Brzdí vás Excel? Vlastní datové aplikace rychle a bez programátorů.

Pokud pracujete s daty, velká část vaší práce se odehrává v Excelu. Ať už děláte reporting, analýzy nebo pravidelné přehledy, časem narazíte na stejné limity. Data rostou, soubory se zpomalují a stejné úpravy děláte pořád dokola.

Tohle se netýká jen analytiků. Řeší to markeťáci, produktoví manažeři, finance i provozní role. Zkrátka každý, kdo pracuje s daty pravidelně.

Možná hledáte způsob, jak:

Zrychlit práci s většími daty,
omezit opakující se manuální úpravy,
mít přehlednější výstupy
a nebýt závislí na vývojářích

Právě v takové chvíli dává smysl posunout se o krok dál. Od Excelu k jednoduchým datovým aplikacím, které si zvládnete vytvořit sami.

Od Excelu k Marimu

Marimo je nástroj, který vám umožní vytvářet malé datové aplikace. Rychle, jednoduše a bez potřeby být programátor. Místo složitých souborů si postavíte vlastní „mini nástroj“, který načte data, zpracuje je a zobrazí přesně tak, jak potřebujete.

Zůstáváte přitom v prostředí, které je vám blízké:

Pracujete s tabulkami
Používáte SQL nebo jednoduchý Python
Všechno je čitelné a snadno upravitelné

Navíc vám pomůžou AI asistenti přímo v editoru. Když si nebudete jistí, marimo vám dokáže napovědět nebo doplnit kód — takže se neztratí ani začátečníci.

Rozdíl je v tom, že výsledkem není jen analýza, ale aplikace, kterou můžete znovu použít nebo nasdílet kolegům.

Pokud umíte Excel (a ideálně trochu SQL), zvládnete s marimem během chvíle vytvářet věci, na které byste dříve potřebovali programátory.

V tomto článku si ukážeme jednoduchý příklad, na kterém uvidíte, jak to funguje v praxi.

Analýza cen za proklik

Video z úvodu tohoto článku ukazuje jednoduchou aplikaci. Načte ceník z reklamní sítě Seznam Nákupy a zobrazí základní přehled cen za proklik (CPC) pro jednotlivé kategorie.

Protože Seznam aktualizuje ceník každý týden, podobná aplikace se hodí každému markeťákovi. Zároveň jde o typ projektu, který je příliš malý na to, aby ho řešili programátoři — ideální use-case pro byznys uživatele. Ti si takovou jednoduchou aplikaci zvládnou vytvořit sami nebo s pomocí AI.

Aplikace je z 95 % postavená na jednoduchém SQL. Zbytek tvoří pár řádků Pythonu. O vše ostatní se stará marimo – interaktivní notebook.

Proč marimo

Tahle konkrétní aplikace vznikla bez AI, ale marimo umí umělou inteligenci využít. Když narazíte na složitější problém, můžete si pomoct:

Komerčními AI
Open-source modely běžícími lokálně nebo v síti

To ocení hlavně ti, kteří nechtějí posílat data mimo firmu.

Marimo je přirozený upgrade z Excelu. Pořád pracujete s daty, ale:

Zvládnete výrazně větší objemy (klidně stovky milionů řádků)
Snadno napojíte různé zdroje (Excel, databáze, lokální i firemní data)
Můžete vytvářet jednoduché aplikace a sdílet je s kolegy

Navíc nabízí:

Více pohledů (aplikace, slidy, sloupce)
Jednoduchý export do různých formátů

Nebudeme vás zahlcovat vším, co marimo umí. Zkuste si jedoduchý praktický příklad.

Získej superschopnosti, které ti zaplatí firma

Upgraduj svojí kariéru z firemního rozpočtu. Výhodné balíčky kurzů. Řekni o kurz šéfovi nebo HR.

Jak to funguje

Marimo pracuje s databázi DuckDB. Díky tomu můžete i na lokálním PC pracovat se stovkami milionů řádků. Filtrování i řazení je rychlé. Pokud často narážíte na limity Excelu, tady na ně rychle zapomenete.

Krok za krokem

Data vypadají takto:

cpc.csv

Jsou dostupná na webu LovelyData, vy ale nic stahovat nemusíte. Aplikace si je načte sama.

1. Načtení dat z CSV souboru

Ke stažení použijete SQL. Pokud znáte základy SQL, bude vám hned jasné, co kód dělá. I kdybyste SQL vůbec neznali, stejně ho snadno přečtete, protože se podobá angličtině.

CREATE TABLE cpc
AS
SELECT * FROM 'https://www.lovelydata.cz/media/files/cpc.csv'

2. Zobrazení statistik

Teď si spočítáte základní metriky: minimum, maximum a počet záznamů.

Kód je v Pythonu, opět dobře čitelný i pro začátečníky.

# Get Min, Max and Count
min = df["Min CPC [CZK]"].min()
max = df["Max CPC [CZK]"].max()
count = df["Max CPC [CZK]"].count()

# Make a stats
st_min = mo.stat(f"{min} Kč", label="Minimum", bordered=True)
st_max = mo.stat(f"{max} Kč", label="Maximum", bordered=True)
st_count = mo.stat(count, label="Categories count", bordered=True)

# Make it look nice
mo.hstack([st_min, st_max, st_count], justify="start", gap=2)