DataOps se enfoca en la gestión y automatización del flujo de datos, asegurando su calidad, disponibilidad y confiabilidad en procesos ETL/ELT, Big Data y análisis de datos. Se usa en Business Intelligence y procesamiento de datos en la nube con herramientas como Apache Airflow, dbt y AWS Glue.

DevOps está orientado al desarrollo y despliegue continuo de software, integrando desarrollo (Dev) y operaciones (Ops) para mejorar la eficiencia y estabilidad de aplicaciones. Utiliza herramientas como Docker, Kubernetes, Jenkins y Git.

MLOps es una extensión de DevOps aplicada a Machine Learning, automatizando el ciclo de vida de los modelos de IA, desde la recolección de datos hasta el monitoreo en producción. Herramientas clave incluyen TensorFlow, MLflow y Kubeflow.