洪水是破坏性的。它们撕裂了社区，摧毁了邻里关系，每年迫使成千上万的人疏散，而且恢复起来可能需要数年时间。美国政府估计，近几十年来的洪水已经造成了约1600亿美元的损失，并导致数百人死亡。
人们会认为凭借地面上的传感器和轨道上的卫星，我们应该有一个实时模型，以了解洪水在世界各地的走向。实际情况是我们还没有这种模型，人们依靠过时的模型，没有考虑到大数据和大计算的可能性。FloodMapp是一家位于澳大利亚布里斯班的初创公司，它的目标是除去水文学和预测分析的旧方法，并采用一种更现代的方法来帮助应急管理人员和公民知道洪水何时来临以及该怎么做。
该公司认为，我们今天拥有建立实时洪水模型的工具，而且水遵循重力，这意味着如果你知道一个地方的拓扑结构，你可以预测水会流向哪里。挑战在于，在高分辨率下计算二阶微分方程的计算成本仍然很高。FloodMapp决定放弃几十年来在水文领域流行的基于物理学的传统方法，而采用一种完全基于数据的方法，利用机器学习中广泛存在的技术，真正打破了计算速度障碍，这项工作导致了DASH的诞生，这是这家初创公司的实时洪水模型。
但与典型的科技初创公司不同，FloodMapp并不希望成为自己的独立平台。相反，它与现有的地理信息系统（GIS）如ESRI的ArcGIS互通，提供一个可以与其他数据流相结合的数据层，为应急响应和恢复人员提供态势感知，客户为访问FloodMapp的数据层支付订阅费。到目前为止，该公司正在与澳大利亚的昆士兰消防和应急服务机构以及弗吉尼亚州的诺福克和弗吉尼亚海滩市合作。
但这家初创公司最终希望吸引的不仅仅是应急服务。任何拥有实体资产的公司，从电信公司和电力公司到银行和拥有实体店的零售连锁店，都有可能成为该产品的客户。