HubSpot Data Hub（旧Operations Hub）とは？データ同期・自動化・レポート機能を徹底解説

「複数のツールを使っているけれど、データがバラバラで全体像が見えない」「手作業でのデータ整理に毎月何時間もかかっている」——CRMを導入していても、こうしたデータに関する課題を抱えている企業は非常に多いのではないでしょうか。

HubSpot Data Hub（データハブ）とは、HubSpotが提供する5つのHubの一つで、データの同期・品質管理・プログラマブルな自動化・カスタムレポートといった機能を通じて、企業のデータ基盤を整備するためのプラットフォームです。データ管理に特化した製品としてのポジションが明確で、他のHubの基盤となる存在です。HubSpot Data Hubを活用すれば、散在するデータを統合し、クリーンなデータ基盤の上で営業・マーケティング・カスタマーサクセスの意思決定を一元化できます。

この記事では、HubSpot Data Hubの基本機能から料金プラン、具体的なセットアップ手順、活用シーンまでを網羅的に解説します。

この記事でわかること

• HubSpot Data Hubの位置づけと基本概念
• データ同期（Data Sync）機能の仕組みと対応アプリ
• データ品質自動化（Data Quality Automation）によるクレンジング方法
• プログラマブルオートメーションとカスタムコードアクションの活用法
• 料金プラン別の機能比較と選び方
• Data Hubのセットアップ手順と運用ベストプラクティス

HubSpot Data Hubとは？——5つのHubの中での位置づけ

HubSpotは、Marketing Hub・Sales Hub・Service Hub・Content Hub・Data Hubの5つの製品群で構成されています。それぞれが特定の業務領域をカバーしていますが、Data Hubはやや異質な存在です。

Marketing Hubがリード獲得、Sales Hubが商談管理、Service Hubがカスタマーサポートをカバーするのに対し、Data HubはすべてのHubの「裏側」を支えるデータインフラとしての役割を果たします。言ってみれば、他のHubが「攻め」のツールだとすれば、Data Hubは「守り」と「基盤」のツールです。

なぜData Hubが必要なのか

BtoB企業がCRMを運用していく中で、データに関する問題は時間とともに確実に深刻化していきます。代表的な課題をいくつか挙げてみます。

• データのサイロ化: 営業はHubSpot、経理はfreee、プロジェクト管理はNotionといったように、各部門が異なるツールを使っている。結果として、同じ顧客の情報が複数のシステムに分散し、統一的な顧客像が見えなくなる
• データの劣化: 担当者名の表記揺れ、電話番号のフォーマット不統一、重複レコードの放置。CRMに蓄積されるデータの品質が徐々に下がっていく
• 手作業のオペレーション負荷: CSVエクスポート・インポートによるデータ連携、Excelでの手動クレンジング、定期的な重複チェックなど、データ管理に膨大な人的コストがかかっている
• レポートの信頼性低下: データが汚れていると、ダッシュボードの数値も信用できなくなる。結果として「勘と経験」に頼った意思決定に戻ってしまう

Data Hubは、こうした課題を仕組みで解決するための専用ツールです。データを「きれいに保つ」「統合する」「活用する」という3つのレイヤーで機能が設計されています。

Data Hubの4つのコア機能

Data Hubのコア機能は以下の4つです。それぞれの詳細は後述しますが、まず全体像を把握しておきましょう。

データ同期（Data Sync）機能の詳細

Data Syncとは

Data Syncは、HubSpotと外部アプリケーション間でデータをリアルタイムに同期する機能です。従来のAPI連携やZapier経由の連携とは異なり、HubSpotが公式にサポートするネイティブ統合として提供されています。

ここが結構ポイントになるのですが、Data Syncは単なる一方向のデータ転送ではなく、双方向の同期に対応しています。つまり、HubSpotで更新した情報が外部アプリに反映され、外部アプリで更新した情報もHubSpotに反映されるということです。

対応アプリケーション

Data Syncは100以上のアプリケーションとの同期に対応しています。BtoB企業がよく使うものとしては、以下のようなカテゴリがあります。

• CRM・SFA: Salesforce、Microsoft Dynamics 365、Pipedrive
• 会計・請求: QuickBooks、Xero、NetSuite
• メール・コミュニケーション: Outlook、Gmail、Mailchimp
• プロジェクト管理: Asana、Jira、Monday.com
• Eコマース: Shopify、WooCommerce、BigCommerce
• マーケティング: Google Contacts、LinkedIn Sales Navigator
• カスタマーサポート: Zendesk、Intercom、Freshdesk

HubSpotのApp Marketplaceで「Data Sync by HubSpot」のラベルが付いているアプリが対象です。対応アプリは順次追加されているので、導入検討時にApp Marketplaceで最新のリストを確認することをおすすめします。

Data Syncの同期オプション

Data Syncでは、接続ごとに以下の設定をカスタマイズできます。

同期方向の設定

フィールドマッピング

同期するフィールド（プロパティ）を個別にマッピングできます。HubSpotのデフォルトプロパティだけでなく、カスタムプロパティとのマッピングも可能です。

例えば、外部会計ソフトの「取引先コード」をHubSpotのカスタムプロパティ「会計取引先ID」にマッピングするといった設定ができます。

フィルター設定

すべてのレコードを同期するのではなく、特定の条件に合致するレコードだけを同期対象にできます。例えば、「ライフサイクルステージが"顧客"のコンタクトだけを会計ソフトに同期する」といった制御が可能です。

競合解決ルール

双方向同期の場合、同じレコードが両方のシステムで同時に更新されるケースがあります。Data Syncでは、こうした競合が発生した場合の優先ルールをあらかじめ設定できます。

• より最新のデータを優先: 最後に更新された方のデータを採用
• HubSpotを常に優先: HubSpot側のデータを正とする
• 外部アプリを常に優先: 外部アプリ側のデータを正とする

この設定はプロパティごとに個別に指定することも可能です。例えば、メールアドレスはHubSpotを優先し、請求先住所は会計ソフトを優先するといった柔軟な運用ができます。

データ品質自動化（Data Quality Automation）

データ品質の問題が経営に与えるインパクト

データ品質の問題は、一見すると小さなことのように思えます。しかし、実際にはビジネスに大きな悪影響を及ぼします。

例えば、営業担当者が商談相手の会社名を検索したとき、「株式会社ABC」「(株)ABC」「ABC Inc.」という3つの重複レコードがヒットしたらどうでしょうか。どのレコードが正しいのか確認するだけで時間を取られますし、過去のやり取り履歴も分散してしまいます。

Gartner社の調査によれば、データ品質の低さは企業に年間平均1,290万ドルのコストを発生させているとも言われています。直接的な損失だけでなく、意思決定の遅れ、顧客体験の低下、レポートの信頼性喪失といった間接的なコストも含まれます。

Data Quality Automationの機能

HubSpot Data Hubのデータ品質自動化は、ワークフロー内で利用できるデータクレンジング用のアクションです。主に以下のような操作を自動化できます。

文字列のフォーマット修正

• 氏名の先頭文字を大文字に統一（例: taro yamada → Taro Yamada）
• 会社名の表記統一
• 不要な空白の除去（先頭・末尾・二重スペース）
• 全角・半角の変換

電話番号のフォーマット統一

• 国番号の付与
• ハイフンやスペースの統一
• 不正な電話番号のフラグ付け

日付のフォーマット統一

• YYYY/MM/DD、MM-DD-YYYY などのバラバラな表記を統一フォーマットに変換

プロパティ値のクリーニング

• 特定の文字列を置換・削除
• デフォルト値の設定（空欄の場合に自動入力）
• HTMLタグの除去

データ品質コマンドセンター

Data Hub Professional以上では、データ品質コマンドセンターというダッシュボードが利用できます。これは、CRM内のデータの健全性を一覧で可視化する機能です。

コマンドセンターで確認できる項目としては、以下のようなものがあります。

• プロパティの未入力率: 各プロパティがどの程度入力されているかの割合
• 重複レコード数: 同一と推定されるレコードの組み合わせ数
• フォーマットの問題: 表記揺れが検出されたプロパティの一覧
• 統合の同期エラー: Data Syncでエラーが発生しているレコード数

このダッシュボードを定期的にチェックすることで、データ品質の劣化を早期に発見し、対処できます。月次のオペレーションミーティングなどでこのコマンドセンターを確認する運用を入れておくと、データの健全性を継続的に保てるのでおすすめです。

重複管理機能

HubSpot Data Hubには、AIを活用した重複レコード検出機能が搭載されています。コンタクト・会社の両方に対応しており、以下の流れで重複を解消できます。

1. 自動検出: HubSpotが類似レコードをAIで自動検出し、重複の可能性があるペアをリスト化
2. レビュー: 管理者が重複候補を確認し、実際に重複しているかを判断
3. マージ: 重複レコードを1つに統合。どちらのプロパティ値を残すかをフィールドごとに選択可能
4. 除外: 誤検出の場合は「重複ではない」としてマーク可能

重複レコードの統合時には、両方のレコードに紐づいているアクティビティ（メール、電話、ミーティングなど）は統合先のレコードに自動的に集約されます。これにより、過去のコミュニケーション履歴を失うことなくデータを整理できます。

プログラマブルオートメーションとカスタムコードアクション

プログラマブルオートメーションとは

プログラマブルオートメーションは、Data Hub Professional以上で利用可能な機能で、ワークフロー内でJavaScript（Node.js）のカスタムコードを実行できる仕組みです。

HubSpotの標準ワークフローアクション（メール送信、プロパティ値の更新、タスク作成など）だけではカバーしきれない複雑な処理を実現したい場合に力を発揮します。

カスタムコードアクションの実行環境

カスタムコードアクションは、以下の環境で動作します。

• 言語: JavaScript（Node.js 18）
• 実行時間: 最大20秒
• メモリ: 128MB
• 利用可能なライブラリ: axios、@hubspot/api-clientなどがプリインストール
• シークレット: APIキーなどの機密情報を安全に保管・参照可能

具体的な活用例

カスタムコードアクションの活用例をいくつか紹介します。

外部APIとのリアルタイム連携

標準のワークフローアクションでは外部システムとの連携に限界がありますが、カスタムコードを使えば任意のREST APIにリクエストを送信できます。

例えば、新規取引が作成されたタイミングで、外部の与信チェックAPIを呼び出し、結果をHubSpotのプロパティに書き込むといった処理が実現できます。

const axios = require('axios');

exports.main = async (event) => {
  const companyName = event.inputFields['company_name'];

  // 外部APIへの問い合わせ
  const response = await axios.get(`https://api.example.com/credit-check`, {
    params: { company: companyName },
    headers: { 'Authorization': `Bearer ${process.env.API_KEY}` }
  });

  return {
    outputFields: {
      credit_score: response.data.score,
      credit_rating: response.data.rating
    }
  };
};

複雑なデータ加工

複数のプロパティ値を組み合わせた計算や、条件分岐のロジックをコード内で実行できます。

• 商談金額と確度からの加重パイプライン算出
• 複数条件に基づくリードスコアの独自計算
• テキストの構文解析やパターンマッチング

データのバリデーション

フォーム送信やレコード作成時に、データの妥当性を検証するロジックを組み込めます。

• 法人番号の桁数チェック
• メールアドレスのドメイン検証（フリーメール除外など）
• 住所データの正規化

Webhookとの連携

Data Hub Professional以上では、ワークフローからWebhookを送信する機能も利用できます。これにより、HubSpot側のイベント（例: 取引ステージの変更）をトリガーとして外部システムに通知を飛ばし、後続処理を起動するといった連携が可能になります。

データセットとカスタムレポート

データセットとは

データセットは、HubSpot内の複数のオブジェクト（コンタクト、会社、取引、チケットなど）のデータを結合し、レポート作成用の「仮想テーブル」を構築する機能です。Data Hub Professional以上で利用できます。

通常のHubSpotレポートでは、オブジェクト間のリレーションに沿ったレポートしか作成できませんが、データセットを使えばより柔軟なデータ結合が可能になります。

データセットの作成手順

1. HubSpotの「レポート」>「データセット」に移動
2. 「データセットを作成」をクリック
3. プライマリオブジェクト（起点となるオブジェクト）を選択
4. 結合するオブジェクトを追加（LEFT JOINに相当）
5. 含めるプロパティ（カラム）を選択
6. 計算フィールドを定義（必要に応じて）
7. フィルター条件を設定
8. プレビューで結果を確認し、保存

計算フィールドの活用

データセットでは、既存のプロパティ値をもとに新しい計算フィールドを定義できます。式の構文はExcelに近いので、スプレッドシートに慣れている方であれば直感的に使えるはずです。

代表的な関数としては以下のようなものがあります。

例えば、取引の作成日からクローズ日までの日数を計算する「商談リードタイム」や、月額単価と契約月数から「LTV」を自動算出するフィールドを作成できます。

カスタムレポートでの活用

データセットを作成したら、それをベースにしてカスタムレポートを作成できます。カスタムレポートビルダーでは、テーブル、棒グラフ、折れ線グラフ、ファネルチャートなど、さまざまなビジュアライゼーションが利用可能です。

レポート活用の例をいくつか挙げておきます。

• 営業パイプライン分析: 取引ステージ別の金額・件数を可視化し、ボトルネックを特定
• マーケティングROI分析: キャンペーン別のリード獲得数と最終的な受注金額を紐づけて分析
• カスタマーヘルススコア: チケット発生頻度、NPS、利用状況などを統合したヘルススコアの可視化
• クロスファンクショナル分析: マーケティング→営業→CSの一気通貫のファネル分析

Data Hubの料金プラン比較

Data Hubには3つの有料プランと無料ツールが用意されています。どのプランが最適かは、企業のデータ管理の成熟度と要件によって異なります。

無料ツール

HubSpotの無料アカウントでも、以下のData Hub関連機能は利用可能です。

• アプリマーケットプレイスの基本的な連携（Data Sync対応アプリの一部）
• 基本的なレポートダッシュボード
• カスタムプロパティの作成

ただし、データ品質自動化やプログラマブルオートメーションは利用できません。

Starter（月額2,400円〜）

• Data Syncのフル機能（双方向同期、フィールドマッピング、フィルター設定）
• 基本的なカスタムレポート
• 1,000件のカスタムプロパティ

スタータープランは、まずはデータ同期の環境を整えたい企業に適しています。複数のツールを使い始めた段階で、データのサイロ化を予防する目的であれば十分な機能が揃っています。

Professional（月額96,000円〜）

Starterの全機能に加えて以下が利用可能になります。

• データ品質コマンドセンター: データの健全性を一元的に可視化
• プログラマブルオートメーション: カスタムコードアクション、Webhookトリガー
• データセット: 複数オブジェクトを結合した高度なレポート用データセット
• 計算プロパティ: プロパティ値の自動計算
• 予定されているデータの同期数: 最大10件の同期接続

Professionalプランは、データ品質の管理を本格的に行いたい企業、外部システムとの連携をカスタムで構築したい企業に向いています。実運用を考えると、Data Hubを契約するのであればProfessionalからが本領発揮という印象です。

Enterprise（月額192,000円〜）

Professionalの全機能に加えて以下が利用可能になります。

• 高度な計算プロパティ: より複雑な計算式が利用可能
• Snowflakeとのデータ共有: HubSpotデータをSnowflakeにエクスポートし、BIツールで分析
• サンドボックスアカウント: テスト環境での事前検証
• カスタムオブジェクト: 独自のデータモデル設計
• データの同期数拡張: 最大25件の同期接続

Enterpriseプランは、社内にデータエンジニアやアナリストがいて、HubSpotのデータを外部のBIツール（Tableau、Looker、Power BIなど）で高度に分析したい場合に選択されることが多いです。Snowflake連携は、大規模なデータウェアハウスとの統合を視野に入れている企業にとって大きな価値があります。

プラン選定のポイント

自社に最適なプランを選ぶ際には、以下の観点で整理してみるとよいでしょう。

Data Hubのセットアップ手順

ここからは、Data Hubを導入する際の具体的なセットアップ手順を解説します。初期設定から運用開始までの流れを順を追って説明します。

ステップ1: Data Hubの契約とアカウント設定

1. HubSpotアカウントにログインし、「設定」>「アカウントと請求」に移動
2. Data Hubのプランを選択して契約
3. 既存のHubSpot環境にData Hub機能が追加される

Data Hubは他のHub（Marketing Hub、Sales Hubなど）と独立して契約できます。すでにHubSpotを利用中の場合は、追加でData Hubを契約するだけでデータ管理機能が拡張されます。

ステップ2: データ同期の設定

1. 「設定」>「統合」>「接続されたアプリ」に移動
2. 「アプリマーケットプレイスにアクセス」をクリック
3. 同期したいアプリを検索し、「アプリをインストール」をクリック
4. 認証情報を入力してアプリと接続
5. 同期の方向、フィールドマッピング、フィルターを設定
6. 「同期を有効化」をクリック

初回の同期では過去データの一括取り込みが行われるため、レコード数によっては数時間かかることがあります。大量のデータを同期する場合は、業務時間外に初回同期を開始するのが無難です。

ステップ3: データ品質ルールの構築

1. 「自動化」>「ワークフロー」に移動
2. 新規ワークフローを作成
3. トリガー条件を設定（例: コンタクトが作成されたとき）
4. アクションとして「データ品質」系のアクションを追加
5. 修正ルールを定義（例: 電話番号のフォーマット統一）
6. ワークフローを有効化

データ品質のワークフローは、一度構築してしまえばあとは自動で回り続けます。ただし、新しいデータパターンが出てきた場合はルールの追加・修正が必要になるので、四半期に一度はルールの見直しを行うことをおすすめします。

ステップ4: レポートとダッシュボードの構築

1. 「レポート」>「ダッシュボード」に移動
2. 新規ダッシュボードを作成（例:「データ品質モニタリング」）
3. データ品質コマンドセンターのウィジェットを追加
4. 必要に応じてカスタムレポートを追加
5. ダッシュボードの共有範囲を設定

このダッシュボードは、CRM管理者が日常的にデータの健全性を監視するための「コントロールタワー」として活用します。

Data Hubの活用シーン

シーン1: SFAツールからのHubSpot移行

Salesforceなどの他のCRM/SFAからHubSpotに移行する際、Data Syncを使えばデータの段階的な移行が可能になります。移行期間中は両システムを双方向同期させておき、HubSpot側での運用が安定したタイミングで旧システムを停止するというアプローチが取れます。

一括移行のリスクを抑えつつ、運用を止めずにシステム切り替えを進められるのは大きなメリットです。

シーン2: マーケ・営業・CSのデータ統合

マーケティング部門がHubSpotのMarketing Hubを使い、営業部門が別のSFAを使い、カスタマーサクセスがZendeskを使っている——こうした環境でも、Data Hubをハブとして各システムのデータを統合できます。

結果として、一人の顧客に対する全タッチポイントの情報がHubSpotに集約され、部門を横断した顧客理解が可能になります。

シーン3: 会計システムとの連携

請求書の発行状況や入金状況を会計ソフト（QuickBooks、Xeroなど）からHubSpotに同期し、営業担当者がCRM上で顧客の支払い状況を確認できるようにするケースです。

未入金の顧客に対するアプローチの優先度を調整したり、請求情報と商談情報を紐づけたレポートを作成したりできます。

シーン4: データクレンジングプロジェクト

長年蓄積された汚れたデータを一掃するプロジェクトにも、Data Hubの機能は有効です。データ品質コマンドセンターで問題の全体像を把握し、ワークフローによる自動クレンジングと手動レビューを組み合わせて段階的にデータ品質を改善していく流れです。

一般的には、以下のような優先順位で進めることが多いです。

1. 重複レコードの統合（最もインパクトが大きい）
2. 主要プロパティのフォーマット統一（氏名、電話番号、メールアドレス）
3. 未入力プロパティの充実化
4. 不要レコードのアーカイブ

運用ベストプラクティス

定期的なデータ監査の実施

Data Hubを導入して終わりではなく、継続的なデータ品質管理の仕組みを構築することが重要です。以下のような定期作業を運用フローに組み込むことをおすすめします。

• 週次: Data Syncのエラーログ確認、同期ステータスの監視
• 月次: データ品質コマンドセンターでの重複チェック、プロパティ入力率の確認
• 四半期: データクレンジングルールの見直し、新しい同期要件の検討

データガバナンスポリシーの策定

Data Hubの技術的な機能だけでなく、社内のデータ管理ルールを明文化しておくことも大切です。

• どのシステムをマスターデータとするか
• 各プロパティの命名規則・入力規則
• データの更新・削除の承認フロー
• 各チームのデータ管理責任の範囲

こうしたポリシーがないと、せっかくData Hubでクレンジングしたデータもすぐに汚れてしまいます。ツールと運用ルールの両輪で回していくことが成功の鍵です。

段階的な導入アプローチ

Data Hubの全機能を一度に導入するのではなく、段階的に機能を拡張していくアプローチが現実的です。

フェーズ1（1〜2ヶ月目）: Data Syncによる主要アプリとの同期設定

フェーズ2（3〜4ヶ月目）: データ品質自動化ルールの構築・運用開始

フェーズ3（5〜6ヶ月目）: プログラマブルオートメーションの導入、カスタムレポートの整備

各フェーズで運用が安定してから次のフェーズに進むことで、チームの学習コストも分散でき、確実に成果を出しながら進められます。

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まとめ

HubSpot Data Hubは、CRMのデータ基盤を整備し、全社的なデータ活用を促進するための専用ツールです。

本記事の要点を振り返ります。

• Data Syncにより、100以上の外部アプリとリアルタイムの双方向データ同期が可能。CSVでの手動連携から脱却し、常に最新のデータを各システムで共有できる
• データ品質自動化により、表記揺れ・フォーマット不統一・重複レコードといった問題を仕組みで解決。データクレンジングの工数を大幅に削減し、レポートの信頼性を向上させる
• プログラマブルオートメーションにより、標準機能ではカバーしきれない複雑な処理を実現。外部APIとの連携やカスタムロジックの実装が可能
• データセットとカスタムレポートにより、複数オブジェクトを横断した高度な分析が可能。経営ダッシュボードから現場レベルのKPIモニタリングまで対応

Data Hubは他のHubほど「派手」な機能ではないかもしれませんが、CRM運用の品質を根本から底上げする基盤ツールです。データに課題を感じているのであれば、ぜひ導入を検討してみてください。

よくある質問（FAQ）

Q1: Data Hubは他のHubと一緒に契約しないと使えないのでしょうか？

Data Hubは独立したプロダクトとして契約できます。他のHub（Marketing Hub、Sales Hubなど）を契約していなくても、Data Hub単体で導入可能です。ただし、Data Hubの真価はCRM上のデータを整備・活用することにあるため、実際にはMarketing HubやSales Hubと組み合わせて利用するケースがほとんどです。HubSpotの無料CRMと組み合わせて、まずはデータ同期だけを試してみるという始め方もあります。

Q2: Data Syncの同期は即時反映されるのでしょうか？

Data Syncは基本的にリアルタイム（数分以内）で同期が行われます。ただし、初回の一括同期（過去データの取り込み）はレコード数に応じて数時間〜数日かかる場合があります。また、連携先アプリ側のAPIレート制限によって同期に遅延が生じるケースもあります。運用開始前に、テスト用のレコードで同期のタイミングを確認しておくとよいでしょう。

Q3: プログラマブルオートメーションのカスタムコードにはどの程度のプログラミング知識が必要ですか？

カスタムコードアクションはJavaScript（Node.js）で記述するため、基本的なプログラミングの知識が必要です。ただし、HubSpotの公式ドキュメントにサンプルコードやテンプレートが豊富に用意されているため、ゼロから書く必要はありません。また、最近ではHubSpotのAIアシスタント（Breeze）がコード生成を支援してくれる機能もあるため、以前よりもハードルは下がっています。社内にエンジニアがいない場合は、HubSpotパートナー企業に依頼するという選択肢もあります。

Q4: Data Hub導入前に、まず取り組むべきことはありますか？

Data Hubを最大限活用するためには、導入前にいくつかの準備をしておくことをおすすめします。まず、現在使用しているツールの一覧と、それぞれのツール間のデータフローを可視化してください。次に、データに関する主な課題を洗い出し、優先度をつけます。そのうえで、Data Hubのどの機能で解決できるかをマッピングすると、最適なプランと導入スコープが明確になります。いきなりツールを契約するのではなく、まずは無料のHubSpot CRMでData Syncの基本機能を試してみるのもよいアプローチです。

Q5: Snowflakeとのデータ共有機能はどのような場合に使うべきですか？

Snowflake連携は、HubSpotのデータを外部のBIツール（Tableau、Looker、Power BIなど）で高度に分析したい場合に利用します。HubSpot内のレポート機能でカバーしきれない大規模なデータ分析、他のデータソース（ERPやDWHのデータ）との統合分析、機械学習モデルへのデータ供給といったユースケースが対象です。社内にデータエンジニアやアナリストがいる企業、あるいは分析基盤としてSnowflakeをすでに導入している企業にとっては非常に有用ですが、そうでない場合はHubSpot内のレポート機能で十分対応できることが多いです。