Dit rapport kruist Datto RMM alert-data (135.387 alerts), N-able backup-statistieken (169 actieve apparaten, 92,9% slagingspercentage) en Autotask ticket-data (67.521 tickets) om klanten te identificeren waar alle drie de risicosignalen tegelijk afgaan. Wanneer een apparaat alerts genereert, backups mislukt en tegelijkertijd tickets aanmaakt, wijst dat op een structureel probleem in plaats van losstaande incidenten.
Dit rapport kruist Datto RMM alert-data (135.387 alerts), N-able backup-statistieken (169 actieve apparaten, 92,9% slagingspercentage) en Autotask ticket-data (67.521 tickets) om klanten te identificeren waar alle drie de risicosignalen tegelijk afgaan. Wanneer een apparaat alerts genereert, backups mislukt en tegelijkertijd tickets aanmaakt, wijst dat op een structureel probleem in plaats van losstaande incidenten.
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
Dit rapport kruist Datto RMM alert-data (135.387 alerts), N-able backup-statistieken (169 actieve apparaten, 92,9% slagingspercentage) en Autotask ticket-data (67.521 tickets) om klanten te identificeren waar alle drie de risicosignalen tegelijk afgaan. Wanneer een apparaat alerts genereert, backups mislukt en tegelijkertijd tickets aanmaakt, wijst dat op een structureel probleem in plaats van losstaande incidenten.
Client A is alleen al goed voor 19,8% van alle alerts (26.873 van 135.387). De top drie klanten genereren 32,2% van het totale alert-volume. Die concentratie betekent dat een gerichte opschoonactie van monitoring-beleid bij slechts 3 accounts de totale alert-ruis met een derde kan verlagen.
EVALUATE ROW("TotalAlerts", COUNTROWS('BI_Datto_Rmm_Alerts'), "ResolvedAlerts", COUNTAX(FILTER('BI_Datto_Rmm_Alerts', 'BI_Datto_Rmm_Alerts'[resolved] = TRUE()), 1), "BackupServices", SUM('BI_Backup_SaasProtection_Backup_Stats'[active_services_count]), "BackupWithRecent", SUM('BI_Backup_SaasProtection_Backup_Stats'[active_services_with_recent_backup_count]), "TotalTickets", [Tickets - Count - Created], "RebootRequired", COUNTAX(FILTER('BI_Datto_Rmm_Devices', 'BI_Datto_Rmm_Devices'[Reboot_Required] = TRUE()), 1))| Klant | Alerts | Backup Percentage | Tickets |
|---|---|---|---|
| Client A | 26.873 | Geen data | 2.775 |
| Client B | 9.307 | Geen data | 5.458 |
| Client C | 7.430 | Geen data | 1.803 |
| Client D | 5.032 | Geen data | 2.376 |
| Client E | 4.086 | Geen data | 2.180 |
| Client F | 3.838 | 100% | 5.290 |
| Client G | 3.437 | 100% | 1.758 |
| Client H | 2.646 | Geen data | 1.002 |
| Client I | 2.920 | Geen data | 682 |
| Client J | 2.033 | 100% | 6.381 |
Client J springt eruit als drievoudig risicogeval: 2.033 alerts en 6.381 tickets ondanks een 100% backup-slagingspercentage. Dat betekent dat de alert-naar-ticket-pipeline op volle toeren draait, ongeacht de backup-status. Client B volgt op korte afstand met 9.307 alerts en 5.458 tickets maar helemaal geen backup-data, wat betekent dat er geen vangnet is als die alerts escaleren naar dataverlies.
Zeven van de tien drievoudig-risico-klanten hebben geen backup-data gekoppeld. Dat betekent niet per se dat ze geen backups hebben. Het betekent dat de N-able backup-agent niet is uitgerold of niet is gekoppeld aan hetzelfde bedrijfsrecord in het datamodel. Hoe dan ook is het een blinde vlek.
EVALUATE
TOPN(10,
FILTER(
SUMMARIZECOLUMNS(
BI_Autotask_Companies[company_name],
"Alerts", COUNTROWS(BI_Datto_Rmm_Alerts),
"BackupRate", [NAble - Backup Success Rate %],
"Tickets", [Tickets - Count - Created]
),
[Alerts] > 100 && [Tickets] > 50
),
[Alerts], DESC
)Slechts 3 van de top 10 drievoudig-risico-klanten hebben N-able backup-data gekoppeld aan hun bedrijfsrecord. De 3 die dat wel hebben (Client F, Client G, Client J) laten allemaal 100% backup-succes zien, wat een goed teken is. Maar 70% van de klanten met het hoogste risico draait zonder enige backup-zichtbaarheid in het datamodel.
Dit bewijst niet dat die 7 klanten geen backup-bescherming hebben. Ze gebruiken mogelijk een ander backup-product, of hun N-able agent-data staat onder een andere bedrijfsnaam. De actie is duidelijk: verifieer de backup-dekking voor die 7 klanten en rol N-able uit of corrigeer de koppeling.
| Klant | Eerste Reactie Behaald | Achterstallige Tickets | Risiconiveau |
|---|---|---|---|
| Client J | 43,2% | 113 | Kritiek |
| Client B | 88,2% | 65 | Kritiek |
| Client K | 87,5% | 40 | Hoog |
| Client L | 70,1% | 36 | Hoog |
| Client M | 73,7% | 33 | Hoog |
| Client E | 84,9% | 25 | Hoog |
| Client D | 86,0% | 20 | Gemiddeld |
| Client C | 75,4% | 20 | Gemiddeld |
Client J valt opnieuw op: slechts 43,2% eerste reactie SLA behaald en 113 achterstallige tickets. In combinatie met 2.033 alerts en 6.381 totale tickets uit Sectie 3.0 absorbeert deze klant een onevenredig groot deel van de servicedesk-capaciteit terwijl SLA-doelen op meer dan de helft van de tickets worden gemist.
Client L en Client M zitten beide onder 75% eerste reactie. Dit zijn geen drievoudig-risico-klanten uit de alert/backup/ticket-analyse, maar hun SLA-cijfers wijzen erop dat ze baat zouden hebben bij hetzelfde onderzoek naar de grondoorzaak: worden de achterstallige tickets veroorzaakt door alert-ruis die de wachtrij overspoelt?
EVALUATE TOPN(10,
SUMMARIZECOLUMNS(
BI_Autotask_Companies[company_name],
"FirstResponseMet", [Tickets - First Response Met %],
"Overdue", [Tickets - Overdue]
),
[Tickets - Overdue], DESC
)Een conversieratio van 9% van alert naar ticket vertelt twee verhalen tegelijk. Aan de ene kant laat het zien dat monitoring-beleid breed is opgezet en gebeurtenissen met lage ernst opvangt die vanzelf oplossen. Aan de andere kant betekent het dat 91% van de alerts nooit omgezet wordt in bruikbaar werk, wat ruis creert die het team ongevoelig maakt voor echte problemen.
De verhouding tussen totale tickets (67.521) en alert-tickets (12.208) betekent dat ruwweg 18% van alle tickets voortkomt uit RMM alerts. De overige 82% komt via andere kanalen: gebruikersmeldingen, geplande taken en proactief werk. Dit is een gezonde verdeling. De zorg zit niet in het volume alert-tickets, maar of de juiste alerts tickets aanmaken en de verkeerde worden onderdrukt.
2.033 alerts, 6.381 tickets, 113 achterstallig en een eerste reactie SLA van 43,2%. Ondanks 100% backup-succes overweldigt het alert- en ticketvolume de servicedesk. Deze klant heeft direct een review nodig van monitoring-beleid en ticket-routeringsregels.
Zeven van de top 10 drievoudig-risico-klanten tonen geen N-able backup-data in het datamodel. Dit is of een uitrolhiaat (geen backup-agent geinstalleerd) of een koppelingshiaat (agent-data onder een andere bedrijfsnaam). In beide gevallen zijn dit de klanten die het meest waarschijnlijk dataverlies ervaren wanneer alerts escaleren, en er is geen manier om hun backup-status te verifieren vanuit de huidige data.
De top 3 klanten genereren 32,2% van alle RMM alerts (43.610 van 135.387). Wanneer deze alerts worden omgezet in tickets, zelfs bij een conversieratio van 9%, voegt dat ruwweg 3.925 tickets toe aan de wachtrij. Het afstemmen van monitoring-drempels voor alleen deze 3 accounts zou de wachtrijdruk over de hele linie fors verlagen.
92,9% backup-succes over 169 actieve apparaten, waarbij de drie drievoudig-risico-klanten met backup-data allemaal 100% succes laten zien. De backup-infrastructuur zelf werkt goed. Het hiaat zit in dekking en zichtbaarheid, niet in backup-prestaties.
1. Voer een monitoring-beleid-audit uit voor Client J, Client A en Client B. Deze drie klanten zijn verantwoordelijk voor het gros van het alert-naar-ticket-volume. Bekijk welke alert-types tickets genereren en onderdruk of auto-resolv de alerts die geen menselijke interventie nodig hebben. Begin met schijfruimte- en CPU-drempel-alerts, de meest voorkomende bronnen van ruis.
2. Sluit het backup-zichtbaarheidshiaat voor de 7 drievoudig-risico-klanten zonder N-able data. Verifieer voor elk van hen of N-able backup is uitgerold. Als dat zo is, corrigeer dan de bedrijfsnaamkoppeling in het datamodel zodat de backup-data linkt aan het juiste Autotask-bedrijf. Als het niet is uitgerold, is dat een apart gesprek over backup-dekkingsvereisten.
3. Geef prioriteit aan Client J voor SLA-herstel. Met 43,2% eerste reactie behaald en 113 achterstallige tickets zit deze klant in SLA-schendingsgebied. De grondoorzaak is waarschijnlijk de combinatie van hoog ticketvolume (6.381) en alert-gegenereerde tickets die tickets verdringen die snellere responstijden nodig hebben. Overweeg een aparte wachtrij aan te maken of ticket-prioriteiten aan te passen voor alert-gegenereerde tickets.
4. Bouw een terugkerende drievoudig-risico-scorekaart. De DAX queries in dit rapport kunnen op schema draaien. Een maandelijkse scorekaart die klanten met 100+ alerts, backup-problemen en 50+ tickets signaleert, zou opkomende risicotrends opvangen voordat ze de SLA-prestaties raken. Volg de trend in de tijd om te zien of beleidswijzigingen de drievoudig-risico-aantallen daadwerkelijk verlagen.
Een drievoudig-risico-klant heeft alle drie de risicosignalen actief: meer dan 100 RMM alerts, meer dan 50 servicetickets, en backup-fouten of geen backup-data gekoppeld in het datamodel. De drempelwaarden filteren klanten met laag volume eruit en focussen op de accounts die de meeste operationele belasting genereren.
Backup-data komt uit N-able (BI_NAble_Device_Statistic) en wordt gekoppeld via bedrijfsnaam-matching. Als een klant een ander backup-product gebruikt, of als de N-able agent-data onder een andere bedrijfsnaam is opgeslagen dan het Autotask-record, toont de backup-kolom niets. Dat betekent niet dat de klant geen backups heeft. Het betekent dat er geen backup-data gekoppeld is aan dit specifieke bedrijfsrecord.
De conversieratio deelt de [Tickets - From Datto RMM Alerts] measure (12.208) door het totaal aantal alerts (135.387). Dat geeft 9,0%. De measure telt Autotask-tickets die direct zijn aangemaakt vanuit een Datto RMM alert-escalatie, niet tickets die toevallig alerts vermelden in hun beschrijving.
De [NAble - Backup Success Rate %] measure berekent het percentage gevolgde apparaten met een recente geslaagde backup. Het gebruikt data uit BI_NAble_Device_Statistic en dekt 169 actieve apparaten. Een percentage van 92,9% betekent dat ruwweg 157 apparaten recente geslaagde backups hebben, terwijl 12 hun laatste backup-job hebben gemist of gefaald.
Begin met het backup-zichtbaarheidshiaat (aanbeveling 2). Weten of 7 drievoudig-risico-klanten backup-bescherming hebben is urgenter dan het afstemmen van alert-beleid. Pak daarna de SLA-situatie van Client J aan (aanbeveling 3), want 113 achterstallige tickets beinvloedt klantretentie. Vervolgens de monitoring-beleid-audit (aanbeveling 1). De terugkerende scorekaart (aanbeveling 4) kan wachten tot de eerste drie acties lopen.
Ja. Alle vier de DAX queries in dit rapport zijn productie-klaar en kunnen via de Power BI MCP server op schema draaien. Een maandelijkse run volgt of het aantal drievoudig-risico-klanten afneemt na beleidswijzigingen, of backup-dekkingshiaten worden gedicht en of SLA-prestaties verbeteren voor de gesignaleerde accounts.
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