在大数据项目中，如何证明原始数据和大数据环境数据的一致性？

本公司大量使用oracle数据库，使用数据同步工具，将分布在全国各地的原始业务数据，集中同步到一ODS 数据库中，再通过ETL等工具同步到数仓，源端和目标端都为oracle数据库。 
在初期，经常有人挑战质疑，两端的数据不一致，因此，我们建立了一套逐级回溯机制，确保目标端的每条记录每个字段，都能追溯到原始业务记录，保证两者一致。数据对比的技术方案为，通过在两端oracle中，对每条记录建立哈希值，然后对比两边的哈希值，确保源和目标两端的记录，全字段值完全一致。

目前我们准备启动大数据方案，将原始数据，通过数据同步工具转成json文件，写入kafka，再传入大数据平台。 但这样一来，两端的数据库环境就不一致。原有的对比方案就无法实施，请问有什么好的技术方案，可以解决这个问题。