“Cross-Source Multi-RMM Melding Correlatie”
Autotask PSA Datto RMM Datto Backup Microsoft 365 SmileBack HubSpot IT Glue Alle rapporten
AI-GEGENEREERD RAPPORT
Je zocht naar:

Cross-Source Multi-RMM Melding Correlatie

Analyse en rapportage over multi-rmm melding correlatie - datto vs n-able voor managed service providers.

Built from: Datto RMM N-able Cove Proxuma Power BI AI via MCP
Hoe dit rapport tot stand kwam
1
Autotask PSA
Multiple data sources combined
2
Proxuma Power BI
Voorgebouwd MSP semantisch model, 50+ measures
3
AI via MCP
Claude of ChatGPT schrijft DAX-queries, voert ze uit en formatteert de output
4
Dit Rapport
KPI's, uitsplitsingen, trends, aanbevelingen
Klaar in < 15 min

Cross-Source Multi-RMM Melding Correlatie

Analyse en rapportage over multi-rmm melding correlatie - datto vs n-able 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, service managers, and operations leads managing alert workflows

Hoe vaak: Dagelijks for alert triage, weekly for noise reduction, monthly for monitoring optimization

Time saved
Alert noise drowns out real issues. This report separates signal from noise so your team focuses on what matters.
Alert hygiene
Stale monitors, noisy devices, and misconfigured thresholds waste technician time. This report finds them.
Operations data
Evidence for tuning alert policies, adjusting thresholds, and improving response workflows.
RapportcategorieRMM & Alert Management
DatabronAutotask PSA · Datto RMM · Datto Backup · Microsoft 365 · SmileBack · HubSpot · IT Glue
RefreshReal-time via Power BI
GeneratietijdMinder dan 15 minuten
AI vereistClaude, ChatGPT or Copilot
DoelgroepNOC teams, service managers
Waar vind je dit in Proxuma
Power BI › RMM & Alerts › Cross-Source Multi-RMM Melding Correl...
Wat je kunt meten in dit rapport
Samenvatting
Datto Alerts/Day per Klant
Multi-RMM Melding Correlatie Trend (3 Kwartalen)
Meldingsrisico Matrix
Meldingsdetail per Categorie
Apparaatvloot Gezondheidsoverzicht
Belangrijkste Bevindingen
Strategische Aanbevelingen
Veelgestelde Vragen
Datto Alerts/Day
N-able Alerts/Day
Combined
AI-Gegenereerd Power BI Rapport
Cross-Source Multi-RMM Melding Correlatie

Analyse en rapportage over multi-rmm melding correlatie - datto vs n-able voor managed service providers.

Demorapport: Dit rapport gebruikt synthetische data om AI-gegenereerde inzichten te demonstreren vanuit Proxuma Power BI. De structuur, DAX-queries en analyse weerspiegelen echte MSP-datapatronen.
1.0 Samenvatting
Datto Alerts/Day
96,319
100% auto-resolved
N-able Alerts/Day
13.9
Average alerts per Datto device
Combined
N/A
N-able Cove doesn't have an alert table in this dataset
Overlap Rate
12.4%
Dual-alerted issues
DAX Query Bekijken - Samenvatting
EVALUATE ROW("DattoAlerts", COUNTROWS('BI_Datto_Rmm_Alerts'), "DattoResolved", COUNTAX(FILTER('BI_Datto_Rmm_Alerts', 'BI_Datto_Rmm_Alerts'[resolved] = TRUE()), 1), "DattoDevices", COUNTROWS('BI_Datto_Rmm_Devices'), "CoveDevices", COUNTROWS('BI_NAble_Device_Statistic'))
2.0 Datto Alerts/Day per Klant

Uitsplitsing van datto vs n-able per beheerde klant.

Lewis LLC
476
Martin Group
83
Wall PLC
71
Ramos Group
59
Hahn Group
47
Anderson Group
35
ClientDatto Alerts/DayN-able Alerts/DayCombinedOverlap RateStatus
Lewis LLC47634281812.4%Good
Martin Group43831575311.4%Good
Wall PLC40028768710.4%Warning
Ramos Group3622606229.4%Warning
Hahn Group3242335568.4%Critical
Anderson Group2862054917.4%Good

De Vries ICT leidt op de meeste metrics in deze analyse. Smit Holding toont de zwakste prestaties en moet worden gemarkeerd voor een speciale beoordeling. Het verschil tussen de beste en slechtste presteerders suggereert een mogelijkheid om processen in het portfolio te standaardiseren.

DAX Query Bekijken - Datto Alerts/Day per Klant
EVALUATE
SUMMARIZECOLUMNS(
    BI_Datto_Rmm_Alerts[company_name],
    "Datto Alerts/Day", COUNTROWS(BI_Datto_Rmm_Alerts),
    "N-able Alerts/Day", CALCULATE(COUNTROWS(BI_Datto_Rmm_Alerts), BI_Datto_Rmm_Alerts[status] = "Active")
)
ORDER BY [Datto Alerts/Day] DESC
3.0 Multi-RMM Melding Correlatie Trend (3 Kwartalen)

Hoe datto vs n-able is geëvolueerd in de afgelopen drie kwartalen.

Q1 2026
87.4%
Q4 2025
84.2%
Q3 2025
81.8%
PlatformAlertsDevices
Datto RMM96,3196,953
N-able CoveN/A225

Het portfolio toont gestage verbetering over drie kwartalen, met de primaire metric die steeg van 81,8% naar 87,4%. Deze winst van 5,6 procentpunt weerspiegelt lopende optimalisatie-inspanningen. Om dit traject voort te zetten, handhaaf het huidige herstelritme en breid de dekking uit naar nieuw geonboarde klanten.

DAX Query Bekijken - Multi-RMM Melding Correlatie Trend (3 Kwartalen)
EVALUATE ROW("DattoAlerts", COUNTROWS('BI_Datto_Rmm_Alerts'), "DattoResolved", COUNTAX(FILTER('BI_Datto_Rmm_Alerts', 'BI_Datto_Rmm_Alerts'[resolved] = TRUE()), 1), "DattoDevices", COUNTROWS('BI_Datto_Rmm_Devices'), "CoveDevices", COUNTROWS('BI_NAble_Device_Statistic'))
4.0
Meldingsrisico Matrix
Categorisering van klanten op basis van meldingsernst.
HOOG RISICO
4 entiteiten
Prestaties ver onder het portfoliogemiddelde. Onmiddellijke actie vereist.
MATIG RISICO
7 entiteiten
Prestaties onder streefniveau maar stabiel. Beoordeling binnen 2 weken.
LAAG RISICO
12 entiteiten
Prestaties boven streefniveau. Standaard monitoring voldoende.
NIET BEOORDEELD
3 entiteiten
Onvoldoende data beschikbaar voor risicobeoordeling.

De risicomatrix toont dat de meeste entiteiten in de lage risicocategorie vallen, maar de hoog-risico groep vereist directe aandacht. De matig-risico groep vertoont een neerwaartse trend die kan escaleren zonder interventie.

5.0
Meldingsdetail per Categorie
Gedetailleerde uitsplitsing van meldingstypen.
CategorieItemsPrimairSecundairStatus
Categorie A23494.2%14Gezond
Categorie B18789.3%20Aandacht
Categorie C15691.7%13Gezond
Categorie D9886.7%13Aandacht
Categorie E6782.1%12Risico
Categorie F4595.6%2Gezond

De gedetailleerde uitsplitsing toont duidelijke prestatieverschillen. De onderste twee categorieen vereisen gerichte actie om de portfoliogezondheid te verbeteren.

6.0
Apparaatvloot Gezondheidsoverzicht
Gezondheidsindicatoren voor de beheerde vloot.
92.4% gezondheid
Portfoliogezondheid
87.3% van 100%
Dekking
23 actie-items
Open Items

De algehele portfoliogezondheid is sterk met 92.4%, maar het dekkingspercentage van 87.3% suggereert dat ongeveer 1 op 8 entiteiten niet volledig bewaakt wordt. De 23 openstaande items vormen een beheersbare werkvoorraad bij aanpak binnen 2 weken.

7.0
Belangrijkste Bevindingen
!

Prestatiekloof Vereist Aandacht

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.

!

Dalende Trend bij Matig Risico Groep

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.

Top Presteerders Blijven Consistent

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.

8.0
Strategische Aanbevelingen

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.

9.0
Veelgestelde Vragen
Wat meet Datto Alerts/Day?

Datto Alerts/Day volgt de belangrijkste prestatie-indicator voor datto vs n-able. Het wordt berekend op basis van gegevens uit Datto RMM, N-able RMM en dagelijks vernieuwd.

Hoe vaak wordt dit rapport bijgewerkt?

Gegevens synchroniseren elke 24 uur vanuit Datto RMM, N-able RMM. Het rapport toont de meest recente volledige dataset.

Wat moeten we doen met slecht presterende klanten?

Plan een speciale beoordeling voor elke klant die onder het portfoliogemiddelde valt. Maak een actieplan met specifieke herstelstappen en volg binnen 2 weken op.

Kunnen we dit gebruiken in QBR-presentaties?

Ja. Dit rapport is QBR-klaar. Exporteer de belangrijkste metrics en trendgegevens om op te nemen in uw kwartaalbespreking.

Genereer rapporten als deze vanuit je eigen data

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