在数字标牌的早期，大多数项目都使用了两种软件。图像和视频等资源是在创作工具中生成的，通常来自Adobe。然后将这些资源加载到CMS中，该CMS将在指定时间自动将它们呈现在指定的显示器上。互操作性的唯一形式是创意工具和CMS之间的文件兼容性，通常使用行业标准文件格式（如静态图像的jpg和视频的MP4）实现。
如今，数字标牌生态系统变得更加复杂。在生态系统中，我们有新的工具，如分析，它们需要与CMS合作，为管理层提供决策支持，并根据天气、位置和受众特征等因素提供实时媒体选择。此外，今天的数字标牌系统可能会被要求与企业生态系统内的其他系统一起工作。例如，库存系统可能会引导CMS投放广告，这些广告宣传的产品进展速度低于预期，且处于过剩库存状态。虽然这都是基于简单的业务概念，但让不同供应商的系统组件进行互操作可能是一项挑战。
通常，实现互操作性有三个步骤。第一步是以某种方式将数据从一个应用程序传递到另一个应用程序。一部分人使用通用网址指向互联网上的访问位置。在某些情况下，生成应用程序会将文件保留在该位置，以便接收应用程序根据需要进行检索。在其他更复杂的应用程序中，生成应用程序在每次发出请求时为该位置生成文件，从而确保接收应用程序接收最新的可能信息。受众测评提供商说，他们使用HTML请求进行数据传输。这些方法的优点是使用现有技术进行数据传输，无需彻底改造数据传输机制，并确保与更多补充产品的互操作性。
第二步是解析数据。这通常通过使用CSV、XML或JSON等标准数据格式来实现。结果通常是将数据分成一组字段和值，例如年龄28或性别男性。由于大多数现代编程语言都可以很好地理解和使用这些文件格式，因此在该领域中对开发的需求相对较少。
下一步是从字段中推断出语义含义：值对。例如，解释“年龄：5”似乎是一个相对简单的操作。但是如果产生这些数据的面部检测系统在自己的估计中发现了一些不精确之处，并将人们划分为不同的年龄段，结果会怎样呢?在这种情况下，第五个范围可能意味着35至45岁之间的人。
另一个例子是天气预报。如果您想在数字标牌上显示天气信息以方便客户，则可能很简单，可以重现天气服务中的确切文本。但是，如果希望使用天气预报来确定是否在天气变冷时推广咖啡或在天气炎热时推广冰淇淋，那么接收应用程序必须能够理解天气预报的含义，以便它可以为当天的广告轮播时间表提供有用的指导。基于专业应用程序的特定需求理解数据也变得至关重要。系统可用于在商店的每个货架的每英寸的前边缘放置一条薄LED显示屏。这需要来自货架系统的最新数据，以便他们可以确保在每个货架的正确位置显示正确的定价或促销信息。
新的数字标牌系统使用AI来学习如何解释数据。它的结果是规范化数据，这种数据应该更容易解释并用于制定和实施自动化业务决策。去年年底，一些公司推出了数字标牌分析学习平台。分析学习平台是一个中间件层，可以使用API从各种来源访问数据，并结合所有这些源，根据来自许多不同来源的信息做出更明智的决策。
标准化可能有助于减少供应商的工作量，并使每个产品能够与更广泛的数据源和分析系统进行互操作。这将为最终用户提供灵活性，通过结合最适合其特定需求的各种供应商的产品来构建定制解决方案。随着数字标牌行业的不断发展，对更容易互操作性的需求将会增加，并且供应商引入标准的压力也会增加。
