O que você mais gosta Maptitude?
Tenho usado o Maptitude desde 1998. Comecei a usá-lo na prática profissional e continuei a utilizá-lo ao longo da minha carreira acadêmica. Trabalhei com ele nos EUA, Austrália, Reino Unido, Emirados Árabes Unidos e agora no Pacífico Sul. Honestamente, é uma das melhores ferramentas de GIS que já encontrei, especialmente pela facilidade de uso.
O que realmente o torna valioso são os dados que você obtém. Estradas, cursos d'água, edifícios, localizações de negócios, e em muitos países você obtém segmentação geodemográfica além de estimativas e previsões populacionais até áreas bem pequenas. Esse nível de detalhe é importante quando você está fazendo análises sérias em vez de apenas observar padrões amplos de países ou estados. Mesmo quando estou trabalhando em ilhas remotas do Pacífico onde os conjuntos de dados locais são escassos, posso importar shapefiles do OpenStreetMap e ainda construir modelos sólidos.
O software continua melhorando também. Em 2014, fiz um vídeo no YouTube mostrando como criar um modelo de gravidade de varejo de Huff. Era viável, mas lento, e você tinha que terminar partes dele no Excel. Em 2020, eles adicionaram o Modelo de Huff como um recurso padrão. Esse tipo de resposta ao que os usuários realmente precisam é o motivo pelo qual continuo com a Caliper.
Uso-o intensivamente no ensino. Nas universidades na Austrália, Reino Unido e agora aqui nos Emirados Árabes Unidos, começo os alunos no Maptitude desde o primeiro ano. Em três sessões de laboratório, eles já estão realizando análises de mercado. Anéis, diagramas de Voronoi, modelos de Huff, tudo. Supervisiono estudantes de mestrado fazendo projetos de pesquisa adequados com ele, incluindo um que acabou publicado em um jornal revisado por pares.
Depois de quase 30 anos, ainda acho que é um 10/10. A combinação de ser intuitivo o suficiente para iniciantes, mas poderoso o suficiente para trabalhos avançados, é rara. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
O que você não gosta Maptitude?
O Maptitude é uma plataforma excelente, mas ainda há algumas áreas onde mais desenvolvimento agregaria muito valor. Uma delas é a integração com Python. Atualmente, o Python pode ser usado junto com o Maptitude, mas não há uma maneira direta de executar modelos econométricos espaciais avançados dentro do software. Modelos de autorregressão espacial, por exemplo, ainda precisam ser executados no R, Stata ou PySAL. Uma ligação mais estreita com o Python permitiria aos usuários combinar as forças de mapeamento do Maptitude com as ferramentas analíticas do Python em um único fluxo de trabalho.
Outra área é a automação da análise espacial. O Maptitude já torna tarefas complexas muito mais acessíveis, mas muitas análises ainda precisam de uma configuração manual considerável. Fluxos de trabalho mais automatizados para técnicas espaciais comuns acelerariam o processo e tornariam o software mais fácil de usar, especialmente para estudantes e profissionais que precisam de resultados confiáveis rapidamente.
Finalmente, há muito potencial nas futuras capacidades de IA. Será interessante ver como a Caliper integrará a IA no Maptitude, seja através de automação inteligente, melhor detecção de padrões ou modelagem preditiva. Esses tipos de ferramentas poderiam abrir novas opções para análise de mercado, teste de cenários e suporte à decisão, e levariam o software além do uso tradicional de SIG. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
