Une tâche critique et parfois un vrai défi en science des données est de traiter des données hétérogènes. Cette hétérogénéité peut être due à des formats différents, par exemple dans les formats d’images ;  à des appareils d’acquisition différents,  situation fréquente en radiologie ; à des unités différentes ; etc.  Rendre les données interopérables, c’est identifier tous les éléments qui peuvent améliorer la capacité à analyser des données provenant de diverses sources, concernant des mesures très différentes, dans des contextes différents, notamment.