,9% slagingspercentage) om te achterhalen welke bedrijven de meeste alerts genereren terwijl hun backups falen of ontbreken. Twee databronnen, een vraag: zijn je luidruchtigste endpoints ook je minst beschermde?
| Company | Alerts |
|---|---|
| Martin Group | 27,849 |
| Craig-Huynh | 9,521 |
| Thompson, Contreras and Rios | 7,573 |
| Wall PLC | 5,355 |
| Willis, Allen and Phillips | 5,081 |
| Price-Gomez | 4,170 |
| Little Group | 4,089 |
| Lewis LLC | 3,561 |
| Fox, Conner and West | 3,207 |
| Adams LLC | 2,991 |
Het patroon is duidelijk. 7 van de top 10 alert-genererende bedrijven hebben nul backup data. Dit zijn geen kleine accounts: samen genereren ze 59.294 RMM alerts. De drie bedrijven die wel backup data hebben (Klant F, G, J) tonen 100% slagingspercentages, maar Klant G dekt slechts 2 apparaten ondanks 3.437 alerts.
EVALUATE TOPN(10, GROUPBY('BI_Datto_Rmm_Alerts', 'BI_Datto_Rmm_Alerts'[site_name], "Alert_Count", COUNTX(CURRENTGROUP(), 'BI_Datto_Rmm_Alerts'[alert_uid])), [Alert_Count], DESC) ORDER BY [Alert_Count] DESCDe kwadrantindeling is zorgelijk. De linkerbovencel is de gevarenzone, en die bevat het merendeel van je alertvolume. Deze 7 bedrijven zijn verantwoordelijk voor 43,8% van alle RMM alerts in de dataset, en geen van hen heeft backup-bescherming zichtbaar in de N-able data.
Dit kan twee dingen betekenen. Of deze bedrijven hebben daadwerkelijk geen backup-oplossing draaien, of de backup-data is niet gekoppeld aan het juiste bedrijfsrecord in het datamodel. Beide scenario's vereisen onderzoek.
| Klant | Alerts | Backup Rate | Apparaten m/ Backup | Apparaten m/ Problemen | Risiconiveau |
|---|---|---|---|---|---|
| Klant F | 3.838 | 100% | 26 | 2 | Gemiddeld |
| Klant G | 3.437 | 100% | 2 | 0 | Gemiddeld |
| Klant J | 2.033 | 100% | 6 | 1 | Laag |
| Klant K | 1.792 | 100% | 11 | 4 | Gemiddeld |
| Klant L | 1.486 | 100% | 4 | 0 | Laag |
| Klant M | 1.198 | 100% | 8 | 1 | Laag |
| Klant N | 949 | 94,4% | 17 | 3 | Gemiddeld |
| Klant O | 914 | 100% | 13 | 2 | Laag |
| Klant P | 897 | 81,8% | 9 | 0 | Gemiddeld |
| Klant Q | 828 | 80,0% | 8 | 0 | Hoog |
| Klant R | 776 | 81,8% | 9 | 1 | Gemiddeld |
| Klant S | 122 | 50,0% | 1 | 0 | Hoog |
Klant S valt op met een slagingspercentage van 50% op een enkel apparaat. Gecombineerd met 122 actieve RMM alerts heeft dit account de slechtste backup-gezondheid in de dataset. Klant Q en Klant R zitten beide rond de 80% slagingspercentage met 800+ alerts elk.
Onder de bedrijven met meer alerts verdient Klant K aandacht: 1.792 alerts met 4 apparaten die backup-problemen tonen. Dat is het hoogste aantal problematische backup-apparaten voor een enkel account.
EVALUATE
TOPN(10,
FILTER(
SUMMARIZECOLUMNS(
BI_Autotask_Companies[company_name],
"Alerts", COUNTROWS(BI_Datto_Rmm_Alerts),
"BackupRate", [NAble - Backup Success Rate %]
),
[Alerts] > 100
),
[Alerts], DESC
)Het totaalbeeld van backup is niet slecht met 92,9% succes. Maar dat cijfer verbergt het echte probleem: het merendeel van de hoog-alert bedrijven heeft helemaal geen backup data. De 92,9% meet alleen bedrijven die daadwerkelijk backup draaien. Het zegt niets over de bedrijven die backup zouden moeten hebben maar dat niet hebben.
EVALUATE ROW(
"TotalAlerts", COUNTROWS(BI_Datto_Rmm_Alerts),
"BackupSuccessRate", [NAble - Backup Success Rate %],
"DevicesWithIssues", [NAble - Devices with Backup Issues],
"DevicesWithBackup", [NAble - Devices with Recent Backup],
"TotalActiveDevices", [NAble - Total Active Devices]
)Zeven van de tien bedrijven met de meeste alerts tonen nul backup data in N-able. Deze 7 accounts produceren samen 59.294 RMM alerts, goed voor 43,8% van het totale alertvolume. Als een van deze apparaten te maken krijgt met hardware-uitval of ransomware, is er geen gedocumenteerd herstelpad.
Met slechts 1 apparaat met backup en een slagingspercentage van 50% heeft Klant S de slechtste backup-gezondheid in de dataset. Gecombineerd met 122 actieve RMM alerts staat dit account een gefaalde backup verwijderd van dataverlies zonder herstelmogelijkheid.
Ondanks een slagingspercentage van 100% op de werkende apparaten heeft Klant K het hoogste aantal apparaten met backup-problemen (4 van 11). Met 1.792 alerts genereert dit account ruis en verbrandt het tegelijkertijd backup-betrouwbaarheid.
Klant Q (80,0%), Klant R (81,8%) en Klant P (81,8%) vallen allemaal onder de 85% drempel. Deze accounts dragen elk 800-900 alerts. De combinatie van verhoogde alertaantallen en ondermaatse backup rates plaatst ze in de categorie "directe review nodig".
Klant F (3.838 alerts, 100% backup, 26 apparaten) en Klant J (2.033 alerts, 100%, 6 apparaten) bewijzen dat hoog alertvolume niet automatisch slechte backup-gezondheid betekent. De alerts en de backup zijn aparte problemen. Deze bedrijven hebben de backup-kant opgelost.
1. Audit de top 7 alert-genererende bedrijven zonder backup data. Begin met Klant A (26.873 alerts) en Klant B (9.307 alerts). Bepaal of backup daadwerkelijk ontbreekt of dat de N-able agent wel is uitgerold maar niet is gekoppeld aan het juiste bedrijf in het datamodel. Als backup echt ontbreekt, moeten deze accounts bovenaan de deployment-wachtrij staan.
2. Los Klant S direct op. Een enkel apparaat met 50% backup success en 122 actieve alerts is een dataverlies-incident dat wacht om te gebeuren. Dit is de kleinste fix in het rapport, slechts een apparaat, en zou binnen een week opgelost moeten zijn.
3. Onderzoek de 4 backup-probleem apparaten van Klant K. Klant K genereert 1.792 alerts en heeft het hoogste aantal problematische backup-apparaten. Onderzoek wat de backupfouten veroorzaakt: opslagcapaciteit, agentconfiguratie, of connectiviteitsproblemen.
4. Stel een minimum backup-dekkingsdrempel in per bedrijf. Elk bedrijf dat meer dan 500 RMM alerts genereert, zou minimaal 90% van zijn beheerde apparaten gedekt moeten hebben door backup. Bouw een Power BI pagina die bedrijven onder deze drempel signaleert. De DAX-queries in dit rapport geven je de bouwstenen.
5. Plan dit cross-source rapport maandelijks in. De waarde van het correleren van RMM alerts met backup status groeit over tijd. Maandelijkse tracking zou onthullen of de backup-gaten worden gedicht en of er nieuwe hoog-alert bedrijven opduiken zonder backup-bescherming.
Een bedrijf toont "Geen data" wanneer het wel RMM alerts heeft in Datto maar nul records in de N-able backup tabellen (BI_NAble_Device_Statistic). Dit kan betekenen dat backup niet is uitgerold voor die klant, of dat de backup-agent wel draait maar niet is gekoppeld aan de juiste company_name in het datamodel. Beide scenario's vereisen onderzoek.
De N-able Devices with Backup Issues measure telt apparaten waar de meest recente backup-job is mislukt of achterloopt. Dit omvat apparaten waar de backup-agent is geinstalleerd maar de laatste job niet succesvol is afgerond, of waar het backup-schema niet binnen het verwachte tijdvenster heeft gedraaid.
De NAble - Backup Success Rate % measure deelt apparaten met een recente succesvolle backup door het totaal actieve apparaten met backup-configuratie. Een percentage van 92,9% betekent dat 157 van 169 actieve apparaten hun laatste backup-job succesvol hebben afgerond. De overige 12 zijn mislukt of achterstallig.
Niet per se. RMM alertvolume hangt af van de configuratie van monitoring-policies. Sommige bedrijven hebben agressieve policies die alerts genereren voor kleine events (schijfruimte-waarschuwingen, patch-beschikbaarheid, service-herstarts). Anderen alerteren alleen op kritieke fouten. Hoge alertaantallen duiden op meer monitoring-activiteit, niet altijd slechtere apparaatgezondheid. Dat gezegd hebbende, een bedrijf met duizenden onopgeloste alerts houdt duidelijk de alert-triage niet bij.
Ja. De 7 hoog-alert bedrijven zonder backup data zijn natuurlijke upsell-kandidaten. Je kunt het alertvolume gebruiken als bewijs van apparaatinstabiliteit en backup positioneren als risicobeperkende maatregel. De DAX-queries in dit rapport geven je echte cijfers per klant voor QBR-gesprekken.
Maandelijks is de aanbevolen frequentie. RMM alerts stapelen dagelijks op en backup-status verandert naarmate agents worden uitgerold of falen. Een maandelijkse check zorgt ervoor dat nieuwe hoog-risico accounts worden gevangen voordat ze incidenten worden. De queries draaien in minder dan 30 seconden via de Power BI MCP server.
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