Este estudio abordó un recurso crítico: el suelo, a través del prisma del procesamiento de grandes datos a escala continental. El rápido avance en tecnología y teledetección ha mejorado significativamente el procesamiento de datos en extensas escalas espaciales y temporales. Aquí, el manuscrito presenta los resultados de un esfuerzo sistemático para geo-procesar y analizar datos relevantes del suelo. Además, los principales aspectos destacados incluyen las dificultades asociadas con el uso de infraestructuras de datos, la gestión de grandes datos geoespaciales, la descentralización de operaciones a través del acceso remoto, el procesamiento masivo y la automatización del flujo de trabajo de procesamiento de datos utilizando lenguajes de programación avanzados. Los desafíos de este estudio incluyeron la reproducibilidad de los resultados, su presentación de manera comunicativa y la armonización de datos heterogéneos complejos en espacio y tiempo basados en altos estándares de precisión. La precisión fue especialmente importante ya que los resultados necesitaban ser idénticos en todas las escalas espaciales (desde conteos puntuales hasta datos agregados a nivel nacional). La modelización geoespacial del suelo requiere análisis en múltiples escalas espaciales, desde el nivel de píxel, a través de múltiples unidades territoriales (nacionales o regionales), y cuencas fluviales, hasta la escala global. Se utilizaron métodos de mapeo avanzados (por ejemplo, estadísticas zonales, álgebra de mapas, mapas coropléticos y símbolos proporcionales) para transmitir información integral y sustancial que sería útil para los responsables de la formulación de políticas. Más específicamente, se emplearon una variedad de prácticas cartográficas, incluyendo visualización vectorial y raster y mapas de cuadrícula hexagonal a escala global o europea y en varias proyecciones cartográficas. La información se presentó tanto en formato de cuadrícula como en estadísticas agregadas por polígono (estadísticas zonales), combinadas con diagramas y una interfaz gráfica avanzada. Se estimó la incertidumbre y se validaron los resultados para presentar las salidas de la manera más robusta. El estudio también fue interdisciplinario por naturaleza, requiriendo que conjuntos de datos a gran escala se integraran de diferentes dominios científicos, como la ciencia del suelo, la geografía, la hidrología, la química, el cambio climático y la agricultura.