Esta dissertação aborda as diversas técnicas para transmissão progressiva e carregamento progressivo de dados de séries temporais no contexto de visualização de grandes volumes de dados (big data). São levantadas e discutidas as principais abordagens para implementar a progressividade em ferramentas de visualização desse tipo, incluindo o uso de amostragens, transformadas e inteligência artificial. Adicionalmente, um recorte dessas técnicas é implementado e analisado segundo critérios como responsividade e acurácia a partir de conjuntos de dados reais e sintéticos.
Dado o crescente valor e uso de aplicações de big data, o estudo de técnicas de visualização progressiva representa um importante caminho para a concepção e o desenvolvimento de ferramentas interativas, escaláveis e capazes de oferecer informação a usuários de maneira rápida e significativa através da Internet. Assim, este trabalho explora reflexões relevantes sobre os requisitos e a viabilidade de sistemas de visualização que ofereçam uma experiência de uso fluida e eficaz, respondendo de forma veloz a perguntas feitas sobre grandes volumes de dados e suas evoluções ao longo do tempo.
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