Совет директоров рассмотрел вопросы проведения годового Общего собрания акционеров. Корольков михаил газпром нефть


В потоке – IT – №126 (ноябрь 2015) – 2015 – Все выпуски – Журнал «Сибирская нефть» – Пресс-центр – ПАО «Газпром нефть» — официальный сайт компании

«Газпром нефть» внедряет технологии работы с большими массивами информации

«Информирован — значит богат», «Информирован — значит вооружен» — фразы, подобные этим, давно объяснили нам важность обладания информацией. Однако скорости, с которыми сегодня формируются и распространяются информационные потоки, просто не позволяют обрабатывать данные привычными способами. Для работы с гигантскими объемами информации все активнее используются технологии, получившие общее название big data

Информационные цунами

Информации становится все больше, а кривая ее роста стремится к экспоненте. Согласно результатам исследований, проведенных IDC по заказу корпорации ЕМС, каждые два года объемы информации в мире увеличиваются вдвое, и, по прогнозам, к 2020 году цифровая вселенная на нашей планете составит 40 зеттабайт. Пользуясь шаблонным сравнением, это примерно в 60 раз больше, чем песчинок на всех пляжах мира. При этом накопленные человечеством данные хаотичны. Они разнородны, часто не структурированы и в подавляющем большинстве случаев не подвергаются анализу. По статистике, сегодня проанализировано менее 1% всей имеющейся информации. А это означает, что при таком положении дел почти наверняка упускается что-то очень важное.

Источников больших данных в современном мире множество. В их качестве могут выступать непрерывно поступающая информация с измерительных устройств, аудио- и видеорегистраторов, потоки данных о местонахождении абонентов сетей сотовой связи и т.д. Считается, что рост общего объема информации происходит в основ- ном именно за счет автоматически генерируемых данных. К примеру, датчики, установленные на авиадвигателе, формируют около 10 Тб за полчаса. Примерно такие же потоки характерны для буровых установок и нефтеперерабатывающих комплексов.

Еще один важный источник растущих объемов информации — интернет, и в частности социальные сети, а также сервисы массовых коммуникаций. Например, только один сервис коротких сообщений Twitter, несмотря на ограничение длины сообщения в 140 символов, генерирует поток 8 Тб в сутки, а сеть Facebook ежемесячно выкладывает в открытый доступ 30 млрд новых источников информации.

Собственно, массовое распространение перечисленных выше технологий и принципиально новых моделей использования различного рода устройств и интернет-сервисов послужило отправной точкой для проникновения больших данных едва ли не во все сферы деятельности человека.

Действительно, трудно найти отрасль, для которой проблематика больших данных была бы неактуальной. Умение оперировать большими объемами информации, анализировать взаимосвязи между ними и выявлять важные закономерности позволило бы помочь в принятии взвешенных бизнес-решений, составлении точных прогнозов и повышении эффективности текущей деятельности.

Однако не все так просто. Работа с большими данными предполагает нечто большее, чем традиционный анализ огромных объемов информации. Проблема не в самом размере информационных потоков, а в том, что значительная их часть представлена в формате, плохо соответствующем традиционному структурированному формату баз данных. Это веб-журналы, видеозаписи, текстовые документы, машинный код или, например, геопространственные данные. Все это хранится во множестве разнообразных хранилищ. В результате можно иметь доступ к огром- ному объему собственных данных, но не располагать необходимыми инструментами, чтобы установить взаимосвязи между ними и сделать на их основе значимые выводы. При этом данные обновляются все чаще и чаще — и в итоге возникает ситуация, в которой традиционные методы анализа информации с ними просто не справляются. Именно это и открывает дорогу технологиям больших данных.

От термина до продукта

Большие данные (big data)

Cерия подходов, инструментов и методов обработки структурированных и неструктурированных данных огромных объемов и значительного многообразия для получения воспринимаемых человеком результатов,

эффективных в условиях непрерывного прироста, распределения по многочисленным узлам вычислительной сети. Большие данные объединяют техники и технологии, которые извлекают смысл из данных на экстремальном уровне практичности.

Считается, что термин «большие данные» ввел в употребление Клиффорд Линч, редактор журнала Nature. 3 сентября 2008 года в свет вышел специальный номер журнала на тему «Как могут повлиять на будущее науки технологии, открывающие возможности работы с большими объемами данных?». В спецвыпуск вошли материалы о феномене взрывного роста объемов и многообразия обрабатываемых данных и технологических перспективах их использования и анализа. С 2009 года термин широко распространился в деловой прессе, а уже в 2010-м появились первые продукты и решения, относящиеся к проблеме обработки больших данных. К 2011 году большинство крупнейших поставщиков информационных технологий начали использовать понятие о больших данных в своих стратегиях.

Существует множество разнообразных методик анализа массивов данных, в основе которых лежит инструментарий, заимствованный из статистики и информатики. К их числу, к примеру, относятся методы класса data mining (добыча данных), такие как кластерный и регрессионный анализ, а также машинное обучение, А/В-тестирование и т.д. На основе этих методик IT-компании создают аналитические системы для работы с big data.

В этой области создано уже достаточно много IT-продуктов. В их разработке преуспели IBM, Oracle, Microsoft, Hewlett-Packard, EMC и Teradata. Помимо общеизвестных мировых брендов в число разработчиков входит и большое число компаний-стартапов, ориентированных именно на создание инструментов для big data. Например, большую популярность наряду с патентованными решениями приобрело открытое программное обеспечение Apache Hadoop, на основе которого сформировалось уже целое направление по созданию средств анализа больших данных.

Впрочем, до разработки полного спектра решений, в которые бы входили сбор, хранение, обработка, анализ и интерпретация данных, в том числе их визуализация, еще очень и очень далеко. Тем не менее сегодня технологии big data уже успешно реализуются в ряде сфер деятельности. В их числе банки, телеком, ретейл, энергетика, медицина и управление городской инфраструктурой.

Несмотря на малый срок существования технологий big data, уже есть оценки их эффективного использования, основанные на реальных примерах. Один из самых высоких показателей относится к энергетике — по оценкам аналитиков, технологии big data способны на 99% повысить точность распределения мощностей генераторов. Очевидны перспективы этого направления и в нефтегазовой отрасли, работа которой зависит от многочисленных технологических и бизнес-процессов, генерирующих значительные информационные потоки. Многие из компаний уже пытаются в том или ином виде опробовать технологии big data для решения своих задач.

Большие возможности больших данных

Первое и самое очевидное использование технологий работы с большими данными — геологогеофизические моделирование, обработка данных сейсморазведки. Очевидно, что это позволит повысить точность интерпретации и, соответственно, быстрее выйти на промышленную добычу нефти. В сфере переработки, где информационные потоки растут лавинообразно с повышением уровня автоматизации, внедрением интеллектуальных систем управления, big data позволят решить проблемы с хранением данных, обработкой неструктурированной информации (данные о технологических процессах, состоянии оборудования, потреблении электроэнергии и т.д.) и ее анализом, станут шагом к внедрению углубленных прогностических моделей. Технологии обработки больших массивов данных в сбытовом сегменте позволят собирать, хранить и анализировать огромное количество информации из множества источников, таких, например, как программы лояльности (данные о клиентах), системы анализа социальных сетей (выявление лидеров мнений и отношения к бренду), видеоаналитика (распознавание пола, возраста, количества пассажиров, марки автомобиля) и т.д. Собирая и обрабатывая информацию из различных источников, современные аналитические системы могут обнаруживать взаимосвязи в поведении потребителя, выявлять потребительские привычки и формировать маркетинговые и коммерческие рекомендации.

Рыночное решение big data находится не просто на стадии активного формирования, а в самом начале этой стадии

Это только специфические направления применения. Но очевидно, что технологии big data позволят существенно повысить эффективность работы и в общеэкономических сферах. Таких, например, как экономика и корпоративное планирование, где необходимо проведение корреляционного анализа, позволяющего выявить рыночные показатели, влияющие на выручку, или спрогнозировать эластичность спроса по каналам и категориям клиентовна основе исторических данных для последующего использования при расчете цен на продукты. Даже в сфере управления персоналом и коммуникаций сегодня приходится анализировать сверхбольшие объемы данных как внутри, так и за пределами компании: онлайн-версии печатных профессиональных и новостных изданий, социальные медиа, блоги, форумы, обезличенную внутреннюю переписку, результаты опросов сотрудников и потребителей.

Михаил Корольков,руководитель направления стратегического развития информационных технологий «Газпром нефти»

Тематика big data сегодня весьма актуальна для большинства отраслей и видов бизнеса, включая и нефтегазовую промышленность. Это важный инструмент повышения эффективности бизнеса, однако в настоящее время у нас практически нет опыта работы с этим инструментом. Поэтому идея пилотного проекта «Аналитика самозапусков УЭЦН после аварийных отключений электроэнергии» заключалась, с одной стороны, в том, чтобы опробовать технологию больших данных на практике, а с другой — оценить возможный эффект от результатов ее использования. Итоги испытаний достаточно убедительно показали, как с помощью big data можно получить новые качества, которые были бы невозможны без использования инструментов больших данных. Успешный опыт применения big data в БРД дает нам возможность распространения этой практики и на другие направления деятельности «Газпром нефти».

Первый опыт

Интересно, что при всем разнообразии задач вендорские решения в сфере big data пока не приобрели ярко выраженной отраслевой направленности. Рынок находится не просто на стадии активного формирования, а в самом начале этой стадии. «Газпром нефть», например, начала развитие этого перспективного направления с использования системы Teradata Aster для анализа эксплуатации фонда скважин.

Целью пилотного проекта под названием «Аналитика самозапусков установок электроцентробежных насосов после аварийных отключений электроэнергии», реализация которого завершилась в августе 2015 года, стало использование инструментов big data для выявления причин сбоев автоматического перезапуска насосов после аварийного отключения электропитания. Для проведения исследований рабочая группа, в которую вошли специалисты Научнотехнического центра компании, IT-департамента «Газпром нефти» и Teradata, использовала более 200 млн записей, полученных в 2014 году с контроллеров систем управления на 1649 скважинах, а также записи рестартов напряжения из аварийных журналов. Изучение и анализ этой информации с использованием традиционных инструментов оказались невозможны, поскольку речь шла о большом объеме неструктурированных данных — в каждой модели системы управления применяются различные форматы записей. При этом решение задачи осложнялось зависимостью работы насосов от множества различных факторов: скважинных условий, условий эксплуатации, схемы электроснабжения и т.д.

С помощью аналитической системы все данные были обработаны и созданы визуализированные модели цепочек событий, имеющих отношение к самозапуску насосов, а также карты вероятностного распределения причинноследственных связей. Применение инструментов big data позволило не только сформировать и проверить набор различных гипотез о причинах сбоев в автозапуске, но и получить информацию о ранее неизвестных взаимосвязях в работе насосного оборудования, в частности появлении в ряде случаев эффекта турбинного вращения, который приводит к обратному сливу нефти при отключении электропитания насоса. Результаты исследований еще предстоит детально изучить, однако уже сейчас в «Газпромнефть НТЦ» отмечают высокую эффективность технологии больших данных при решении задач блока разведки и добычи. И это только первый шаг, который компания сделала на пути к применению технологий больших данных.

www.gazprom-neft.ru

Участники | Содействие ИТ цифровой трансформации в ПАО “Газпром нефть”

Участники

Участник

Компания

Должность

1

ИТСК

Руководитель направления отдела корпоративных коммуникаций и связей с общественностью

2

Газпром нефть

Начальник управления по корпоративной ИТ архитектуре

3

Газпром нефть

Начальник Управления по развитию

4

Газпром нефть

Руководитель направления стратегического развития ИТ

5

Газпром нефть

Заместитель Генерального директора по организационным вопросам

6

Газпром нефть

Начальник Департамента ИТАТ

7

Газпром нефть

Начальник управления экономической эффективностью

8

Газпром нефть

Начальник управления по работе с персоналом и организационному развитию корпоративных функций

9

ИТСК

Директор центра монетизации данных

10

Газпром нефть

Начальник управления аудита информационных технологий

11

Газпром нефть

Руководитель направления управления по работе с персоналом и организационному развитию

12

ИТСК

Директор дирекции разведки и добычи

13

Газпром нефть

Руководитель направления, Управление экономической эффективности

14

ИТСК

Заместитель генерального директора по ИТ

15

ИТСК

ВРИО Генерального директора

16

ИТСК

Заместитель Генерального директора по организационным вопросам

17

Газпром нефть

Руководитель направления по автоматизации и метрологии

18

Газпром нефть

Директор программ по цифровой трансформации и непрерывности деятельности

19

Газпром нефть

Начальник управления общекорпоративных проектов

20

Газпром нефть

Начальник управления информационных технологий корпоративных функций

Приглашенные CIO

Участник

Компания

Должность

21

Школа ИТ-менеджмента РАНХиГС

преподаватель

22

Точный Сервис

Генеральный директор

23

4CIO

Член Совета Клуба

Партнеры

Участник

Компания

Должность

24

Atos

директор по продажам

25

CDC (Центр Корпоративных разработок)

Президент ГК

26

CISCO Systems

Менеджер по работе со стратегическими заказчиками

27

CISCO Systems

Заместитель генерального директора

28

Visiology / Polymedia

CEO Visiology

29

CISCO Systems

Менеджер по развитию новых технологий

30

Atos

Директор департамента Больших Данных и безопасности

31

Orange Business Services Russia & CIS

Директор по продажам в нефтегазовом секторе

32

Orange Business Services Russia & CIS

Руководитель дирекции по продажам ключевым клиентам

33

Техкомпания Хуавей

Менеджер

34

Lenovo EE/A

Менеджер по развитию бизнеса с заказчиками нефтегазового сектора

35

Polymedia

Генеральный директор

36

Техкомпания Хуавей

Руководитель направления по работе со стратегическими заказчиками

37

Физприбор

Заместитель генерального директора по системной интеграции и кибербезопасности

38

Росплатформа

Управляющий директор

39

Техкомпания Хуавей

архитектор компании Huawei

40

Polymedia

Заместитель директора по работе с корпоративными заказчиками

41

Лаборатория Касперского

Руководитель направления Безопасность Интернета Вещей

42

Nutanix

Технический директор по РФ, СНГ, Восточной Европе, Израиль и Турция

Организаторы

Участник

Компания

Должность

43

4CIO

Директор Управляющего офиса

44

4CIO

Редактор 4CIO Digest

45

4CIO

Event-менеджер

46

4CIO

Директор по работе с партнерами

4cio.ru

Содействие ИТ цифровой трансформации в ПАО “Газпром нефть”

Конференция «Содействие цифровой трансформации ИТ в ПАО «Газпром нефть»» прошла с 28 февраля по 4 марта, и её деловая программа стартовала вечером первого же дня, начавшись с установочной сессии.

Открыли сессию выступления Константина Кравченко (Газпром нефть, Начальник департамента ИТАТ) Михаила Королькова (Руководитель направления стратегического развития ИТ), Нины Суховой (Газпром нефть, Директор программ по цифровой трансформации и непрерывности деятельности), где они обозначили проблематику, стоящую на повестке дня конференции. Основная мысль выступлений заключалась в следующем: времена изменились, и речь идёт о по-настоящему новой эпохе в истории нефтегазового сектора.

На сегодняшний день эффективность работы такой компании, как ПАО «Газпром нефть» - это не просто эфемерный критерий, который должен измеряться по определённым показателям, но основная цель работы и единственный способ выжить на современном рынке. А для достижения новых показателей эффективности подразделениям компании (и в первую очередь ИТ) предстоит измениться всерьёз и начать предлагать по-настоящему инновационные продукты и бизнес-модели.

На сегодняшний день, даже несмотря на лидирующую позицию ПАО «Газпром нефть» в части цифровизации, перед ИТ-службой компании по-прежнему постоянно появляются новые задачи - включая изменения в госрегулировании, появление санкционных ограничений, меняющиеся взаимоотношения с вендорами и многое другое. И в этих условиях компании по-прежнему необходимо выполнять своё предназначение и получать прибыль. Естественно, такое положение вещей порождает массу интересных комплексных задач, которые и стояли на повестке дня мероприятия.

На установочной сессии состоялось и несколько дискуссий, в ходе которых представители партнёров высказывали собственные мнения и взгляды касательно обсуждаемой проблематики. Подробнее с содержанием установочной сессии можно ознакомиться на видео ниже.

Второй день конференции был посвящён практической части - он начался с лекции Андрея Ковалёва (Точный Сервис, Генеральный директор) на тему COBIT 5, в ходе которой лектор раскрыл для аудитории точное определение пакета стандартов COBIT, осветил сценарии практического применения, обрисовал алгоритмы построения целевой модели системы управления, объяснил принципы взаимодействия COBIT 5 с другими стандартами и методиками, после чего перешёл непосредственно к академическому обоснованию разделов пакета стандартов. По результатам лекции также состоялась небольшая дискуссия, где собравшиеся в зале задали свои вопросы касательно применения COBIT в реальных бизнес-процессах ПАО «Газпром нефть».

Далее последовала практическая часть - её провёл Павел Алфёров (ИТМ РАНХиГС, преподаватель). В процессе практического занятия с аудиторией Павел разделил зал на группы, отвечающие за различные направления, помог представителям подразделений компании кристаллизовать конкретные, осязаемые цели для направлений деятельности компании и найти оптимальные подходы к построению стратегического подхода в каждом направлении.Ознакомиться с ключевыми моментами практической части можно на видео.

Также были представлены и доклады партнёров - свои презентации представили Максим Шапошников (Nutanix), Хусейн Аз-Зари (CDC), Михаил Светлов (Huawei), Роман Гоц (Bull), Игорь Гиркин (CISCO Systems), Иван Вахмянин (Visiology), Вадим Подольный (Физприбор), Андрей Тихонов (Лаборатория Касперского) и Владимир Рубанов (Росплатформа). С их выступлениями можно ознакомиться на видео, а презентации спикеров можно скачать здесь.

Третий день мероприятия был посвящён подведению итогов конференции.

Слушатели лекции о COBIT и участники практической части представили руководству компании результаты анализа практической части и выводы, которые были сделаны по итогам разбора целей, задач и предполагаемой стратегии дальнейшего развития ИТ-подразделения компании. Константин Кравченко и Нина Сухова выступили перед залом и вышестоящим руководством с собственным видением дальнейших шагов в направлении цифровой трансформации, которая и была основной темой конференции. По словам Константина Кравченко, на сегодняшний день цифровая трансформация с учётом принципов импортоопережения - единственный на сегодняшний день способ обеспечить адекватный ответ на внешние политические вызовы и внутренние отраслевые требования по эффективности.

Слово было предоставлено и представителям партнёров, а также лектору практической части Павлу Алфёрову, которые осветили собственные взгляды на возможные варианты решения задач, стоящих перед ИТ-подразделением ПАО «Газпром нефть». Состоялась небольшая дискуссия по теме конкретных сценариев применения решений, представленных накануне, в общей стратегии компании. Подробнее с подведением итогов можно ознакомиться на видео.

Мы благодарим всех спикеров и участников конференции - и ждём вас на грядущих мероприятиях!

4cio.ru

На юбилейном х конгрессе «Подмосковные вечера» участники обсудили вопросы эффективности анализа данных для производства и коммерческой деятельности

1 Октября 2016

На юбилейном х конгрессе «Подмосковные вечера» участники обсудили вопросы эффективности анализа данных для производства и коммерческой деятельности

Москва, 30 сентября 2016 года - Главное ИТ-событие года, юбилейный Конгресс «Подмосковные Вечера», прошел в подмосковном Атлас Парк отеле. В Конгрессе приняли участие свыше 250 представителей индустрии, включая CIO крупнейших российских компаний, а также представителей отечественных и зарубежных разработчиков ИТ-решений.

1475592093_IMG_0343.jpg

В ходе секций мероприятия обсуждались актуальные для российского ИТ-рынка темы: ситуация на фронте импортозамещения и импортоопережения, инновации в ИТ и предоставление бизнесу все новых конкурентных преимуществ, промышленный интернет вещей и информационная безопасность, новые подходы к развитию ИТ-департамента и front-office, большие данные и взаимоотношения с HR-департаментами.

В число участников и спикеров вошли Дмитрий Алтухов (ИНТЕР РАО ИТ), Сергей Кирюшин (Федеральное агентство по туризму РФ), Кирилл Варламов (ФРИИ), Евгений Чаркин (РЖД), Кирилл Корнильев (IBM CEE), Елена Новикова (Polymedia), Илья Массух (Фонд Информационной Демократии), Алексей Телятников (Ростелеком), Алексей Бунин (ПАО ОАК), Игорь Богачев (Фонд Сколково), Андрей Филатов (IBM EE/A), Сергей Емельченков (Почта России), Илья Зырянов (Иннопрактика), Михаил Носов (Вертолеты России), Тамара Меребашвили (ИНТЕР РАО ИТ), Карл Сумманен (ВТБ), Максим Тищенко (Банк России) и многие другие.

1475592217_IMG_8968.jpg

В рамках конгресса 26 сентября состоялась работа секции «Как заставить работать данные?» под руководством Елены Новиковой, генерального директора компании Polymedia и учредителя компании по разработке BI-систем Visiology. В числе спикеров секции выступили Вадим Егоров (Сбербанк Страхование, Директор по ИТ), Александр Шмид (ЕС-лизинг, Председатель правления), Иван Вахмянин (Visiology, CEO), Вадим Верещагин (Руководитель по продажам когнитивных решений IBM) и Корольков Михаил (Газпромнефть, руководитель направления стратегического развития ИТ).

Ключевым вопросом обсуждения стало грамотное использование данных для повышения эффективности производства или управленческой деятельности. Как организовать сбор данных в организации, возможно ли импортозамещение в области создания платформ для анализа и моделирования данных, где и как готовить специалистов. По мнению участников круглого стола, процесс сбора и хранения данных в российских компаниях пока организован не оптимально. Требуется создание внутренних стандартов и отладка процесса, только после этого можно приступать к решению задач анализа больших данных и предсказательной аналитики. С другой стороны, умение работать с данными и извлекать из этого пользу является важнейшим элементом конкурентоспособности предприятий в современном бизнесе. Выступления участников круглого стола вызвали оживленную дискуссию.

«Очень важным для многих является выбор платформы для работы с данными: должна ли быть эта платформа российской или зарубежной, какие бывают риски при внедрении российских и зарубежных разработок, где и по каким методикам готовить специалистов этой области. Я уверена, что активная дискуссия – признак важности и своевременности поднимаемых вопросов, значит, круглый стол был полезен участникам конференции», - подчеркнула Елена Новикова.

Мероприятие прошло при поддержке ФРИИ, Иннопрактика, Сколково, АПКИТ, Фонда содействия инновациям и других российских технологических и инновационных компаний и организаций. Организатор конгресса – Клуб 4CIO.

Подробная информация о мероприятии: http://pv2016.4cio.ru

Информация о Клубе 4CIO: http://www.4cio.ru

Метки:

ru.visiology.su

Совет директоров рассмотрел вопросы проведения годового Общего собрания акционеров

Релиз

2 февраля 2018, 17:35

Совет директоров принял решение провести годовое Общее собрание акционеров ПАО «Газпром» 29 июня 2018 года в г. Санкт-Петербурге.

Список лиц, имеющих право на участие в собрании акционеров, будет составлен на основании данных реестра акционеров ПАО «Газпром» на конец операционного дня 4 июня 2018 года.

Совет директоров утвердил списки кандидатур для голосования на собрании акционеров по выборам в Совет директоров и Ревизионную комиссию ПАО «Газпром».

Совет директоров включил в повестку дня собрания акционеров следующие вопросы:

  • утверждение годового отчета Общества;
  • утверждение годовой бухгалтерской (финансовой) отчетности Общества;
  • утверждение распределения прибыли Общества по результатам 2017 года;
  • о размере дивидендов, сроках и форме их выплаты по итогам работы за 2017 год и установлении даты, на которую определяются лица, имеющие право на получение дивидендов;
  • о выплате вознаграждений за работу в составе Совета директоров (наблюдательного совета) членам Совета директоров, не являющимся государственными служащими, в размере, установленном внутренними документами Общества;
  • о выплате вознаграждений за работу в составе Ревизионной комиссии членам Ревизионной комиссии, не являющимся государственными служащими, в размере, установленном внутренними документами Общества;
  • избрание членов Совета директоров (наблюдательного совета) Общества;
  • избрание членов Ревизионной комиссии Общества;
  • утверждение аудитора Общества.

Справка

Список кандидатур для голосования на годовом Общем собрании акционеров по выборам в Совет директоров ПАО «Газпром»:

1. 

Акимов Андрей Игоревич

Председатель Правления «Газпромбанк» (Акционерное общество)

2. 

Зубков Виктор Алексеевич

специальный представитель Президента Российской Федерации по взаимодействию с Форумом стран-экспортеров газа

3. 

Кулибаев Тимур Аскарович

Председатель Объединения Юридических лиц «Казахстанская ассоциация организаций нефтегазового и энергетического комплекса „KAZENERGY“», Председатель Президиума Национальной палаты Предпринимателей Республики Казахстан «Атамекен»

4. 

Мантуров Денис Валентинович

Министр промышленности и торговли Российской Федерации

5. 

Маркелов Виталий Анатольевич

заместитель Председателя Правления ПАО «Газпром»

6. 

Мартынов Виктор Георгиевич

ректор Российского государственного университета нефти и газа (национального исследовательского университета) имени И.М. Губкина

7. 

Мау Владимир Александрович

ректор Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации

8. 

Миллер Алексей Борисович

Председатель Правления ПАО «Газпром»

9. 

Новак Александр Валентинович

Министр энергетики Российской Федерации

10. 

Патрушев Дмитрий Николаевич

Председатель Правления АО «Россельхозбанк»

11. 

Середа Михаил Леонидович

заместитель Председателя Правления — руководитель Аппарата Правления ПАО «Газпром»

 

Управление информации ПАО «Газпром»

Последние новости по теме

www.gazprom.ru


Смотрите также