Data Analytics Strategy untuk Pengambilan Keputusan Perbankan
Data Analytics Strategy untuk Pengambilan Keputusan Perbankan
27 - 28 Juli 2026 Malang Hotel Ibis Style
Description
Industri perbankan menghasilkan volume data yang sangat besar dari berbagai sumber, seperti transaksi nasabah, aktivitas digital banking, data kredit, interaksi layanan, hingga informasi pasar. Data tersebut menjadi aset strategis yang dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan kualitas pengambilan keputusan, menciptakan layanan yang lebih personal, mengoptimalkan operasional, serta memperkuat pengelolaan risiko.
Di tengah persaingan industri keuangan yang semakin dinamis, bank perlu membangun kemampuan data analytics yang tidak hanya berfokus pada pengolahan data, tetapi juga mampu menghasilkan insight yang relevan untuk mendukung strategi bisnis. Pemanfaatan analitik data memungkinkan bank melakukan pengambilan keputusan berbasis fakta (data-driven decision making) dalam berbagai area, seperti customer analytics, credit risk management, fraud prevention, marketing optimization, dan operational improvement.
Objectives
- Memahami peran strategis data analytics dalam meningkatkan kinerja dan daya saing industri perbankan.
- Memahami konsep data-driven decision making dan penerapannya dalam proses bisnis bank.
- Mengidentifikasi sumber data utama dan peluang pemanfaatan analitik untuk kebutuhan bisnis.
- Memahami berbagai jenis analitik: descriptive, diagnostic, predictive, dan prescriptive analytics.
- Menganalisis penerapan data analytics dalam area bisnis perbankan seperti kredit, risiko, pemasaran, dan layanan nasabah.
- Memahami pentingnya data governance, kualitas data, dan keamanan informasi dalam pengelolaan data.
- Menyusun strategi dan roadmap implementasi data analytics yang mendukung tujuan bisnis perbankan.
Course outline
- 1. Peran Data Analytics dalam Transformasi Perbankan
- Perkembangan data-driven banking
- Data sebagai aset strategis organisasi
- Tantangan pengelolaan data di industri perbankan
- Hubungan antara data analytics, AI, dan digital transformation
- 2. Konsep Dasar Data Analytics
- Pengertian dan manfaat data analytics
- Jenis-jenis analitik:
- Descriptive analytics
- Diagnostic analytics
- Predictive analytics
- Prescriptive analytics
- Perbedaan reporting, analytics, dan business intelligence
- 3. Data Landscape dalam Industri Perbankan
- Sumber data perbankan:
- Transaction data
- Customer data
- Credit data
- Digital channel data
- Market data
- Struktur dan karakteristik data perbankan
- Data integration dan data consolidation
- 4. Membangun Data Analytics Strategy
- Menentukan tujuan bisnis berbasis data
- Identifikasi use case analytics
- Penyusunan analytics maturity model
- Data analytics operating model
- Peran organisasi dan kompetensi data
- 5. Data Governance dan Data Management
- Prinsip data governance
- Data ownership dan data stewardship
- Data quality management
- Metadata management
- Data security dan privacy protection
- 6. Business Intelligence dan Dashboard Pengambilan Keputusan
- Konsep Business Intelligence (BI)
- Executive dashboard dan management reporting
- Key Performance Indicator (KPI) berbasis data
- Visualisasi data untuk insight bisnis
- Data storytelling untuk manajemen
- 7. Customer Analytics dalam Perbankan
- Customer segmentation
- Customer behavior analysis
- Customer lifetime value
- Personalization dan targeted marketing
- Customer experience analytics
- 8. Risk dan Fraud Analytics
- Credit risk analytics
- Early warning system
- Fraud detection analytics
- Transaction monitoring
- Model analitik untuk mitigasi risiko
- 9. Predictive Analytics dan Machine Learning untuk Bisnis Bank
- Konsep predictive modeling
- Feature engineering dan model evaluation
- Forecasting dan trend analysis
- Machine Learning untuk keputusan bisnis
- Integrasi analytics dengan AI
- 10. Implementasi Data Analytics dalam Organisasi Perbankan
- Menentukan prioritas use case
- Membangun data analytics platform
- Integrasi teknologi dan proses bisnis
- Change management dan budaya data
- Pengukuran manfaat dan ROI analytics
- 11. Studi Kasus dan Workshop
- Analisis kasus penggunaan data analytics pada perbankan
- Penyusunan business problem menjadi analytics use case
- Perancangan dashboard dan insight bisnis
- Penyusunan roadmap data analytics strategy
Participants
- Divisi Data & Analytics
- Divisi Information Technology (IT)
- Divisi Digital Banking
- Divisi Transformasi Digital
- Divisi Perencanaan Strategis
- Divisi Pengembangan Bisnis
- Divisi Manajemen Risiko
- Divisi Kredit
- Divisi Treasury
- Divisi Keuangan (Finance)
- Divisi Operasional
- Divisi Audit Internal
- Divisi Kepatuhan (Compliance)
- Divisi Pengembangan Produk
- Divisi Direksi
- Divisi Corporate Secretary
Method
- Pre-test
- Presentation
- Discussion
- Case study
- Post-test
Facilities
- Ruang Meeting Representatif
- Sertifikat Pelatihan Resmi
- Instruktur Profesional & Berpengalaman
- Training Kit Eksklusif
- Souvenir
- Pick Up Participant (Yogyakarta)
