回答：
作为AI数据部的XPM（项目经理），对接和拆解一级部门的专项数据需求，并支持部门的战略规划，以下是一个系统化的流程和策略：
1. 需求对接
1.1 初步沟通
- 会议安排：与一级部门的负责人和相关利益相关者进行初步会议，了解他们的需求和目标。
- 需求文档：记录会议内容，形成初步的需求文档。
1.2 需求确认
- 详细访谈：与各个利益相关者进行详细访谈，确认需求的细节。
- 需求优先级：根据业务目标和战略规划，确定需求的优先级。
2. 需求拆解
2.1 需求分析
- 数据需求分��：将需求分为不同的类别，如数据收集、数据处理、数据分析、数据可视化等。
- 技术可行性分析：评估每个需求的技术可行性，确定所需的技术栈和资源。
2.2 任务分解
- 任务列表：将每个需求拆解成具体的任务���形成任务列表。
- 任务分配：根据团队成员的技能和经验，合理分配任务。
3. 项目执行
3.1 项目计划
- 时间表：制定详细的项目时间表，明确每个任务的开始和结束时间。
- 资源分配：确保项目所需的资源（人力、技术、工具等）到位。
3.2 项目管理
- 进度跟踪：定期跟踪项目进度，确保任务按时完成。
- 风险管理：识别潜在的风险，并制定应对策略。
4. 数据支持
4.1 数据收集
- 数据源确定：确定所需的数据源，并确保数据的合法性和合规性。
- 数据采集：使用合适的工具和技术进行数据采集。
4.2 数据处理
- 数据清洗：对采集到的数据进行清洗，确保数据的质量。
- 数据存储：将处理后的数据存储在合适的数据库或数据仓库中。
4.3 数据分析
- 分析模型：根据需求选择合适的分析模型和算法。
- 数据分析：使用分析模型对数据进行分析，得出有价值的结论。
4.4 数据可视化
- 可视化工具：选择合适的数据可视化工具，如Tableau、Power BI等。
- 报告生成：生成数据报告和可视化图表，便于决策者理解和使用。
5. 战略支持
5.1 数据驱动决策
- 数据洞察：根据数据分析的结果，提供有价值的洞察和建议。
- 决策支持：支持一级部门的战略决策，确保决策的科学性和有效性。
5.2 持续优化
- 反馈机制：建立反馈机制，定期收集一级部门的反馈，持续优化数据支持工作。
- 改进计划：根据反馈和实际效果，制定改进计划，不断提升数据支持的质量和效率。
6. 总结与汇报
6.1 项目总结
- 项目回顾：对项目进行全面回顾，总结经验和教训。
- 文档整理：整理项目文档，确保所有信息记录完整。
6.2 汇报
- 成果展示：向一级部门和相关利益相关者展示项目成果。
- 未来规划：根据项目成果和反馈，制定未来的工作规划。
通过以上系统化的流程和策略，可以有效地对接和拆解一级部门的专项数据需求，支持部门的战略规划，确保项目的成功实施。