Pelatihan ini dirancang untuk meningkatkan pemahaman dan kemampuan peserta dalam mengelola kualitas data kredit sebagai elemen kunci dalam mencapai target distribusi dan menjaga kesehatan portofolio kredit bank. Dalam era digitalisasi perbankan yang menuntut kecepatan, akurasi, dan transparansi, data kredit berkualitas tinggi menjadi dasar utama bagi setiap keputusan strategis, mulai dari penyaluran kredit baru, manajemen risiko, hingga evaluasi pencapaian kinerja divisi. Pelatihan ini menekankan pentingnya data governance, pengendalian kualitas data, dan kolaborasi lintas unit dalam membangun budaya kerja berbasis data yang konsisten dan terpercaya.
Tujuan
- Memahami peran penting quality data dalam proses bisnis kredit dan pencapaian target bank.
- Mampu mengidentifikasi dimensi kualitas data (akurasi, kelengkapan, konsistensi, ketepatan waktu, validitas) dalam konteks data kredit.
- Menguasai prinsip-prinsip data governance dan mekanisme pengendalian kualitas data kredit.
- Mengetahui cara mendeteksi dan memperbaiki anomali data yang berdampak pada distribusi dan portofolio kredit.
- Mampu menyusun rencana aksi peningkatan kualitas data kredit untuk mendukung pengambilan keputusan strategis dan pelaporan yang andal.
Materi Pokok
Hari 1 – Konsep dan Fondasi Kualitas Data Kredit
- Peran Data Kredit dalam Pencapaian Target Bank
- Hubungan antara data kredit dan strategi bisnis perbankan
- Dampak data buruk terhadap distribusi kredit dan portofolio
- Studi kasus: kegagalan pencapaian target akibat kesalahan data
- Dimensi Kualitas Data Kredit
- Lima pilar utama kualitas data: akurasi, konsistensi, kelengkapan, ketepatan waktu, validitas
- Indikator pengukuran kualitas data kredit
- Praktik audit dan data profiling untuk menilai kondisi data
- Kerangka Tata Kelola Data Kredit (Credit Data Governance Framework)
- Struktur tanggung jawab dan peran antar unit (Credit, Risk, IT, Compliance)
- Kebijakan dan standar pengelolaan data kredit
- Integrasi kualitas data dengan sistem core banking dan pelaporan regulator (BI, OJK)
- Root Cause Analysis: Mengidentifikasi Sumber Masalah Kualitas Data
- Analisis penyebab kesalahan input, duplikasi, dan inkonsistensi
- Teknik data lineage untuk menelusuri asal data kredit
- Strategi pencegahan kesalahan berulang melalui automasi dan kontrol sistem
Hari 2 – Implementasi, Monitoring, dan Peningkatan Berkelanjutan
- Teknik Peningkatan dan Pemeliharaan Kualitas Data Kredit
- Pembersihan data (data cleansing) dan validasi otomatis
- Penggunaan alat bantu (SQL, Excel, Data Quality Tools, Power BI)
- Desain data quality dashboard untuk monitoring berkelanjutan
- Integrasi Kualitas Data dengan Kinerja dan Portofolio Kredit
- Mengaitkan data berkualitas dengan KPI divisi kredit (NPL, Loan Growth, Approval Rate, TAT)
- Analisis dampak peningkatan kualitas data terhadap keputusan bisnis
- Studi kasus: transformasi data berkualitas sebagai pendorong efisiensi penyaluran kredit
- Membangun Budaya Data di Divisi Kredit
- Mendorong kesadaran dan tanggung jawab kolektif terhadap kualitas data
- Peran leadership dalam menanamkan data-driven culture
- Pengukuran kematangan organisasi dalam manajemen kualitas data
- Studi Kasus dan Rencana Aksi Implementasi
- Analisis kasus nyata perbaikan data kredit dari bank di Indonesia
- Simulasi pembuatan data quality improvement plan
- Diskusi kelompok: menyusun strategi kolaboratif antar-unit untuk menjaga kualitas data secara berkelanjutan
