回答：
为了有效评估AI数据部xpm在对接和拆解一级部门专项的数据侧需求、快速响应和支持部门战略规划方面的绩效，可以设定以下KPI（关键绩效指标）及其量化内容：
1. 需求对接与拆解效率
- KPI名称: 需求对接与拆解时间
- 量化指标: 从接收到需求到完成需求拆解的平均时间（小时/天）
- 目标值: ≤ 2天
2. 需求响应速度
- KPI名称: 需求响应时间
- 量化指标: 从接收到需求到首次响应的时间（小时）
- 目标值: ≤ 4小时
3. 数据支持准确性
- KPI名称: 数据支持准确率
- 量化指标: 提供的数据支持中无误差的比例（%）
- 目标值: ≥ 98%
4. 战略规划支持度
- KPI名称: 战略规划支持满意度
- 量化指标: 一级部门对数据支持的满意度评分（1-5分）
- 目标值: ≥ 4.5分
5. 数据需求完成率
- KPI名称: 数据需求完成率
- 量化指标: 在规定时间内完成的数据需求数量占总需求数量的比例（%）
- 目标值: ≥ 95%
6. 数据分析报告质量
- KPI名称: 数据分析报告质量评分
- 量化指标: 一级部门对数据分析报告的评分（1-5分）
- 目标值: ≥ 4.5分
7. 数据处理效率
- KPI名称: 数据处理时间
- 量化指标: 从接收到数据处理请求到完成数据处理的平均时间（小时/天）
- 目标值: ≤ 1天
8. 数据工具使用率
- KPI名称: 数据工具使用率
- 量化指标: 数据工具在需求处理中的使用次数占总需求处理次数的比例（%）
- 目标值: ≥ 80%
9. 数据安全合规性
- KPI名称: 数据安全合规性
- 量化指标: 数据处理过程中未发生安全事件的比例（%）
- 目标值: 100%
10. 内部培训与知识分享
- KPI名称: 内部培训次数
- 量化指标: 每季度组织的内部培训和知识分享次数（次）
- 目标值: ≥ 4次/季度
通过设定这些KPI，可以全面评估AI数据部xpm在对接和拆解一级部门专项的数据侧需求、快速响应和支持部门战略规划方面的绩效，���为持续改进提供数据支持。