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FivetranusedbyHubSpot

Como HubSpot usa Fivetran

ConfirmadoEstudo de caso do fornecedor · Verificado em 12 de nov. de 2026
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O caso de uso: como HubSpot implanta 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.

Outros resultados informados

Números publicados no estudo de caso de Fivetran. Eles não são medidos de forma independente pelo usedby.

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.

Nas palavras do 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 — Fonte

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Com base no estudo de caso publicado por Fivetran. Verificamos as evidências públicas; os resultados são informados pelo fornecedor.

fivetran.com
Última verificação
12 de nov. de 2026
fivetran.comEstudo de caso de Fivetran sobre HubSpot, capturadoAbrir a captura da fonte
O que o estudo de caso afirma e o que verificamos

O que comparamos com a página.

  • O número: $100,000Verificado

    Impresso palavra por palavra na página, perto do nome de HubSpot.

  • O trecho citado acimaVerificado

    Copiado palavra por palavra da página, perto do nome de HubSpot.

  • HubSpot usa FivetranVerificado

    Linha de nível Confirmado.

  • O resultado em siNão verificado

    Nós o citamos; não o 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
Trecho da página. fivetran.com