Analyse en rapportage over apparaat online/offline status voor managed service providers.
Analyse en rapportage over apparaat online/offline status voor managed service providers.
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, asset managers, and service delivery leads
Hoe vaak: Wekelijks for fleet reviews, monthly for lifecycle planning, quarterly for budgeting
Analyse en rapportage over apparaat online/offline status voor managed service providers.
EVALUATE
ROW(
"Total Devices", DIVIDE(
CALCULATE(COUNTROWS(BI_Datto_Rmm_Alerts), BI_Datto_Rmm_Alerts[is_successful] = TRUE()),
COUNTROWS(BI_Datto_Rmm_Alerts)
),
"Online", COUNTROWS(BI_Datto_Rmm_Alerts)
)Uitsplitsing van apparaat online/offline status per beheerde klant.
| Client | Total Devices | Online | Offline | Offline > 30d | Status |
|---|---|---|---|---|---|
| Apex IT Solutions | 8,421 | 7,892 | 529 | 87 | Goed |
| Summit Networks | 8,160 | 7,647 | 512 | 84 | Goed |
| Pinnacle Tech | 7,900 | 7,403 | 496 | 81 | Waarschuwing |
| Horizon MSP | 7,639 | 7,159 | 479 | 78 | Waarschuwing |
| Redstone IT | 7,118 | 6,671 | 447 | 73 | Kritiek |
| Cobalt Systems | 6,511 | 6,102 | 409 | 67 | Goed |
De Vries ICT handhaaft het sterkste onlinepercentage in het portfolio. Mulder IT Services toont intermitterende connectiviteitsproblemen die netwerk- of agentstabiliteitsproblemen kunnen aanduiden.
EVALUATE
SUMMARIZECOLUMNS(
BI_Datto_Rmm_Alerts[company_name],
"Total Devices", DIVIDE(
CALCULATE(COUNTROWS(BI_Datto_Rmm_Alerts), BI_Datto_Rmm_Alerts[is_successful] = TRUE()),
COUNTROWS(BI_Datto_Rmm_Alerts)
),
"Online", COUNTROWS(BI_Datto_Rmm_Alerts)
)
ORDER BY [Total Devices] DESCHoe apparaat online/offline status is geevolueerd in de afgelopen drie kwartalen.
| Quarter | Online Rate | Total Devices | Offline Count | Change |
|---|---|---|---|---|
| Q3 2025 | 94.2% | 2,847 | 165 | Baseline |
| Q4 2025 | 95.8% | 2,912 | 122 | +1.6% |
| Q1 2026 | 97.1% | 3,018 | 87 | +1.3% |
Het portfolio toont consistente verbetering over drie kwartalen, van 94.2% in Q3 2025 naar 97.1% in Q1 2026. Deze opwaartse trend weerspiegelt gerichte optimalisatie-inspanningen. Handhaaf het huidige verbeterritme en breid aandacht uit naar nieuw geonboarde klanten om het traject voort te zetten.
EVALUATE
SUMMARIZECOLUMNS(
BI_Datto_Rmm_Alerts[snapshot_month],
"Total Devices", DIVIDE(
CALCULATE(COUNTROWS(BI_Datto_Rmm_Alerts), BI_Datto_Rmm_Alerts[is_successful] = TRUE()),
COUNTROWS(BI_Datto_Rmm_Alerts)
),
"Volume", COUNTROWS(BI_Datto_Rmm_Alerts)
)
ORDER BY BI_Datto_Rmm_Alerts[snapshot_month] ASCKlanten met de slechtste prestatie op deze metric.
| Client | Primary Metric | Devices | Open Alerts | Trend | Risk |
|---|---|---|---|---|---|
| Vanguard Tech | 18.4h | 142 | 47 | ||
| Pinnacle Tech | 12.2h | 98 | 31 | ||
| Cobalt Systems | 9.8h | 167 | 28 | ||
| Redstone IT | 8.4h | 84 | 22 | ||
| Eclipse Digital | 7.6h | 112 | 19 |
Vanguard Tech is de duidelijke uitschieter met een gemiddelde van 18,4 uur en 47 openstaande meldingen over 142 apparaten. Pinnacle Tech volgt met 12,2 uur en 31 openstaande meldingen. Samen zijn deze twee klanten verantwoordelijk voor 53% van alle openstaande meldingen.
Wanneer meldingen het meest voorkomen, om bezetting te optimaliseren.
| Day | Avg Alerts | Peak Hour | Critical % | Auto-Resolved % | Staff Coverage |
|---|---|---|---|---|---|
| Monday | 142 | 09:00-10:00 | 18.2% | 34.1% | |
| Tuesday | 128 | 10:00-11:00 | 15.4% | 36.8% | |
| Wednesday | 119 | 14:00-15:00 | 14.1% | 38.2% | |
| Thursday | 124 | 11:00-12:00 | 16.8% | 35.4% | |
| Friday | 108 | 15:00-16:00 | 12.3% | 41.2% | |
| Saturday | 48 | 10:00-11:00 | 22.4% | 28.6% | |
| Sunday | 31 | -- | 24.1% | 26.3% |
Maandag heeft het hoogste meldingsvolume met gemiddeld 142 per dag, waarschijnlijk door systemen die problemen ophopen in het weekend. Weekendmeldingen zijn lager in volume maar hoger in ernst: 22-24% kritiek versus 12-18% op weekdagen. Auto-resolve rates dalen naar 26-28% in het weekend, wat een achterstand creert die de maandagpieken voedt.
Worden meldingen frequenter of ernstiger?
| Month | Total Alerts | Critical | Warning | Info | MTTR (hrs) | Trend |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Nov 2025 | 2,841 | 412 | 1,284 | 1,145 | 6.2 | |
| Dec 2025 | 2,920 | 438 | 1,312 | 1,170 | 6.5 | |
| Jan 2026 | 3,180 | 486 | 1,428 | 1,266 | 7.1 | |
| Feb 2026 | 3,042 | 462 | 1,368 | 1,212 | 6.8 | |
| Mar 2026 | 3,210 | 498 | 1,440 | 1,272 | 7.4 | |
| Apr 2026 | 3,156 | 492 | 1,416 | 1,248 | 7.2 |
Het totale meldingsvolume is in zes maanden met 11,1% gestegen, van 2.841 naar 3.156. Kritieke meldingen stegen 19,4%, sneller dan de totale groei. MTTR is verslechterd van 6,2 naar 7,2 uur. De januaripiek van 3.180 meldingen viel samen met post-vakantie inhaalwerk, maar volumes zijn niet teruggekeerd naar het pre-vakantieniveau.
De kloof tussen best en slechtst presterende entiteiten is groter dan verwacht. De onderste 20% scoort meer dan 25 procentpunten onder het portfoliogemiddelde, wat duidt op structurele problemen die gerichte interventie vereisen.
Entiteiten in de matig risico categorie vertonen een neerwaartse trend over het laatste kwartaal. Zonder interventie kunnen 3-4 van deze entiteiten binnen 60 dagen naar de hoog-risico categorie verschuiven.
De bovenste 30% van het portfolio handhaaft stabiele prestaties boven het streefniveau, wat aangeeft dat de huidige best practices effectief zijn en als model kunnen dienen voor de rest.
1. Voer een gerichte beoordeling uit van alle hoog-risico entiteiten binnen 2 weken. Documenteer de hoofdoorzaak voor elke entiteit en stel een herstelplan op met duidelijke deadlines en verantwoordelijke eigenaren.
2. Implementeer geautomatiseerde monitoring voor de matig-risico groep. Stel drempels in die een melding triggeren wanneer prestaties 5 procentpunten onder het streefniveau zakken, zodat vroege interventie mogelijk is.
3. Plan dit rapport maandelijks in als onderdeel van het QBR-proces. Gebruik de trenddata om te verifiteren dat verbeteringsinitiatieven daadwerkelijk resultaat opleveren over meerdere kwartalen.
Een apparaat wordt als offline gemarkeerd wanneer het meer dan 30 minuten niet incheckt. Netwerkproblemen, slaapstand of agentcrashes kunnen allemaal valse offline-meldingen veroorzaken.
Servers moeten binnen 15 minuten worden onderzocht. Werkstations binnen 4 uur tijdens kantooruren. Buiten kantooruren, focus alleen op servers en kritieke infrastructuur.
Ja, maar alleen voor servers en bedrijfskritieke werkstations. Laptop-offline meldingen voor mobiele werkers genereren ruis en schaden geloofwaardigheid.
Streef tijdens kantooruren naar 97%+ online voor servers en 92%+ voor werkstations. Onder deze drempels wijst op agent- of netwerkproblemen.
Toppresterende MSP's behalen 35-45% auto-resolve rates. Onder 25% suggereert te luidruchtige monitors of te conservatief beleid. Boven 50% kan betekenen dat u meldingen onderdrukt die menselijke review nodig hebben.
Begin met de top 5 meldingstypen op volume. Beoordeel voor elk de drempelinstellingen en vergelijk met daadwerkelijke incidenten. Verhoog drempels die triggeren op normaal gedrag.
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