El estado de las cosas: QGIS vs ArcGIS

Desde la óptica de un blog como este, dedicado al open-source y al data-science, no hay modo en que ArcGIS, un programa de 32 bits (eso significa, amable lector, que corre igual de lento en una computadora de cibercafé y en un Ryzen o un Xeon), no human-readable, m-o-n-o-p-l-a-t-a-f-o-r-m-a, con un scripting sin resaltado de sintaxis de python, etc. pueda compertir con QGIS, un multiplataforma (android incluido), con sus 64 bits, su scripting, su docilidad para programar y su integración con herramientas como GRASS, R, Orpheo y SAGA.










Pero una cosa es lo lógico y demostrable y otra cosa es esa dura amalgama de moda con inercia y con publicidad. Sin embargo, hoy día se puede ver como el software open-source geoespacial ha desbancado, en lo que pareciera ser para siempre, al software privativo En gis.stackexchange, el principal foro para preguntar y convertirse en expertos, y por tanto el mejor termómetro de la popularidad de herramientas informáticas, QGIS rebasa, desde mediados de 2016, en cantidad de preguntas a la familia Arc, a nivel mundial. En Europa, un continente con mayor peso del bien común en las políticas públicas, esta tendencia data desde el principio de gis.stackexchange. Latinoamérica en conjunto, al igual que el viejo continente, prefiere desde hace mucho al SIG libre, sin embargo su volumen de preguntas es muy limitado. En Estados Unidos -el stronghold de ESRI, Arc descendió para tener los mismos volúmenes de preguntas que QGIS. Un fenómeno notable es que, a nivel mundial, los usuarios de QGIS hacen muy pocas preguntas en vacaciones, lo que indica que sí las pueden disfrutar.

Al igual que ArcGIS, el shapefile, ha perdido terreno frente a alternativas human-readable, principalmente el geojson, el cual es el estándar de comunicación de datos geoespaciales de internet (la js de json es de java-script, el lenguaje más popular al momento -todavía supera a python por menos de una decena de consultas diarias).

La información se saca con consultas SQL (provista más abajo) de la siguiente liga:

https://data.stackexchange.com/gis/query/new


con un ligero proceso en R obtienes estos gráficos de ggseas.

SELECT   DATEADD(mm, (Year(Posts.CreationDate) - 1900) * 12 + Month(Posts.CreationDate) - 1, 0) AS Month,
  Tags.TagName, Users.Location, Posts.Id,
  COUNT(*) AS Questions

FROM Tags
  LEFT JOIN PostTags ON PostTags.TagId = Tags.Id
  LEFT JOIN Posts ON Posts.Id = PostTags.PostId
  LEFT JOIN PostTypes ON PostTypes.Id = Posts.PostTypeId
  LEFT JOIN Users ON Users.Id = Posts.OwnerUserId
WHERE
  Tags.TagName IN (
    -- G I S 
    'qgis', 'arcgis-desktop', 'arcmap'
     
  ) AND
  
  PostTypes.Name = 'Question' AND
  
  -- excluye el mes actual
  Posts.CreationDate < DATEADD(month, DATEDIFF(month, 0, GETDATE()), 0)

GROUP BY
  Year(Posts.CreationDate), Month(Posts.CreationDate), Tags.TagName,
  Users.Location, Posts.Id

ORDER BY
  Year(Posts.CreationDate), Month(Posts.CreationDate), Tags.TagName
--solo regresa 50000 registros como máximo