É de interesse para muitas empresas saber onde se localizam suas populações-alvo dentro das cidades em que atuam ou pretendem atuar futuramente. Com essa informação é possível ser mais assertivo ao abrir novas franquias, descobrir demandas específicas, aumentar potencial de vendas, direcionar campanhas de marketing, estudar a valorização do mercado imobiliário, entre muitas outras ações valiosas no mercado. Entretanto, saber onde está localizada uma população-alvo específica não é uma tarefa simples, pois ela não está distribuída de forma uniforme no território de uma cidade e nem dentre características de interesse, como sexo, idade, raça/cor, escolaridade, etc. Principalmente no Brasil, um país marcado por desigualdades sociais e desordenado crescimento urbano, existe uma forte relação entre as características da população e sua respectiva localização geográfica que pode mudar em questão de poucos metros, evidenciando uma realidade social totalmente diferente.
Por conta desta complexidade, a análise de um ponto específico e seu entorno se torna ainda mais importante para tomadas de decisão sobre as demandas daquela população. Por exemplo, na figura acima temos a imagem por sensoriamento remoto (satélite) de duas localidades diferentes dentro da Região Metropolitana de São Paulo. Na figura da esquerda vemos uma realidade de alta densidade demográfica, ausência de vegetação natural ou paisagística, ausência de praças públicas e áreas de lazer, ausência de um padrão construtivo e delimitações padrões dos terrenos. Tudo isso indica que a ocupação do local se deu após um planejamento urbano mínimo (com pouca intervenção do poder público). Já na imagem da direita, podemos ver uma realidade totalmente distinta, onde há uma estrutura urbana de ruas asfaltadas, delimitações entre terenos de tamanho padronizados, presença de vegetação preservada, presença de praças e áreas de lazer. Essas características estão presente até mesmo onde ainda não há ocupação dos terrenos, indicando que a presença do planejamento urbano é anterior à ocupação daquele espaço.
Por consequência, se analisarmos os dados dessas duas regiões sobre certos temas, como o saneamento básico, rendimento médio, número de moradores por domicílio, potencial de consumo e diversos outros indicadores sociais, saberíamos de antemão, que as realidades dessas duas localidades são totalmente diferentes, assim como as demandas dessas populações. A forma como a população está organizada no espaço influencia a forma como as informações aparecem nos bancos de dados de pesquisas como os Censos Demográficos e pesquisas amostrais (PNAD, POF, Registros Civil, etc). A demografia espacial, portanto, se preocupa em como os dados sociodemográficos dessas duas regiões estariam informando sobre essas diferentes realidades e pode ajudar a empresas a tomar decisões sobre negócios pensando nessas áreas.
Big Data e Ciência de dados
O grau de complexidade aumenta quando queremos fazer múltiplas comparações ao mesmo tempo. Ao analisar vários pontos geográficos ao mesmo tempo, tratamos de grandes conjuntos de dados e dificilmente conseguiremos analisar detalhadamente imagens de sensoriamento remoto como na figura anterior. Por isso, o entendimento sobre a construção de indicadores demográficos e a utilização da ciência de dados é essencial para compreender a dinâmica de cada região, e consequentemente, o que o mapeamento dos dados está nos informando. Por exemplo, no mapa a seguir, vemos a distribuição da proporção de crianças (0 a 14 anos) em todo estado de São Paulo. Seria muito complicado comparar imagens de satélite de todo o estado de São Paulo para tirar conclusões sobre esse indicador social. Entretanto, com a utilização de mapas e ciência de dados, podemos perceber que este indicador demográfico não é distribuído de forma homogênea no estado de São Paulo em apenas uma imagem. Ao sul do estado, na região do Vale do Ribeira e nas periferias da Região Metropolitana de São Paulo e de Campinas, encontramos uma proporção mais elevada de crianças do que em outras partes do estado. Do mesmo modo, no extremo oeste do estado, encontramos uma situação reversa, há uma baixa proporção de crianças em relação ao estado.
Com essa informação, empresas poderiam direcionar recursos que atenderiam especificamente aquela população de interesse. Por exemplo, abertura de escolas, creches, cursos, produtos voltados às crianças e adolescentes nas áreas mais claras do mapa. Enquanto nas áreas mais escuras do mapa teriam demandas voltadas aos idosos, por exemplo, atendimento médico, seguridade social e produtos voltados à essas idades.
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