Dalam persaingan bisnis, salah satu cara untuk memenangkan persaingan adalah dengan memanfaatkan keunggulan teknologi. Salah satu teknologi yang dapat digunakan untuk memenangkan persaingan tersebut adalah teknologi informasi. Salah satu pemanfaatan teknologi informasi yang paling populer di bidang perbankan adalah penggunaan electronic channel (e-channel) seperti halnya ATM dan Internet Banking. Melalui e-channel, nasabah dapat melakukan berbagai transaksi keuangan secara mandiri. Seiring berkembangnya teknologi e-channel dan tuntutan bisnis, jumlah serta kompleksitas transaksi melalui jaringan e-channel juga semakin meningkat. Teknologi e-channel perlahan mulai menggeser peranan teller dan menjadi sebuah fitur yang diandalkan keberadaannya oleh para nasabah perbankan. Data transaksi yang dihasilkan pun menjadi semakin besar. Pertumbuhan data ini membuat proses pelaporan semakin berat dan berpotensi menjadi data tomb karena tidak pernah dimanfaatkan. Salah satu solusi yang ditawarkan oleh teknologi informasi adalah dengan data warehouse. data warehouse sendiri merupakan konsep yang pertamakali diperkenalkan oleh IBM sebagai “Information Warehouse”, dimana sebuah perusahaan diharapkan mampu menggunakan arsip data transaksional mereka untuk mendapatkan sebuah competitive advantage (Connoly dan Begg, 2005). Melalui pemanfaatan konsep data warehouse ini pada data transaksional e-channel, diharapkan proses pelaporan dan analisis pada data dengan jumlah yang besar dapat berjalan dengan cepat dan efektif. Selain itu, melalui pemanfaatan data mining, diharapkan dapat digali informasi-informasi berharga yang dapat dimanfaatkan untuk membantu membuat keputusan bisnis yang lebih tepat. Penelitian ini bertujuan untuk menjawab kebutuhan bank akan adanya sebuah teknologi yang mampu menangani proses pelaporan, analisis dan penggalian informasi dari data transaksional yang jumlahnya besar. Data transaksi e-channel nasabah di Bank XYZ akan diolah menjadi data warehouse, untuk kemudian diproses melalui algoritma data mining yang sesuai untuk menggali informasi yang diinginkan. Melalui penelitian ini, diharapkan pola-pola transaksi e-channel di Bank XYZ dapat dikenali untuk membantu pengembangan kualitas sistem e-channel di Bank XYZ. Pengembangan data warehouse pada sistem e-channel Bank XYZ mempermudah proses pelaporan serta analisis data, sehingga dihasilkan informasi mengenai kinerja fitur, kinerja terminal, serta analisis kegagalan transaksi di jaringan e-channel Bank XYZ. Penggunaan algoritma Microsoft Time Series menghasilkan prediksi kebutuhan uang tunai di jaringan e-channel Bank XYZ yang dapat digunakan untuk meningkatkan kualitas layanan e-channel di Bank XYZ. Penggunaan algoritma Microsoft Decision Tree dan Support Vector Machine menghasilkan informasi mengenai nasabah yang memiliki kemungkinan lebih besar untuk membeli kartu kredit. Informasi ini dapat digunakan untuk menyusun strategi pemasaran kartu kredit yang lebih efektif dan tepat sasaran.