Programme: Marketing MSc from 2019/20/Term 1
Subject Role: Compulsory
Recommended semester: 2
Programme: Master of Business Administration MSc from 2019/20 Term 1
Subject Role: Compulsory
Recommended semester: 4
Objectives
In medium and large companies, IT is a “black box” that is not transparent for employees of different business units. The main objective of the course is therefore to make students understand how a company’s IT works and what happens inside the “box”. From a managerial point of view, we place great emphasis on how students can see how companies can increase their competitiveness with IT solutions and how they can achieve efficiency improvements in certain functional areas. From a marketing point of view, our main goal is to improve customer relations, customer value and the external perception of the company / enterprise with the help of IT systems. During the lectures, on the one hand, we provide a theoretical basis with an information management approach. On the other hand, with many examples and cases, we show where the world is in terms of information technology, what new types of systems there are, and what the most important concept today is, digital transformation. During the mid-year homework, students have the opportunity to reflect on the possibilities of digital transformation for their own employer and company, and to develop a high-level strategy for the implementation of the transformation.
Academic results
Knowledge
- Have knowledge of the basic, comprehensive concepts, theories and contexts of corporate informatics
- Have mastered the basic methods of system development and operation.
- Have got acquainted with the current IT tools of the world, which can be used to support corporate processes.
- Understand what digital transformation means.
- Understand why a data-driven approach is becoming increasingly important in business processes.
Skills
- Are using the learned theories and methods, they are able to critically review, evaluate and renew the IT operation of their own company and enterprise.
- Are able to make proposals for the development of a new IT strategy.
- Can formulate the benefits of digital transformation and create a high-level plan for the transformation.
- Are able to work with IT colleagues to improve current processes
Attitude
Independence and responsibility
- Learn and perform the specified tasks independently, under general professional supervision.
- Actively participate in classes and project assignments.
- Are responsible for their analyzes, conclusions and decisions.
Teaching methodology
Lectures, written and oral communication, use of IT tools and techniques during the lecture and optional tasks to be done independently.
Materials supporting learning
- Digitális transzformációról szóló HBR és McKinsey tanulmányok, valamint HBS esettanulmányok (case studies).
- IT, AI, Big Data, gépi tanulás, IoT, Ipar 4.0 témákról szóló szakcikkek és tanulmányok (a tantárgy oktatási lapján rendszeresen aktualizált).
- HBR and McKinsey studies on digital transformation and HBS case studies.
- Articles and studies on IT, AI, Big Data, Machine Learning, IoT, Industry 4.0 topics (regularly updated on the subject's teaching sheet).
General Rules
A 2.2. pontban megfogalmazott tanulási eredmények értékelése önként vállalt házi feladatok, illetve vizsga alapján történik.
Performance assessment methods
A) Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása: Órai részvétel (25%): A hallgatók órai részvételét és aktivitását az oktató(k) a szorgalmi időszak végén értékelik. Az elérhető max. pontszám 25. Önként vállalt házi feladat (75%) teljesíthető a félév során kiadott témában: 8-10 oldalas ppt prezentáció készítése a digitális transzformáció félév során kiadott témakörében. A teljesítéssel maximum 75 pont, azaz 100% vizsga-részarány szerezhető, tehát az írásbeli ezzel a házi feladattal kiváltható. B) Vizsgaidőszakban végzett teljesítményértékelés A vizsga elemei: 1. Írásbeli teljesítményértékelés: A vizsga max. 50 perces, és 50 darab feleletválasztós illetve esettanulmányi kérdést tartalmaz. A vizsgateszten max. 75 pont érhető el.
Percentage of performance assessments, conducted during the study period, within the rating
- Órai részvétel : 25%
- Önként vállalt házi feladat (ez a teljesítés kiválthatja az írásbeli vizsgát a hallgató saját döntése alapján).: 75%
Percentage of exam elements within the rating
- Írásbeli teljesítményértékelés (vizsgateszt): 75%.
Conditions for obtaining a signature, validity of the signature
Nincs aláírás megszerzési kötelezettség.
Issuing grades
% | |
---|---|
Excellent | 90-100 |
Very good | 87,5–90 |
Good | 75–87 |
Satisfactory | 62–74,5 |
Pass | 50–61,5 |
Fail | 50 |
Retake and late completion
1) Az egyes évközi teljesítményértékelésekhez nem tartozik egyenkénti minimumkövetelmény. 2) A határidőre be nem adott projektfeladat nem pótolható, ill. a beadott feladat nem javítható. 3) A vizsgateszt újbóli megírása, pótlása, javítása a mindenkor érvényes vizsgaszabályzat szerint.
Coursework required for the completion of the subject
Nature of work | Number of sessions per term |
---|---|
részvétel a kontakt tanórákon | 6x3=18 |
felkészülés az órákra | 6x2=12 |
Projektfeladat elkészítése | 40 |
kijelölt írásos tananyag önálló elsajátítása és vizsgafelkészülés | 18 |
vizsga | 2 |
összesen | 90 |
Approval and validity of subject requirements
Topics covered during the term
A 2.2. pontban megfogalmazott tanulási eredmények eléréséhez a tantárgy a következő tematikai blokkokból áll.
Lecture topics | |
---|---|
1. | Információrendszerek az ERP-n túl: ; CRM (ügyfélkapcsolat-kezelés); BI (üzleti intellgencia); CPQ (konfigurálás, árazás, ajánlatadás); GRC (kormányzás, kockázat, megfelelés) |
2. | Információmenedzsment modellek: rendszerfejlesztés és üzemeltetés; vízesésmodell vs agilis fejlesztés; devops; igénymenedzsment |
3. | Az IT sikeres megújulásának elemei; IT stratégia az üzleti stratégiával összhangban; IT kontrolling; IT szerepek és szervezet |
4. | Digitális transzformáció ; A digitális transzformáció makró és mikró hajtóerei; A digitalis üzleti modellek sajátosságai – ár, szabványok, termékvonal, platformok stb.; Példák hagyományos iparágak átalakulására és újak megjelenésére |
5. | Adatvezérelt technológiák; Big data; AI – mesterséges intelligencia; gép tanulás, mélytanulás |
6. | Nagy projektek kihívásai és tanulságai |
Additional lecturers
Name | Position | Contact details |
---|---|---|
Dr. Nemeslaki András | egyetemi tanár | nemeslaki.andras@gtk.bme.hu |