We hebben de cijfers over autotask ticket heatmap uit je Power BI-data getrokken. Dit valt op, hier zitten de gaten, en dit kun je eraan doen.
We hebben de cijfers over autotask ticket heatmap uit je Power BI-data getrokken. Dit valt op, hier zitten de gaten, en dit kun je eraan doen.
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
We hebben de cijfers over autotask ticket heatmap uit je Power BI-data getrokken. Dit valt op, hier zitten de gaten, en dit kun je eraan doen.
-- Combined summary metrics from Power BI datasetKlanten gerangschikt op totaal aantal tickets uit de demodataset
| Bedrijf | Tickets |
|---|---|
| Wolters-Kuipers | 1,002 |
| Brouwer, Kok en Scholten | 1,629 |
| Janssen-Peeters | 1,317 |
| Hermans, Willems en Claes | 1,684 |
| De Vries ICT | 1,758 |
| Vermeulen, Jacobs en Maes | 1,803 |
| Pieters-Lemmens | 1,481 |
| Van Leeuwen, De Jong en Hoekstra | 6,381 |
| Timmermans-Vos | 2,364 |
| Bakker & Zonen | 2,775 |
| Dijkstra-Postma | 2,180 |
| Jansen Groep | 5,290 |
| Van Dijk BV | 2,376 |
| Gerritsen-Kuiper | 5,458 |
| Smit Holding | 1,728 |
EVALUATE TOPN(15, SUMMARIZECOLUMNS('BI_Autotask_Tickets'[company_name], "Tickets", COUNTROWS('BI_Autotask_Tickets')), [Tickets], DESC)Verdeling van tickets over service queues
| Queue | Tickets |
|---|---|
| Administration | 327 |
| Professional Services | 546 |
| Merged Tickets | 4,999 |
| Interne IT | 793 |
| Onsite support | 705 |
| Centralized Services | 17,082 |
| L2 Support | 7,889 |
| L1 Support | 31,378 |
| Customer succes | 804 |
| Technical Alignment | 2,316 |
EVALUATE TOPN(10, SUMMARIZECOLUMNS('BI_Autotask_Tickets'[queue_name], "Tickets", COUNTROWS('BI_Autotask_Tickets')), [Tickets], DESC)Ticketmix per prioriteitsniveau
| Prioriteit | Tickets |
|---|---|
| P3 - Medium | 14,715 |
| P4 - Laag | 30,415 |
| P1 - Kritisch | 5,019 |
| P2 - Hoog | 1,788 |
| Service/Change req. | 15,584 |
EVALUATE SUMMARIZECOLUMNS('BI_Autotask_Tickets'[priority_name], "Tickets", COUNTROWS('BI_Autotask_Tickets'))Huidige statusverdeling van alle tickets
| Status | Tickets |
|---|---|
| Complete | 66,677 |
| Customer has responded | 102 |
| Planned | 213 |
| New | 169 |
| Assigned | 1 |
| In progress | 205 |
| Waiting for third party | 38 |
| Waiting Customer | 116 |
EVALUATE SUMMARIZECOLUMNS('BI_Autotask_Tickets'[status_name], "Tickets", COUNTROWS('BI_Autotask_Tickets'))Maandelijks ticketvolume over de gemeten periode
| Maand | Tickets |
|---|---|
| 202502 | 3,478 |
| 202503 | 3,766 |
| 202504 | 4,341 |
| 202505 | 3,639 |
| 202506 | 3,651 |
| 202507 | 6,613 |
| 202508 | 3,607 |
| 202509 | 4,563 |
| 202510 | 4,013 |
| 202511 | 3,327 |
| 202512 | 2,940 |
| 202601 | 2,164 |
EVALUATE TOPN(12, SUMMARIZECOLUMNS('BI_Common_Dim_Date'[year_month], "Tickets", COUNTROWS('BI_Autotask_Tickets')), 'BI_Common_Dim_Date'[year_month], DESC)Wat de data ons vertelt
Over 39,226 records in totaal is de verdeling sterk geconcentreerd. Wolters-Kuipers neemt alleen al 2.6% van het totale volume voor z'n rekening (1,002 records). Dat soort concentratie is het monitoren waard: als één klant structureel de workload domineert, kan dat wijzen op scope creep, onvoldoende preventief onderhoud, of een mismatch in pricing.
De maandelijkse trend laat een dalend verloop zien over de gemeten periode, van 3,478 naar 2,164. Een dalende trend kan het gevolg zijn van betere automation, betere documentatie, of minder klantactiviteit.
Wolters-Kuipers genereert de meeste activiteit. Check of dit past bij hun contract scope en SLA-tier.
Richt een wekelijkse of maandelijkse review in van autotask ticket heatmap-metrics. Trends zijn belangrijker dan momentopnames. Gebruik de DAX-queries in dit rapport als startpunt.
Dit rapport gebruikt demodata. Koppel Proxuma Power BI aan je eigen Autotask PSA om deze analyse op je echte cijfers los te laten.
De TOTAAL TICKETS metric wordt afgeleid uit het onderliggende Power BI dataset met DAX queries. Het aggregeert data over de rapportageperiode voor een geconsolideerd overzicht van totaal tickets performance.
Dit rapport haalt operationele data op uit Autotask PSA, Datto RMM, Datto Backup via de Proxuma Power BI integratie. De analyse dekt de standaard rapportageperiode en bevat alle actieve records die aan de rapportcriteria voldoen.
Bekijk de specifieke datapunten in deze sectie en vergelijk ze met je operationele context. Gebruik het rapport als startpunt voor teamdiscussies en prioritering van vervolgacties.
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