El paradigma orientado a datos ha demostrado ser fundamental para el proceso de transformación tecnológica que caracteriza a la Industria 4.0 (I4.0), de modo que los grandes datos y la analítica se consideran un pilar tecnológico de este proceso. El objetivo de I4.0 es la implementación de la llamada Fábrica Inteligente, caracterizada por Sistemas de Manufactura Inteligente (IMS) que superan a los sistemas de manufactura tradicionales en términos de eficiencia, flexibilidad, nivel de integración, digitalización e inteligencia. La literatura informa sobre una serie de propuestas de arquitectura de sistemas para IMS, que son principalmente impulsadas por datos. Muchas de estas propuestas tratan las soluciones de almacenamiento de datos como meras entidades que apoyan las funcionalidades de la arquitectura. Sin embargo, elegir qué modelo de datos lógico utilizar puede afectar significativamente el rendimiento del IMS. Este trabajo identifica las ventajas y desventajas de los modelos de datos relacionales (SQL) y no relacionales (NoSQL) para I4.0, considerando la naturaleza de los datos en este proceso. La caracterización de los datos en el contexto de I4.0 se basa en las cinco dimensiones de los grandes datos y un formato estandarizado para representar la información de los activos en el mundo virtual, la Asset Administration Shell. Este trabajo permite identificar propiedades transaccionales apropiadas y modelos de datos lógicos de acuerdo con el volumen, variedad, velocidad, veracidad y valor de los datos. De esta manera, es posible describir la idoneidad de las bases de datos relacionales y NoSQL para diferentes escenarios dentro de I4.0.