La Industria 4.0 ha introducido un modelo de producción y gestión de bienes y servicios basado en datos. Este paradigma de fabricación aprovecha el potencial del Internet de las Cosas (IoT), pero encontrar la información necesaria para impulsar los procesos de fabricación puede ser un desafío. En este contexto, los autores proponen un enfoque innovador basado en el diseño axiomático para diseñar gráficos de conocimiento RDF de los cuales extraer la información necesaria para los tomadores de decisiones. Este enfoque deriva de la posibilidad de proporcionar gráficos de conocimiento RDF con una representación matricial equivalente basada en el diseño axiomático. Permite la selección de las fuentes de datos más confiables, optimizando así el proceso de construcción del gráfico de conocimiento utilizando álgebra matricial, minimizando la redundancia y mejorando la eficiencia de la respuesta a consultas. El objetivo de la metodología presentada es abordar los cinco aspectos críticos de Big Data (volumen, velocidad, variedad, valor y veracidad) preordenando el gráfico de conocimiento de acuerdo con las necesidades de información de los tomadores de decisiones empresariales, optimizando así el uso de la inmensa riqueza de información disponible en la Web en el diseño.