Apa Itu Schema Evolution? Fungsi dan Cara Kerjanya

Schema evolution adalah kemampuan sistem database atau data pipeline untuk menyesuaikan perubahan struktur data, seperti menambah, menghapus, atau mengubah tipe data kolom, tanpa mengganggu proses yang berjalan.

Jika tidak dikelola dengan baik, perubahan skema bisa membuat data tidak kompatibel dan memicu error pada aplikasi. Karena itu, schema evolution membantu perubahan data tetap aman dan terkendali.

Warga Bimbingan, konsep ini penting dipahami jika kamu ingin berkarier di bidang Data Engineering. Kamu juga bisa mempelajarinya lebih dalam melalui Bootcamp Data Engineering Dibimbing.

Nah, artikel ini akan membahas apa itu schema evolution, fungsi, cara kerja, jenis, hingga contohnya. Yuk, simak sampai akhir!

Apa Itu Schema Evolution?

Schema evolution adalah kemampuan sistem database atau data pipeline untuk menyesuaikan perubahan struktur data, seperti menambah, menghapus, atau mengubah tipe data kolom, tanpa mengganggu proses yang sedang berjalan. 

Kemampuan ini memungkinkan data lama tetap dapat digunakan meskipun skema baru telah diterapkan, sehingga kompatibilitas antarversi tetap terjaga. 

Dalam praktiknya, schema evolution banyak digunakan pada data warehouse, data lake, hingga sistem event streaming yang terus mengalami perubahan kebutuhan data. 

Oleh karena itu, schema evolution menjadi salah satu konsep penting dalam Data Engineering karena membantu menjaga integritas data sekaligus mendukung pengembangan sistem yang lebih fleksibel.

Baca juga: Panduan Memilih Bootcamp Data Engineering Terbaik untuk Karier

Fungsi Schema Evolution

Agar perubahan struktur data dapat berjalan dengan aman, schema evolution memiliki sejumlah fungsi penting dalam sebuah sistem. Berikut lima fungsi schema evolution yang paling sering diterapkan.

1. Menyesuaikan Perubahan Struktur Data

Schema evolution memungkinkan sistem menambahkan, menghapus, atau mengubah kolom tanpa mengganggu data yang sudah ada. 

Dengan begitu, perubahan kebutuhan bisnis dapat diakomodasi lebih cepat. Proses pengembangan aplikasi pun menjadi lebih fleksibel.

2. Menjaga Kompatibilitas Data

Schema evolution membantu memastikan data lama tetap dapat digunakan meskipun struktur data telah diperbarui. 

Hal ini membuat aplikasi yang masih menggunakan skema sebelumnya tetap dapat berjalan. Risiko terjadinya ketidakcocokan data pun dapat dikurangi.

3. Mendukung Pengembangan Sistem

Seiring berkembangnya aplikasi, kebutuhan terhadap struktur data juga akan berubah. Schema evolution memungkinkan perubahan tersebut dilakukan tanpa harus membangun ulang database dari awal. Alhasil, proses pengembangan menjadi lebih efisien.

4. Mengurangi Risiko Kehilangan Data

Perubahan skema yang dilakukan secara terkontrol dapat meminimalkan risiko data hilang atau rusak. 

Sistem tetap mempertahankan data yang sudah ada saat menerapkan struktur baru. Hal ini membantu menjaga integritas data dalam jangka panjang.

5. Mempermudah Integrasi Data

Schema evolution memudahkan integrasi data dari berbagai sumber yang memiliki struktur berbeda. 

Sistem dapat menyesuaikan perubahan skema tanpa menghambat proses pengolahan data. Karena itu, alur kerja data pipeline menjadi lebih stabil dan efisien.

Baca juga: One Hot Encoding adalah: Arti, Manfaat, dan Penerapannya

Bagaimana Cara Kerja Schema Evolution?

Dalam praktiknya, schema evolution menerapkan beberapa mekanisme untuk mengakomodasi perubahan struktur data. Berikut cara kerja schema evolution yang perlu kamu pahami.

1. Penambahan Kolom Otomatis

Ketika data baru memiliki kolom tambahan, sistem akan mendeteksi perubahan tersebut secara otomatis. 

Selanjutnya, struktur skema akan diperbarui agar mencakup kolom baru tersebut. Dengan cara ini, data baru dapat diproses tanpa mengganggu data yang sudah ada.

2. Pengisian Nilai Kosong (Null Value)

Jika data lama belum memiliki kolom yang baru ditambahkan, sistem akan mengisi kolom tersebut dengan nilai NULL atau nilai bawaan lainnya. 

Hal ini memastikan data lama tetap dapat digunakan meskipun skemanya telah berubah. Proses ini juga menjaga kompatibilitas antara data lama dan data baru.

3. Pelebaran Tipe Data

Schema evolution dapat menyesuaikan tipe data ketika kebutuhan penyimpanan berubah, misalnya dari INT menjadi DOUBLE. 

Perubahan ini dilakukan agar data baru tetap dapat disimpan tanpa menyebabkan kesalahan. Dengan begitu, sistem lebih fleksibel dalam menghadapi perubahan kebutuhan data.

4. Pembaruan Metadata

Alih-alih menulis ulang seluruh data, schema evolution umumnya hanya memperbarui metadata yang mendeskripsikan struktur tabel. 

Pendekatan ini membuat proses perubahan skema menjadi lebih cepat dan efisien. Selain menghemat waktu, pembaruan metadata juga membantu mengurangi penggunaan sumber daya komputasi.

Baca juga: Apa Itu DML? Pengertian, Perintah, dan Manfaat untuk Bisnis

Jenis-Jenis Schema Evolution

Sumber: Desain oleh Dibimbing

Dalam praktiknya, schema evolution dapat berupa berbagai jenis perubahan pada struktur data sesuai kebutuhan sistem. Berikut beberapa jenis schema evolution yang paling umum diterapkan.

1. Penambahan Kolom (New Columns)

Penambahan kolom dilakukan ketika sistem memerlukan atribut atau informasi baru pada tabel maupun data yang diproses. 

Perubahan ini umumnya tidak mengganggu data lama karena kolom baru dapat bersifat opsional. Jenis ini menjadi salah satu bentuk schema evolution yang paling sering digunakan.

2. Penghapusan Kolom (Dropped Columns)

Penghapusan kolom dilakukan untuk menghilangkan atribut yang sudah tidak digunakan dalam sistem. 

Sebelum diterapkan, perubahan ini perlu direncanakan agar tidak memengaruhi aplikasi yang masih bergantung pada kolom tersebut. Dengan pengelolaan yang tepat, struktur data menjadi lebih sederhana dan mudah dipelihara.

3. Pengubahan Tipe Data (Type Widening)

Type widening adalah perubahan tipe data ke format yang mampu menampung nilai lebih besar, misalnya dari INT menjadi DOUBLE. 

Perubahan ini dilakukan ketika kebutuhan penyimpanan data meningkat. Pendekatan ini umumnya aman karena risiko kehilangan data relatif kecil.

4. Penyempitan Tipe Data (Type Narrowing)

Type narrowing mengubah tipe data menjadi format yang lebih kecil, misalnya dari DOUBLE menjadi INT. 

Jenis perubahan ini perlu dilakukan dengan hati-hati karena berpotensi menghilangkan sebagian informasi atau presisi data. Oleh karena itu, type narrowing biasanya dihindari jika tidak benar-benar diperlukan.

5. Penggantian Nama Kolom (Column Renaming)

Penggantian nama kolom dilakukan untuk menyesuaikan penamaan dengan kebutuhan bisnis atau standar pengembangan terbaru. 

Agar sistem lama tetap dapat membaca data, perubahan ini sering menggunakan alias atau mekanisme kompatibilitas lainnya. Dengan begitu, proses pembaruan dapat dilakukan tanpa mengganggu aplikasi yang masih berjalan.

Baca juga: Feature Engineering: Panduan Lengkap untuk Pemula dalam ML

Contoh Penerapan Schema Evolution

Schema evolution telah diterapkan di berbagai sistem yang mengelola data dalam jumlah besar dan terus berkembang. Warga Bimbingan, berikut beberapa contoh penerapan schema evolution dalam dunia industri.

1. Data Warehouse

Pada data warehouse, schema evolution digunakan ketika perusahaan perlu menambahkan atribut baru ke dalam tabel tanpa mengganggu data historis. Dengan cara ini, proses analisis tetap dapat berjalan meskipun struktur data mengalami perubahan.

Misalnya, perusahaan menambahkan kolom customer_segment pada tabel pelanggan untuk mendukung analisis pemasaran. Data lama tetap dapat diakses, sedangkan data baru akan menyimpan informasi pada kolom tersebut.

2. Apache Kafka dan Event Streaming

Schema evolution banyak digunakan pada platform event streaming seperti Apache Kafka agar produsen (producer) dan konsumen (consumer) data tetap dapat saling berkomunikasi meskipun skema pesan berubah. Hal ini membuat proses pertukaran data menjadi lebih fleksibel.

Contohnya, sebuah layanan menambahkan field phone_number pada data pelanggan yang dikirim melalui Kafka. Aplikasi yang belum mengenali field tersebut tetap dapat memproses data tanpa mengalami error.

3. Apache Avro dan Apache Parquet

Format penyimpanan data seperti Apache Avro dan Apache Parquet mendukung schema evolution untuk menjaga kompatibilitas antarversi data. Perubahan skema dapat dilakukan tanpa harus menulis ulang seluruh data yang sudah tersimpan.

Sebagai contoh, perusahaan menambahkan kolom baru pada file Parquet yang digunakan untuk analisis data. Sistem tetap dapat membaca file lama maupun file baru secara bersamaan.

4. Aplikasi E-Commerce

Pada aplikasi e-commerce, schema evolution membantu menyesuaikan struktur data ketika perusahaan menambahkan fitur atau informasi baru. Dengan begitu, pembaruan sistem dapat dilakukan tanpa mengganggu aktivitas pengguna.

Misalnya, sebuah platform belanja menambahkan kolom voucher_code pada data transaksi. Transaksi lama tetap dapat diproses seperti biasa, sedangkan transaksi baru dapat memanfaatkan kolom tambahan tersebut.

Baca juga: 10 Contoh Data Engineer Portfolio dan Cara Membuatnya

Bootcamp Data Engineering Terbaik di Indonesia: Dibimbing

Kalau kamu ingin menguasai keterampilan Data Engineering, termasuk memahami schema evolution, SQL, PostgreSQL, MySQL, ETL (Extract, Transform, Load), hingga membangun data pipeline, Bootcamp Data Engineering Dibimbing bisa menjadi pilihan yang tepat. 

Program ini dirancang untuk membantumu membangun keterampilan yang dibutuhkan industri melalui pembelajaran berbasis praktik, proyek nyata, dan bimbingan langsung dari mentor berpengalaman.

Program Bootcamp Data Engineering Dibimbing:

1. Durasi: 50+ live class dan 38 sesi praktik bersama praktisi ahli.
2. Project & Portofolio: Mengerjakan 21+ assignment untuk membangun portofolio sesuai kebutuhan industri.
3. Final Project: Mengerjakan proyek akhir berbasis standar industri.
4. Mentoring: Unlimited 1-on-1 mentoring bersama instruktur expert serta pendampingan fasilitator dan mentor 24/7.
5. Dukungan Karier: Program Graduation & penyaluran kerja ke 840+ hiring partner melalui Job Connect, serta kesempatan magang hingga 6 bulan bagi peserta yang belum memiliki pengalaman di bidang data.
6. Benefit Tambahan: Akses ke Google Cloud Platform (GCP) untuk praktik langsung serta bergabung dengan komunitas Data Engineering guna memperluas relasi dan belajar bersama praktisi.

Siap Berkarier di Bidang Data Engineering?

Kalau kamu ingin memahami schema evolution sekaligus membangun keterampilan dalam mengelola database, ETL, dan data pipeline sesuai standar industri, Bootcamp Data Engineering Dibimbing siap membantumu belajar dari dasar hingga siap kerja. Program ini cocok untuk mahasiswa, fresh graduate, maupun profesional yang ingin upskill atau beralih karier ke bidang Data Engineering.

Tertarik untuk bergabung? Yuk, kunjungi Bootcamp Data Engineering Dibimbing untuk melihat kurikulum lengkap, jadwal kelas, dan informasi pendaftarannya. Mulai perjalanan kariermu di bidang Data Engineering bersama Dibimbing!

FAQ

1. Apa yang dimaksud dengan schema evolution?

Schema evolution adalah proses mengubah struktur skema data, seperti menambah, menghapus, atau mengubah kolom, tanpa mengganggu data yang sudah ada agar sistem tetap berjalan dengan baik.

2. Apa fungsi schema evolution?

Schema evolution berfungsi untuk menyesuaikan perubahan kebutuhan data, menjaga kompatibilitas antara data lama dan baru, serta memudahkan pengembangan sistem tanpa kehilangan data.

3. Apa perbedaan schema evolution dan schema migration?

Schema evolution berfokus pada perubahan skema yang tetap mempertahankan kompatibilitas data, sedangkan schema migration umumnya memindahkan atau mengubah struktur database secara langsung sehingga sering memerlukan proses migrasi data.

4. Kapan schema evolution digunakan?

Schema evolution digunakan ketika aplikasi atau sistem memerlukan perubahan struktur data, misalnya menambahkan kolom baru, mengubah tipe data, atau memperbarui format data tanpa mengganggu layanan yang sedang berjalan.

5. Apa contoh penerapan schema evolution?

Schema evolution banyak diterapkan pada data warehouse, event streaming seperti Apache Kafka, format data Apache Avro dan Parquet, serta aplikasi e-commerce yang sering mengalami perubahan kebutuhan data.