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FivetranusedbyHubSpot

Cómo HubSpot utiliza Fivetran

ConfirmadoCaso de éxito del proveedor · Verificado el 12 nov 2026
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El uso: cómo HubSpot implementa Fivetran

HubSpot's People Operations team uses Fivetran to replace fragile DIY pipelines and spreadsheet imports, ingesting data from Workday, Greenhouse, Survey Monkey and FP&A spreadsheets into Snowflake. The centralized data supports workforce planning, hiring forecasts, eNPS analysis and generative AI initiatives on employee performance.

Otros resultados publicados

Cifras publicadas en el caso de estudio de Fivetran. usedby no las mide de forma independiente.

6-10 weeks to under an hour

Reduced pipeline development from 6-10 weeks to under an hour

90-95%

Now, forecasts are 90-95% accurate to what happens.

150%

leading to a 150% ROI

90 percent

Within two days, 90 percent of managers have pulled their personalized eNPS insights.

En palabras del cliente

In our first year with Fivetran, we built 40+ different pipelines for nearly 700 tables, which handle nearly 40 million records every month. It took fewer than 40 hours to build it all, saving us nearly 1,000 hours and $100,000 across multiple departments, leading to a 150% ROI.
Sandro Frattura, Analytics Engineering Manager, HubSpot People Operations — Fuente

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Más historias

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Basado en el caso de éxito publicado por Fivetran. Verificamos las pruebas públicas; los resultados son los que declara el proveedor.

fivetran.com
Última verificación
12 nov 2026
fivetran.comCaptura del caso de éxito de Fivetran sobre HubSpotAbrir la captura
Lo que dice la historia, y lo que verificamos

Lo que comparamos con la página.

  • La cifra: $100,000Verificado

    Impresa palabra por palabra en la página, cerca del nombre de HubSpot.

  • El pasaje citado arribaVerificado

    Copiado palabra por palabra de la página, cerca del nombre de HubSpot.

  • HubSpot usa FivetranVerificado

    Línea de nivel Confirmado.

  • El resultado en síNo verificado

    Lo citamos; no lo medimos.

In our first year with Fivetran, we built 40+ different pipelines for nearly 700 tables, which handle nearly 40 million records every month. It took fewer than 40 hours to build it all, saving us nearly 1,000 hours and $100,000
De la página. fivetran.com